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Proceedings SNO “LXII Congresso Nazionale SNO”
VENERDÌ, 29 SETTEMBRE

Abstract E-POSTER:
II SESSIONE

Classificazione diagnostica
delle polineuropatie disimmuni croniche
mediante algoritmi di “machine learning”

2,3
1
S. BALLANTI 1,2,3 , P. LIUZZI 1,2,3 , P. MATTIOLO , C.M. ODDO , A. MANNINI , A. GRIPPO 1,4
4
1 IRCCS Fondazione “Don Carlo Gnocchi”, Firenze
2 Istituto di BioRobotica, Scuola Superiore “Sant’Anna”, Pontedera (Pisa)
3 Dipartimento di eccellenza Robotica e Intelligenza Artificiale, Scuola Superiore“Sant’Anna”, