Di Brain & Behavior Staff
Utilizzando tecniche di apprendimento automatico per analizzare i dati di imaging funzionale, un team di ricercatori supportati dalla Fondazione riferisce di essere stato in grado di identificare la presenza di schizofrenia nel 78% di un gruppo di pazienti di nuova diagnosi. Il team potrebbe ulteriormente prevedere, con un’accuratezza dell’82%, quali pazienti risponderebbero al trattamento con il medicinale antipsicotico risperidone.
Questo è un passo avanti verso la ricerca di biomarcatori affidabili per aiutare i medici nella diagnosi della schizofrenia e, infine, persino per predire la malattia prima che compaiano i sintomi, secondo Bo Cao, Ph.D., un giovane ricercatore del BBRF 2016 presso l’Università di Alberta, Canada. Cao fu il primo autore del lavoro del team, pubblicato a giugno in Molecular Psychiatry.
Cao e colleghi hanno raccolto immagini di scansione cerebrale fMRI da un gruppo di pazienti schizofrenici che avevano appena avuto primi episodi di psicosi ma che non erano stati ancora trattati per il disturbo. Le scansioni sono state fatte anche in membri sani della comunità che sono stati reclutati come controlli. Il team ha utilizzato algoritmi di apprendimento automatico (procedure basate sulla matematica) per analizzare le immagini e valutare le connessioni tra una parte del cervello chiamata corteccia temporale superiore (STC) e altre aree corticali. La STC è coinvolta nella percezione del suono e nell’integrazione delle informazioni sensoriali.
I risultati hanno suggerito che nelle prime fasi della schizofrenia, la condivisione delle informazioni tra STC e altre parti della corteccia è ridotta, rispetto ai livelli di persone senza malattia. Dal momento che gli antipsicotici possono causare cambiamenti nel cervello nel tempo, il team ha reclutato intenzionalmente pazienti che non avevano ancora ricevuto tali medicinali per evitare potenziali effetti confondenti dal farmaco. Il risultato è intrigante per il suo suggerimento che la connettività STC possa essere un utile biomarker di malattia in fase iniziale e rischio di psicosi.
Cao ha sottolineato l’importanza di cercare di diagnosticare e trattare malattie mentali serie come la schizofrenia il prima possibile. Il team ha detto che i risultati ora devono essere convalidati con campioni di pazienti più grandi, ma ha suggerito che lo studio rappresenta un passo importante verso lo sviluppo di strumenti traslazionali nell’identificazione diagnostica precoce, nonché approcci terapeutici personalizzati per il trattamento iniziale nella schizofrenia del primo episodio.
Il membro anziano della squadra era Xiang Yang Zhang, MD, Ph.D., un investigatore indipendente BBRF del 2013 attualmente presso l’Istituto di Psicologia, Accademia Cinese delle Scienze. Altri membri hanno incluso il ricercatore del Baylor College of Medicine Raymond Y. Cho, MD, M.Sc., un investigatore indipendente BBRF 2015 e Young Investigator 2005 e 2003, e il ricercatore dell’Università di Texas Health Research Center di Houston Jair Soares, MD, Ph.D. ., un investigatore indipendente BBRF 2002 e Young Investigator 1999 e 1997.