TRENTO. Grazie all'Intelligenza Artificiale ed una particolare analisi del sangue, sarà possibile diagnosticare tempestivamente l'insorgere della Sclerosi laterale amiotrofica (Sla), e predirne la progressione.

Un risultato possibile grazie ad uno studio italiano, coordinato dall'Istituto Mario Negri di Milano e l'università di Trento con il Cibio, pubblicato sulla rivista Molecular Neurodegeneration.

Allo studio hanno collaborato anche il centro Cresla, l'AOU Città della Salute e della Scienza di Torino, l'Università di Padova e a Milano il Centro Clinico NeMO, ICS Maugeri e la Casa Cura Policlinico.

"Abbiamo sviluppato - spiega Laura Pasetto del Mario Negri, - un protocollo rapido che permette di misurare le caratteristiche delle vescicole extracellulari nel sangue dei pazienti affetti da Sla. Abbiamo decodificato le informazioni derivanti da queste piccole particelle lipidiche, che circolano nel sangue, e capito come distinguere questi pazienti da altri con diverse malattie neurologiche e muscolari".

I dati raccolti, analizzati anche con l'Intelligenza Artificiale, aggiunge Manuela Basso del Cibio, mostrano infatti "che le vescicole dei malati di Sla hanno dimensioni e livelli di proteine diversi sia dalle persone sane che da quelle affette da distrofie muscolari o malattia di Kennedy, che possono avere sintomi simili nelle fasi precoci. Con questi parametri siamo riusciti anche a predire in maniera accurata la velocità di progressione della malattia".

In media i malati di Sla ricevono una diagnosi conclusiva dopo circa un anno dall'insorgenza dei sintomi, arrivando con grande ritardo nei protocolli di cura sperimentali.

"Avere dei biomarcatori specifici - conclude Valentina Bonetto - sarebbe dunque di grande aiuto non solo per la gestione clinica dei pazienti ma anche per lo sviluppo di una terapia efficace. Gli stessi risultati sono emersi nei modelli animali. Ora ci attendono studi di validazione per trasferire nella pratica clinica le scoperte fatte su 106 pazienti di Sla e 96 persone sane".