Molte malattie mentali sono strettamente legate alla disorganizzazione delle reti cerebrali. Tuttavia, finora, è stato difficile individuare i marker distintivi della connettività cerebrale per le diverse patologie.
Ma le recenti innovazioni nelle tecnologie di imaging cerebrale e l’avvento dell’apprendimento automatico hanno rivoluzionato il campo della ricerca psichiatrica. XNef Inc. sta promuovendo l’uso di un algoritmo di apprendimento automatico per supportare la diagnosi del disturbo depressivo maggiore (MDD).
Questo algoritmo utilizza l’immagine di risonanza magnetica (MRI) per analizzare la distribuzione delle connessioni funzionali all’interno del cervello. Il software viene quindi utilizzato per distinguere i pazienti con MDD dai controlli sani.
I risultati dello studio dimostrano che il classificatore addestrato ha mostrato una precisione simile a quella della diagnosi medica tradizionale. Inoltre, il classificatore è meno influenzato da fattori soggettivi rispetto ai medici.
Il contributo di uno strumento oggettivo e biologico per la diagnosi del MDD potrebbe portare a una valutazione più equilibrata e accurata dei sintomi del paziente, consentendo di ridurre la discrepanza tra i medici e di fornire una diagnosi precoce.
Secondo Yuki Sakai, uno dei fondatori di XNef e uno dei principali scienziati dell’azienda, “esiste una necessità critica e riconosciuta a livello internazionale di adottare un approccio biologico per la diagnostica della salute mentale”. Sakai sostiene che l’uso di uno strumento esterno oggettivo come il software di apprendimento automatico consentirà ai pazienti di avere una comprensione più chiara della loro condizione.
Il software di XNef, denominato Brainalyzer, è basato sull’imaging MRI funzionale a riposo (rs-fMRI), una procedura non invasiva che richiede solo 10 minuti. Grazie a questo strumento, la diagnostica della salute mentale potrebbe beneficiare di un metodo oggettivo e basato sulla biologia.
L’utilizzo dell’apprendimento automatico per aiutare nella diagnosi del disturbo depressivo maggiore rappresenta un importante passo avanti per la ricerca psichiatrica. Se le autorizzazioni verranno rilasciate, il software di XNef potrebbe diventare uno strumento cruciale per la diagnosi precoce e l’identificazione dei pazienti affetti da MDD.
