Disturbo bipolare: strumento di apprendimento automatico (machine learning) può prevedere l’insorgenza anni prima che si manifesti
Uno strumento di apprendimento automatico (machine learning) unico mostra la promessa di prevedere l’insorgenza del disturbo bipolare (BD) anni prima che si verifichi. È quanto mostrano i risultati di un nuovo studio “proof-of-concept”, presentato al 33rd European College of Neuropsychopharmacology (ECNP) Congress.
I primi risultati di uno studio prospettico di coorte in corso mostrano che fattori come il rischio di suicidio, il disturbo d’ansia generalizzato e l’abuso fisico da parte dei genitori in individui all’età di 18 anni sono predittivi di una diagnosi di BD all’età di 22 anni.
Il machine learning può essere un «potente strumento» per migliorare la prognosi e la diagnosi precoce di BD in un momento in cui la malattia può essere meno refrattaria, osservano i ricercatori, aggiungendo che può anche prevedere la risposta al trattamento.
Questo potenziale guadagno di 4 anni nella rilevazione anticipate dell’insorgenza della malattia potrebbe fare una «enorme differenza» nella vita dei giovani, affermano gli autori, guidati da Francisco Diego Rabelo-da-Ponte, dell’Università Federale del Rio Grande do Sul, Porto Alegre (Brasile). Tuttavia, Rabelo-da-Ponte e colleghi ribadiscono che lo studio è uno studio proof-of-concept e che sono necessarie ulteriori ricerche.
Il problema dei ritardi diagnostici
Sebbene la BD sia la sesta principale causa di disabilità a livello mondiale, identificarla è impegnativa, osservano i ricercatori. Di conseguenza, c’è un ritardo medio di 6 anni tra i primi sintomi e una diagnosi clinica.
Inoltre, solo il 20% degli individui con BD che presentano un episodio depressivo viene diagnosticato entro il primo anno. Nell’insieme, questi fattori hanno «conseguenze dannoso» dicono i ricercatori.
Studio prospettico basato sulla popolazione
Nel tentativo di prevedere l’insorgenza di BD, i ricercatori hanno condotto uno studio prospettico basato sulla popolazione. Conosciuto come Pelotas Birth Cohort Study del 1993, includeva dati su 3778 individui di 5249 partecipanti che erano stati arruolati da neonati. I partecipanti sono stati valutati alla nascita e sono stati sottoposti a valutazioni all’età di 11, 15, 18 e 22 anni. Il tasso di ritenzione è stato del 76,3%.
I partecipanti hanno completato la Mini–International Neuropsychiatric Interview a 22 anni di follow-up. In ciascuna delle valutazioni precedenti, i ricercatori hanno raccolto dati sullo stato demografico, lo stato socioeconomico, la storia medica, la salute dei genitori e altri tipi di informazioni.
La popolazione è stata suddivisa in un set di dati di formazione, che rappresentava l’80% della coorte, e un set di dati di test, che rappresentava il 20%. È stato utilizzato un protocollo di apprendimento automatico per correggere gli squilibri nei dati e un algoritmo a rete elastica è stato utilizzato per predire la BD all’età di 22 anni. Dei partecipanti, 255 (6,7%) hanno ricevuto una diagnosi di BD alla loro ultima visita. Di questi, la maggioranza aveva disturbo bipolare di tipo I o BD non diversamente specificato.
Precisione crescente dell’algoritmo
L’algoritmo ha previsto la BD con crescente precisione con il progredire del follow-up. La performance più alta è stata a 18 anni – ben 4 anni prima della diagnosi di BD. A questo punto, l’algoritmo aveva un’accuratezza bilanciata di 0,75, una sensibilità di 0,72, una specificità di 0,77, un valore predittivo positivo di 0,18 e un valore predittivo negativo di 0,97. Utilizzando i dati di follow-up a 18 anni, l’algoritmo ha previsto BD all’età di 22 anni con un’area sotto la curva di 0,82 (IC 95%, 0,75 – 0,88).
Di gran lunga il più grande predittore di una successiva diagnosi di BD a 18 anni era il rischio di suicidio, che era presente in quasi tutti i pazienti. Questo è stato seguito da disturbo d’ansia generalizzato, abuso fisico dei genitori, problemi finanziari e aggressività fisica.
Tuttavia, il valore predittivo positivo del modello era basso, «il che porta a un numero maggiore di falsi positivi», scrivono i ricercatori. I risultati «suggeriscono che è possibile utilizzare misure psicosociali e cliniche per prevedere il disturbo bipolare a livello individuale”, aggiungono.
Rabelo-da-Ponte e colleghi hanno osservato che il team di ricerca prevede di valutare la prossima ondata di follow-up quando i partecipanti raggiungeranno i 30 anni di età; nel frattempo, vorrebbero replicare i loro risultati «in altre coorti di nascita, forse la coorte di nascita ALSPAC nel Regno Unito o altre coorti di nascita in Brasile».
Il commento di due importanti psichiatri
Un commento rilevante è giunto da Eduard Vieta, presidente del Dipartimento di Psichiatria e Psicologia presso la Clinica Ospedaliera dell’Università di Barcellona (Spagna), il quale ha osservato che le coorti di popolazione «sono estremamente importanti per sviluppare modelli predittivi che possono aiutare nella prevenzione di condizioni gravi» come BD.
«Ciò che è più necessario è la replica e la verifica della validità dell’algoritmo» ha detto Vieta, non coinvolto nella ricerca. «Il presente studio, quindi, ha i suoi meriti ma è relativamente piccolo e necessita di replica in una coorte separata e indipendente; inoltre, anche scoperte insolite come la sottorappresentazione del disturbo bipolare II necessitano di chiarimenti» ha aggiunto.
Più critico Joseph F. Goldberg, professore clinico di psichiatria presso la Icahn School of Medicine del Mount Sinai, New York City, anch’egli non coinvolto nello studio. BD «è un’entità estremamente difficile da diagnosticare anche da esperti, a meno che il punto di osservazione non sia una florida mania ospedalizzati» ha sottolineato.
Goldberg ha aggiunto che la diagnosi differenziale «è ampia» e che molti fattori possono influenzare la sua comparsa e presentazione. Ha anche sottolineato il basso valore predittivo positivo del modello e ha osservato che le variabili «non hanno specificità per alcun disturbo specifico».
«Non incoraggerei scorciatoie per fare diagnosi accurate o prevedere diagnosi future senza un’attenta incorporazione delle molte altre condizioni che imitano il disturbo bipolare» ha detto Goldberg.