Uno studio condotto dal Cnr in collaborazione con l’Università di Firenze e l’Azienda Ospedaliera Universitaria Careggi, propone un approccio innovativo basato su metodi di apprendimento automatico topologico per supportare l’individuazione della malattia di Alzheimer. Il lavoro è stato pubblicato sulla rivista scientifica Journal of the Franklin Institute.

L’uso di metodi avanzati di machine learning applicati ai dati di spettroscopia Raman acquisiti su campioni biologici permette di rilevare alterazioni biochimiche associate alla malattia di Alzheimer, facilitando così un’individuazione più accurata. È quanto emerge da uno studio condotto dall’Istituto di scienza e tecnologie dell’informazione del Consiglio nazionale delle ricerche di Pisa (Cnr-Isti) in collaborazione con l’Istituto di fisica applicata del Cnr di Firenze (Cnr-Ifac), l’Università di Firenze e l’Azienda Ospedaliera Universitaria Careggi (Firenze). La ricerca mirava a distinguere i soggetti affetti da Alzheimer da altre patologie del sistema nervoso centrale mediante la classificazione dei dati ricavati dalla spettroscopia Raman, una tecnica che analizza le interazioni della luce con le molecole del campione, rilevando così le alterazioni biochimiche che possono indicare la presenza della malattia. Il lavoro è stato pubblicato sulla rivista scientifica Journal of the Franklin Institute.