Salute

Avatar: la tecnologia del film di James Cameron è stata usata per monitorare rare malattie muscolari

Un adattamento della tecnica di motion capture sfruttata in Avatar è servito per misurare la progressione di due malattie con effetti sui movimenti.

Un adattamento della tecnologia di motion capture usata per dar vita ai personaggi di Avatar si è rivelato estremamente efficace nel monitorare la gravità dei sintomi di due malattie che colpiscono le capacità di movimento, e promette di accelerare la ricerca di nuovi farmaci per contrastarle.

È quanto emerge da due ricerche britanniche pubblicate in parallelo su Nature Medicine: analizzando con un sistema di intelligenza artificiale i movimenti di pazienti affetti da distrofia di Duchenne e atassia di Friedreich, due condizioni di origine genetica, è stato possibile valutare la progressione dei sintomi dimezzando i tempi di solito necessari in ambito clinico.

Motion capture: che cos'è. Il motion capture, che trova ampi utilizzi nel cinema, nella Tv, nella scienza e nei videogiochi, è una tecnica che, attraverso un set di sensori e videocamere di precisione, permette di registrare il movimento o la mimica facciale delle persone e trasferire questo modello a un software, per arricchire i personaggi generati in digitale con le movenze di attori in carne e ossa.

Ne abbiamo apprezzato gli effetti nei film della saga di Avatar diretti da James Cameron, o nei monologhi di Gollum nel film Lo Hobbit. Per tracciare il movimento i modelli indossano una tuta dotata di marcatori (sensori) posizionati in vari punti rilevanti dal punto di vista del movimento (per esempio le mani, i piedi, i muscoli facciali o le giunture).

Dal grande schermo all'ospedale. Un team di ricercatori di Imperial College e dell'University College London ha lavorato per dieci anni per adattare la tecnica di motion capture allo studio di alcune malattie genetiche che interessano il sistema nervoso e la capacità di movimento, studiando il posizionamento dei sensori e un programma di Intelligenza Artificiale in grado di tracciare il peggioramento dei sintomi nel tempo.

La tecnologia è stata usata in due studi separati per testare le condizioni di pazienti affetti da atassia di Friedreich e distrofia di Duchenne, due malattie la cui valutazione clinica può richiedere anni. Si tratta infatti di verificare velocità e accuratezza di movimenti standard varie volte nel tempo, sotto gli occhi dei medici.

misurazioni più precise. Nei pazienti con atassia di Friedreich, una malattia genetica che colpisce in media una persona su 50.000 e che comporta disturbi dell'equilibrio, della deambulazione, della parola e della deglutizione, questo sistema ha permesso di predire il peggioramento del quadro clinico nel corso di 12 mesi, la metà del tempo di norma richiesta dai medici più esperti.

Nel secondo studio condotto dagli scienziati del Great Ormond Street Institute, motion capture e intelligenza aritificiale sono stati usati per seguire 21 ragazzi tra i 5 e i 18 anni con distrofia di Duchenne, una grave malattia neuromuscolare degenerativa: la tecnica ha predetto correttamente in che modo sarebbe cambiato il loro movimento nei sei mesi successivi, con un'accuratezza maggiore di quella ottenuta di solito in ambito ospedaliero.

Nuovi farmaci più in fretta. Secondo gli esperti il nuovo approccio permette di catturare variazioni di movimento talmente fini da sfuggire persino agli occhi dei medici più attenti. Oltre ad accorciare i tempi delle diagnosi e anticipare il sostegno farmacologico, potrebbe rendere più rapidi ed economici i test di nuove cure.

Per esempio, se per le sperimentazioni di nuovi farmaci per la distrofia di Duchenne occorrono di solito almeno 100 pazienti che si sottopongano a un trial per 18 mesi, la nuova tecnologia permetterebbe di ottenere gli stessi risultati con 15 pazienti seguiti per sei mesi. Ora gli stessi team stanno cercando di capire se il motion capture possa essere sfruttato anche per gli studi su altre malattie con ricadute sul movimento, come Parkinson, Alzheimer e sclerosi multipla.

31 gennaio 2023 Elisabetta Intini
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