PET/MRI potenziata da radiomics con 18F-AV45 per la valutazione integrata e stima centiloid del carico di amiloide-β nella malattia di Alzheimer

Lo studio rappresenta un'innovazione significativa nel campo della neuroimaging funzionale per la malattia di Alzheimer, affrontando la sfida clinica critica della valutazione affidabile della deposizione cerebrale di amiloide-β. La metodologia è particolarmente sofisticata: il campione retrospettivo di 94 soggetti è ben stratificato (60 amiloide-positivi, 34 amiloide-negativi), garantendo un equilibrio adeguato per l'addestramento dei modelli di machine learning. Il disegno sperimentale impiega un approccio multimodale innovativo, estraendo caratteristiche sia dalle immagini PET (valori di uptake standardizzato da sette regioni specifiche: frontale, temporale, parietale, occipitale, insulare, cingolata e sostanza bianca) che dalle sequenze T1 pesate in risonanza magnetica mediante analisi radiomiche. I risultati numerici sono particolarmente rilevanti: il modello combinato con regressione logistica ha ottenuto un'area sotto la curva ROC di 0.9373, un'accuratezza del 87.23% e un F1-score di 0.898, rappresentando performance diagnostiche eccellenti superiori ai modelli basati su una singola modalità. L'utilizzo dell'analisi SHAP per l'interpretabilità è cruciale nel contesto clinico, poiché identifica quali caratteristiche specifiche contribuiscono maggiormente alle predizioni, rendendo il modello trasparente e fiduciario per i clinici. Inoltre, l'estensione a regressioni continue per l'stima del Centiloid, con il modello ExtraTrees che mostra forte concordanza con i valori misurati, amplia l'applicabilità clinica consentendo non solo la classificazione binaria (amiloide-positivo/negativo) ma anche una quantificazione continua della patologia. Nel contesto della letteratura sull'AD, questo rappresenta un progresso importante poiché tradizionalmente la valutazione dell'amiloide si affida a misurazioni qualitative-semiquantitative o a piattaforme proprietarie costose e complesse. L'approccio presentato, utilizzando infrastrutture standard di imaging disponibili in molti centri clinici, democratizza l'accesso a metodologie sofisticate di valutazione amiloide, potenzialmente facilitando diagnosi più tempestive e monitoraggio più preciso della progressione della malattia.