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Rigidità muscolare nella malattia di Parkinson: gli effetti della levodopa, il farmaco più efficace per il trattamento dei sintomi motori della patologia

Uno studio internazionale, coordinato dalla Sapienza, ha indagato sperimentalmente i meccanismi alla base della rigidità muscolare nella malattia di Parkinson, individuando inoltre un nuovo circuito nervoso sensibile alla dopamina che potrebbe essere responsabile del sintomo. I risultati, pubblicati sulla rivista Movement Disorders, aprono nuove strade a terapie innovative.

L’incidenza della malattia di Parkinson sembra essere in rapida crescita a livello globale. A oggi la patologia colpisce circa 300 mila persone in tutta Italia. Nonostante la rigidità muscolare sia un segno cardine della malattia – come la bradicinesia, ovvero il rallentamento dei movimenti volontari, e il tremore – tale sintomo rimane ancora poco studiato.

La levodopa, considerata un farmaco “miracoloso” per trattare la malattia di Parkinson, rappresenta ancora oggi il trattamento più efficace per gestire i segni motori della patologia. Tuttavia, a oggi non esistono studi che abbiano valutato e chiarito in modo oggettivo l’effetto della terapia dopaminergica sulla rigidità muscolare in pazienti con malattia di Parkinson.

Lo studio, coordinato da Antonio Suppa del Dipartimento di Neuroscienze Umane della Sapienza in collaborazione con IRCCS Neuromed, intende colmare questo vuoto. Al fine di chiarire l’effetto della levodopa sulla rigidità muscolare nei pazienti affetti da Parkinson, il gruppo di ricerca ha utilizzato un innovativo approccio sperimentale che combina strumentazioni robotiche e misure neurofisiologiche non invasive. Tale approccio metodologico ha consentito di ricostruire con precisione i meccanismi alla base della rigidità muscolare permettendo così di descrivere in modo più accurato le basi fisiopatologiche della rigidità muscolare nella malattia di Parkinson.

Per indagare l’efficacia del trattamento, i segni e i sintomi motori della malattia sui pazienti sono stati valutati sia in stato di OFF farmacologico (almeno 12 ore dopo l’ultima assunzione della dose abituale di levodopa) che in stato di ON farmacologico (almeno 1-2 ore dopo l’assunzione del farmaco).

“Abbiamo dimostrato che la rigidità muscolare dipende da un riflesso specifico, chiamato long-latency stretch reflex (LLR), che nei pazienti affetti da malattia di Parkinson risulta alterato – spiega Antonio Suppa, professore della Sapienza – La levodopa ha mostrato di ridurre significativamente questa anomalia ripristinando dei patterns di attivazione più fisiologici”.

Sulla base dei risultati ottenuti, i ricercatori hanno poi ipotizzato e descritto un nuovo circuito nervoso responsabile della rigidità nella malattia di Parkinson che collega il tronco encefalico, il cervelletto e il midollo spinale. Tale circuito è influenzato dalla dopamina e potrebbe essere il punto di partenza per nuove terapie.

La ricerca sulla rigidità muscolare è ancora in corso ed è tra i principali argomenti di approfondimento del nuovo laboratorio di “Neurologia sperimentale, neuroingegneria e telemedicina” della Sapienza. Dimostrando oggettivamente e nel dettaglio i meccanismi su cui agisce la levodopa e attraverso i quali il farmaco è in grado di ridurre la rigidità muscolare nei pazienti, lo studio rappresenta un importante riferimento scientifico sul tema. Inoltre, l’individuazione del possibile circuito neuronale alla base della rigidità muscolare suscettibile alla stimolazione dopaminergica, apre strade per terapie innovative.

Riferimenti bibliografici:

Falletti M, Asci F, Zampogna A, Patera M, Pinola G, Centonze D, Hallett M, Rothwell J, Suppa A.Rigidity in Parkinson’s Disease: The Objective Effect of Levodopa, Mov Disord. 2025 Jan 8. doi: 10.1002/mds.30114. Epub ahead of print. PMID: 39777428.

