(2° pagina) (Torna alla 1° pagina..) cominciare sono stati considerati gli Eeg di due diversi gruppi di bambini americani tra i 4 e i 14 anni, ciascuno costituito da 20 soggetti, i primi con disturbi dello spettro autistico e i secondi con altri disturbi neuropsichiatrici, simili per età e rapporto maschio/femmina.
Il sistema è riuscito a distinguere i bambini con un’accuratezza fra il 93 e il 97,5%, a seconda degli algoritmi utilizzati.
Sono stati poi considerati altri due gruppi, il primo formato da 25 italiani (15 autistici e 10 con sviluppo tipico) tra i 7 e i 14 anni, i cui Eeg sono stati registrati a Villa Santa Maria. Il secondo era costituito da altri 10 bambini autistici italiani tra i 25 e i 37 mesi di età.
Anche in questo caso, l’approccio diagnostico si è rivelato efficace. L'accuratezza nel distinguere i soggetti con autismo da quelli appartenenti al gruppo di controllo e da quelli con altre patologie neuropsichiatriche ha infatti raggiunto il 95%.
"Questo studio dimostra che anche un elettroencefalogramma standard contiene le informazioni necessarie per distinguere sostanzialmente i bambini a sviluppo tipico da quelli con disturbo dello spettro autistico, a patto di poter elaborare i dati con sistemi di analisi molto sofisticati come quelli utilizzati dal nostro gruppo", spiega Enzo Grossi, direttore scientifico della Fondazione Vsm. "Il fatto che un sistema, addestrato su casi di bambini di età più avanzata, abbia comunque classificato correttamente anche nove dei dieci soggetti più piccoli sembra suggerire la presenza di un qualche marcatore dei disturbi dello spettro autistico a livello neurale fin dalla più tenera età, cosa che renderebbe possibile una diagnosi già nei primi mesi di vita. Il nostro prossimo obiettivo è, pertanto, quello di approfondire questa possibilità analizzando i risultati di Eeg effettuati su bambini con meno di 12 mesi di età, che stiamo cercando di reperire da Centri italiani ed esteri".
“Il metodo usato rappresenta una novità scientifica per l'analisi dei segnali temporali provenienti da molti canali in parallelo, come l'Eeg, e tenta di trovare le invarianti con cui tutti i segnali si modificano l'un l'altro a diverse distanze temporali", spiega Massimo Buscema, direttore del Centro ricerche Semeion. “È come se un meccanico tentasse di capire la qualità di un motore 'stirando' un'automobile nei modi più diversi per catturare il suo rumore caratteristico, a prescindere dalle accelerazioni. E anche a prescindere dalla sequenza con cui ha pianificato i suoi test".
"Nel nostro caso il motore è un cervello e il suo suono sono le ampiezze, le frequenze e le fasi dei 18 segnali che l'Eeg rileva su ogni persona. L'intero processo è implementato tramite diverse reti neurali profonde, che cooperano inconsapevolmente tra loro. Il risultato è l'individuazione di una sorta di impronta digitale che ogni cervello in pochi minuti traccia in modo quasi invisibile nel proprio Eeg", conclude Buscema.


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05/09/2019 Andrea Piccoli


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