PISA. Guanti hi-tech e intelligenza artificiale riconoscono i segnali del morbo di Parkinson da cinque a sette anni prima che i segni della malattia si manifestino. La tecnologia, non invasiva, è nata in Italia, dal gruppo dell’Istituto di Biorobotica della Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa guidato da Filippo Cavallo. Pubblicata sulla rivista Parkinsonism & Related Disorders, la ricerca è stata condotta con l’Ospedale delle Apuane di Massa e Carrara.
Il dispositivo, chiamato SensHand, è stato messo a punto nel nel Biorobotics for Parkinson Disease Lab, diretto da Cavallo e da Carlo Maremmani. La sua funzione è rilevare, misurare e analizzare i movimenti delle braccia a caccia di eventuali spie precoci di tremore, rigidità muscolare e rallentamento dei movimenti, tipici della malattia. Questi sintomi compaiono in modo evidente solo anni dopo che il processo neurodegenerativo è cominciato, e individuarli prima possibile è la prima condizione per una maggiore efficacia della terapia. “Sebbene la diagnosi sul Parkinson sia fortemente orientata alla valutazione dei sintomi motori, l’interesse verso i sintomi non motori sta sostanzialmente aumentando”, ha osservato Cavallo. Per Erika Rovini, dell’Istituto di BioRobotica, la nuova tecnologie “pone le basi per approfondire e promuovere l’utilizzo di sensori indossabili non invasivi e a basso costo”.
Tra i sintomi non motori, uno dei principali è la riduzione dell’olfatto (iposmia idiopatica), che rappresenta un fattore di rischio per lo sviluppo del Parkinson entro cinque anni. Sperimentato su 90 persone (30 individui sani, 30 con iposmia idiopatica e 30 con Parkinson), il dispositivo Senshand ha dimostrato che, combinando le informazioni acquisite con i sensori e con un test dell’olfatto, è possibile identificare i segni precoci della malattia. Sono complessivamente 96 i parametri che il sistema permette di valutare e, nei test, i tre gruppi di individui sono stati identificati con un’accuratezza del 79%”. Il sistema è frutto del progetto Daphne, finanziato dalla Regione Toscana nell’ambito del programma Fas Salute 2007-2013.