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Foto PublicDomainPictures 

Testo dal Settore Ufficio stampa e comunicazione Sapienza Università di Roma

Un nuovo studio, pubblicato su Brain, suggerisce che la rigidità muscolare nella malattia di Parkinson abbia alla base la disfunzione di un circuito neuronale

Un nuovo studio internazionale, pubblicato sulla rivista Brain e coordinato dal Dipartimento di Neuroscienze umane della Sapienza, suggerisce una nuova ipotesi interpretativa della rigidità muscolare nella malattia di Parkinson.

neuroni rigidità muscolare Parkinson
Immagine di Colin Behrens

Uno dei tratti caratteristici della Malattia di Parkinson è la rigidità muscolare, un aumento patologico del tono muscolare che si manifesta con una contrazione sostenuta e involontaria, che costituisce una invalidante limitazione della mobilità, talvolta associata a dolore cronico. Ad oggi sono ancora poco chiari i meccanismi alla base del fenomeno, del quale non è disponibile neanche una misura strumentale affidabile.

Uno studio internazionale, coordinato dalla Sapienza in collaborazione con la University College di Londra e il National Institutes of Health (NIH), Bethesda (USA), introduce una nuova ipotesi interpretativa secondo cui la rigidità è legata alla disfunzione di uno specifico circuito neuronale che include connessioni funzionali tra midollo spinale, cervelletto e la formazione reticolare del tronco dell’encefalo.

Il lavoro, che chiarisce rilevanti aspetti fisiopatologici della rigidità, affrontando anche il problema dello studio sperimentale di questo segno clinico, è stato pubblicato sulla rivista Brain.

Grazie a un innovativo protocollo sperimentale che ha visto l’utilizzo di una innovativa strumentazione robotica, associata e sincronizzata a specifiche misure neurofisiologiche e biomeccaniche, è stato possibile valutare con un algoritmo le caratteristiche della muscolatura e l’attività nervosa riflessa di 20 pazienti affetti dalla malattia di Parkinson e 25 soggetti sani di controllo con caratteristiche anagrafiche ed antropometriche simili.

“Il principale traguardo scientifico del nostro studio – spiega Antonio Suppa del Dipartimento di Neuroscienze Umane della Sapienza – consiste nella dimostrazione sperimentale che la rigidità nella Malattia di Parkinson dipende da specifiche alterazioni del controllo nervoso del tono muscolare (es. aumento velocità-dipendente dei riflessi di lunga latenza) che a loro volta riflettono una disfunzione nelle connessioni tra midollo spinale, cervelletto e formazione reticolare del tronco dell’encefalo.”

La Malattia di Parkinson è una patologia neurodegenerativa assai frequente nella popolazione generale (circa 300.000 pazienti in Italia) e purtroppo in continua crescita secondo le ultime stime dell’Organizzazione mondiale della sanità. Una più approfondita conoscenza dei suoi principali segni e sintomi clinici risulta fondamentale anche nell’ottica di una più appropriata pianificazione e programmazione di interventi specifici di sanità pubblica.

Riferimenti:
Rigidity in Parkinson’s disease: Evidence from Biomechanical and Neurophysiological Measures, Francesco Asci, Marco Falletti, Alessandro Zampogna, Martina Patera, Mark Hallett,John Rothwell, e Antonio Suppa,  https://doi.org/10.1093/brain/awad114

 

Testo dal Settore Ufficio stampa e comunicazione Sapienza Università di Roma

Telemedicina: un algoritmo analizza la scrittura dei pazienti e fornisce informazioni utili sul loro stato di salute

Un nuovo studio, coordinato dal Dipartimento di Neuroscienze umane della Sapienza, ha proposto un innovativo sistema di monitoraggio a distanza dei pazienti neurologici basato sull’analisi della scrittura attraverso algoritmi di machine learning. I risultati del lavoro sono stati pubblicati sulla rivista Frontiers in Aging Neuroscience.

telemedicina algoritmo scrittura
Telemedicina: un algoritmo analizza la scrittura dei pazienti e fornisce informazioni utili sul loro stato di salute. Foto di Firmbee

La scrittura a mano è un compito cognitivo e motorio acquisito di particolare complessità, che offre un’interessante finestra di osservazione sulle funzioni del cervello. Per questo motivo, il monitoraggio della scrittura fornisce informazioni biologiche utili, soprattutto nei pazienti neurologici: i disturbi della scrittura sono infatti frequentemente osservati in pazienti affetti da malattie neurodegenerative, tra cui la malattia di Parkinson (micrografia) e la malattia di Alzheimer (agrafia).

