Disturbo bipolare (BD) – Il machine learning, un metodo di apprendimento automatico, potrebbe predirne in anticipo l’insorgenza
“Uno strumento di apprendimento automatico (machine learning) unico mostra la promessa di prevedere l’insorgenza del disturbo bipolare (BD) anni prima che si verifichi. È quanto mostrano i risultati di un nuovo studio “proof-of-concept”, presentato al 33rd European College of Neuropsychopharmacology (ECNP) Congress
I primi risultati di uno studio prospettico di coorte in corso mostrano che fattori come il rischio di suicidio, il disturbo d’ansia generalizzato e l’abuso fisico da parte dei genitori in individui all’età di 18 anni sono predittivi di una diagnosi di BD all’età di 22 anni.
Il machine learning può essere un «potente strumento» per migliorare la prognosi e la diagnosi precoce di BD in un momento in cui la malattia può essere meno refrattaria, osservano i ricercatori, aggiungendo che può anche prevedere la risposta al trattamento.
Questo potenziale guadagno di 4 anni nella rilevazione anticipate dell’insorgenza della malattia potrebbe fare una «enorme differenza» nella vita dei giovani, affermano gli autori, guidati da Francisco Diego Rabelo-da-Ponte, dell’Università Federale del Rio Grande do Sul, Porto Alegre (Brasile). Tuttavia, Rabelo-da-Ponte e colleghi ribadiscono che lo studio è uno studio proof-of-concept e che sono necessarie ulteriori ricerche.
Il problema dei ritardi diagnostici
Sebbene la BD sia la sesta principale causa di disabilità a livello mondiale, identificarla è impegnativa, osservano i ricercatori. Di conseguenza, c’è un ritardo medio di 6 anni tra i primi sintomi e una diagnosi clinica.
Inoltre, solo il 20% degli individui con BD che presentano un episodio depressivo viene diagnosticato entro il primo anno. Nell’insieme, questi fattori hanno «conseguenze dannoso» dicono i ricercatori…”
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Fonte: “Disturbo bipolare, si può prevedere l’insorgenza in anticipo mediante l’apprendimento automatico?”, PHARMASTAR
