Utilizzando l’apprendimento automatico, i ricercatori dell’Università di Linköping hanno scoperto 11 proteine in grado di prevedere la progressione della sclerosi multipla.
“Penso che siamo un passo avanti verso uno strumento di analisi per identificare i pazienti che necessitano di un trattamento più efficace in una fase iniziale della malattia”, afferma Mika Gustafsson, professore di bioinformatica presso il Dipartimento di fisica, chimica e biologia dell'Università di Linköping. In un comunicato stampa.
La sclerosi multipla, o SM, è una malattia neurologica che si manifesta in modi diversi da persona a persona e, per coloro che sono a rischio di sviluppare una forma grave di SM, è importante la necessità di un trattamento precoce e corretto. Per questo motivo i ricercatori dell'Università di Linköping hanno studiato se sarebbe possibile identificare precocemente i pazienti affetti da SM che necessitano di un trattamento più aggressivo.
Per fare questo, hanno analizzato 1.500 proteine di 92 persone a cui era stata recentemente diagnosticata la SM o sospettate di avere la malattia. Utilizzando l’analisi delle proteine e le informazioni sui pazienti provenienti dalle loro cartelle cliniche, come i risultati degli esami neurologici e delle disabilità, l’apprendimento automatico è stato in grado di identificare 11 proteine che sembrano avere un impatto significativo sul decorso della malattia.
– Julia Åkesson, dottoranda presso l'Università di Linköping e l'Università di Skövde, afferma che una combinazione di 11 proteine può prevedere a breve e lungo termine l'entità dell'attività della malattia e il grado di compromissione funzionale.
Lo studio dei ricercatori è stato pubblicato sulla rivista scientifica Comunicazioni sulla natura.
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