Un team di ricerca interdisciplinare, coordinato da Antonio Suppa del Dipartimento di Neuroscienze Umane della Sapienza, ha proposto l’analisi della scrittura attraverso l’intelligenza artificiale come un innovativo sistema per il monitoraggio da remoto, in telemedicina, di pazienti neurologici. Il sistema, basato sull’accuratezza di algoritmi di machine learning nel rilevare alcuni “pattern” di scrittura attribuibili all’invecchiamento fisiologico di soggetti sani, è un’alternativa alla consueta valutazione clinica ambulatoriale.

Lo studio, realizzato con la collaborazione dei dipartimenti di Ingegneria dell’informazione, elettronica e telecomunicazioni della Sapienza, dell’IRCCS Neuromed e del Dipartimento di Neurologia dell’Università di Cincinnati in Ohio, è stato pubblicato sulla rivista Frontiers in Aging Neuroscience.

I ricercatori hanno reclutato 156 soggetti sani e destrimani e li hanno suddivisi in tre classi di età: 51 giovani tra i 18 e i 32 anni, 40 adulti di età compresa tra 37 e 57 anni e, infine, 63 soggetti in età adulta avanzata, ovvero tra i 62 e i 90 anni. A ognuno di essi è stato chiesto di scrivere con una penna a sfera nera il proprio nome e cognome per 10 volte su un foglio di carta bianca e, successivamente, di fotografare il proprio campione di scrittura con uno smartphone e inviarlo ai ricercatori.

“Il principale traguardo scientifico del nostro studio – spiega Antonio Suppa – consiste nella accuratezza dell’analisi automatica della scrittura con algoritmi di intelligenza artificiale, in grado di obiettivare la progressiva riduzione di ampiezza dei caratteri dovuta all’invecchiamento fisiologico e, quindi, di attribuire ogni campione di scrittura a una specifica fascia d’età dell’autore”.

“Sebbene ricerche precedenti avessero già dimostrato cambiamenti nella destrezza della scrittura legati all’aumento dell’età, per analizzare una grande quantità di dati nell’ambito della telemedicina si rendevano necessari approcci basati su tecniche di analisi più complesse come il machine learning”.

“L’analisi della scrittura con algoritmi di intelligenza artificiale – aggiunge Simone Scardapane, co-autore dello studio– è stata svolta grazie all’utilizzo di una rete neurale convoluzionale – ovvero una rete artificiale specializzata per l’elaborazione di immagini e segnali digitali – in grado di convertire automaticamente i caratteri in parametri di interesse.

Si tratta di un metodo semplice, ecologico, a basso costo e di facile utilizzo in diversi ambiti. Infatti, oltre alle notevoli implicazioni nel campo neurologico, può contribuire, ad esempio, alla datazione storica di un determinato documento, grazie alla valutazione automatica dell’età della persona che lo ha scritto. In particolare, in ambito medico-legale potrebbe facilitare la datazione di un testamento al momento della stesura o della firma.

“Il nostro auspicio – conclude Francesco Asci, co-autore dello studio – è che l’analisi della scrittura da remoto e mediante algoritmi di intelligenza artificiale possa costituire in futuro un innovativo biomarker di invecchiamento, con un impatto rilevante nel campo della diagnostica di malattie neurodegenerative e in accordo con i metodi della telemedicina”.

Riferimenti:
Handwriting Declines With Human Aging: A Machine Learning Study – Francesco Asci, Simone Scardapane, Alessandro Zampogna, Valentina D’Onofrio, Lucia Testa, Martina Patera, Marco Falletti, Luca Marsili, Antonio Suppa – Frontiers in Aging Neuroscience (2022) https://doi.org/10.3389/fnagi.2022.889930

 

Testo dal Settore Ufficio stampa e comunicazione Sapienza Università di Roma