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Il “naso elettronico” un giorno potrebbe diagnosticare il morbo di Parkinson “annusando” la pelle

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Astratto grafico. Credito: DOI: 10.1021/acsomega.1c05060

Un paio di anni fa, una donna di nome Joy Milne ha fatto notizia quando gli scienziati hanno scoperto che poteva “annusare” il morbo di Parkinson (PD) sulle persone con il disturbo neurodegenerativo. Da allora, i ricercatori hanno cercato di costruire dispositivi in ​​grado di diagnosticare la malattia di Parkinson attraverso composti odorosi sulla pelle. Ora, i ricercatori riferiscono ACS Omega hanno sviluppato un sistema olfattivo portatile, artificialmente intelligente, o “naso elettronico”, che un giorno potrebbe diagnosticare la malattia in uno studio medico.

La malattia di Parkinson provoca sintomi motori, come tremori, rigidità e difficoltà a camminare, nonché sintomi non motori, tra cui depressione e demenza. Sebbene non esista una cura, la diagnosi e il trattamento precoci possono migliorare la qualità della vita, alleviare i sintomi e prolungare la sopravvivenza. Tuttavia, la malattia di solito non viene identificata fino a quando i pazienti non sviluppano sintomi motori e, a quel punto, hanno già sperimentato una perdita neuronale irreversibile. Recentemente, gli scienziati hanno scoperto che le persone con PD secernono un aumento del sebo (una sostanza oleosa e cerosa prodotta dalle ghiandole sebacee della pelle), insieme a una maggiore produzione di lievito, enzimi e ormoni, che si combinano per produrre determinati odori. Sebbene i “super odorosi” umani come Milne siano molto rari, i ricercatori hanno utilizzato la spettrometria di massa della gascromatografia (GC) per analizzare i composti dell’odore nel sebo delle persone con PD. Ma gli strumenti sono ingombranti, lenti e costosi. Jun Liu, Xing Chen e colleghi volevano sviluppare un sistema GC veloce, facile da usare, portatile ed economico per diagnosticare la malattia di Parkinson attraverso l’olfatto, rendendolo adatto per i test point-of-care.

I ricercatori hanno sviluppato un e-nose, combinando GC con un sensore di onde acustiche di superficie, che misura i composti gassosi attraverso la loro interazione con un’onda sonora, e algoritmi di apprendimento automatico. Il team ha raccolto campioni di sebo da 31 pazienti con PD e 32 controlli sani tamponando la parte superiore della schiena con una garza. Hanno analizzato i composti organici volatili emanati dalla garza con il naso elettronico, trovando tre composti odorosi (ottanale, acetato di esile e aldeide perillica) che erano significativamente diversi tra i due gruppi, che hanno usato per costruire un modello per la diagnosi di PD.

Successivamente, i ricercatori hanno analizzato il sebo di altri 12 pazienti con PD e 12 controlli sani, scoprendo che il modello aveva un’accuratezza del 70,8% nel predire il PD. Il modello era sensibile al 91,7% nell’identificazione dei veri pazienti con PD, ma la sua specificità era solo del 50%, indicando un alto tasso di falsi positivi. Quando sono stati utilizzati algoritmi di apprendimento automatico per analizzare l’intero profilo degli odori, l’accuratezza della diagnosi è migliorata fino al 79,2%. Prima che l’e-nose sia pronto per la clinica, il team deve testarlo su molte più persone per migliorare l’accuratezza dei modelli e devono anche considerare fattori come la razza, affermano i ricercatori.


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