Fuzzy Lab: quando le reti neurali aiutano la medicina

Alcuni ricercatori dell'Istituto San Raffaele di Milano hanno messo a punto un software utile per l'analisi delle proteine e molto importante nella diagnosi di alcune patologie del sistema immunitario. Il nuovo programma, chiamato FuzzyLab, consente di ottenere risultati qualitativamente migliori e di abbattere dell'80% i tempi di refertazione dell'esame, a tutto vantaggio non solo del medico ma anche del paziente.

FuzzyLab è un software di tipo neuro-fuzzy, si basa cioè su una combinazione di reti neurali e logica fuzzy. Le reti neurali sono una sorta di cervello artificiale in grado di migliorare continuamente la propria capacità di apprendimento. La logica fuzzy rende i processi di calcolo del computer più “flessibili”. Si tratta di una logica applicata già da qualche anno a molti prodotti di largo consumo che permette ad esempio alle lavatrici di ultima generazione di dosare acqua e detersivo in base al livello di sporco del bucato. Fuzzylab svolge rapidamente e in modo del tutto automatizzato e standardizzato il lavoro di interpretazione delle analisi fino ad oggi eseguito manualmente e affidato all'interpretazione del medico. “In un laboratorio di grandi dimensioni” – spiega Stefania Del Rosso, responsabile del laboratorio di Proteine di Laboraf-Diagnostica e Ricerca San Raffaele– “si effettuano ogni giorno in media 350 elettroforesi, la cui lettura richiede ad un medico esperto almeno due ore di lavoro. Per svolgere lo stesso compito il software impiega solo 20 minuti.

In questo modo il medico può distinguere velocemente tra esiti “normali” e patologici e dedicare quindi il tempo risparmiato all'approfondimento degli esami più critici e più difficili da interpretare”. L'elettroforesi capillare analizza le proteine del siero e, oltre a fornire indicazioni di carattere molto generale su stati infiammatori e possibili sofferenze epatiche, serve per rivelare la presenza di anomalie nel sistema immunitario. E' il caso per esempio delle componenti monoclonali - un insieme di anticorpi tutti uguali tra loro- la cui insorgenza è correlata a patologie linfoproliferative maligne come il mieloma multiplo, la leucemia linfatica cronica e i linfomi; l'elettroforesi può inoltre essere determinante per sottoporsi a una TAC. In questo caso, infatti, la presenza di una componente monoclonale può interferire con alcuni mezzi di contrasto utilizzati per l'esame, scatenando una pericolosa reazione anafilattica.

Per imparare a leggere le analisi, FuzzyLab è stato sottoposto a un vero e proprio addestramento articolato in tre fasi. Nella fase iniziale il software “allievo” è stato istruito a riconoscere la forma delle curve elettroforetiche normali con un algoritmo matematico, sulla base dei dati forniti dal medico “trainer”. Nella seconda fase sono state inserite nel computer le formule matematiche per l'identificazione delle curve patologiche. Nella terza fase, di validazione del sistema, l'interpretazione manuale e quella di FuzzyLab sono state messe a confronto per valutarne il margine di errore, risultato inferiore al 2%.

Il sistema è estremamente flessibile e potenzialmente in grado di incrementare il proprio aggiornamento con l'esperienza, via via che i medici addetti utilizzano il programma e inseriscono nuovi dati, così com'è nella logica delle reti neurali. “I vantaggi di questo approccio sono importanti e molteplici sia per il medico sia per il paziente”, dice Michelangelo Murone, vice-direttore di Laboraf. “Il primo e più evidente è la riduzione dei tempi di refertazione che permette all’analista di avere più tempo a disposizione per esaminare i tracciati patologici. Non meno importante è il miglioramento della qualità interpretativa, che si traduce in una refertazione innanzitutto più sicura, perché le curve patologiche vengono analizzate per ben due volte, prima dal software e poi dal medico, ma anche più oggettiva e standardizzata, perché Fuzzylab riduce la probabilità di errori ed elimina il rischio di differenze interpretative legate al fattore umano”.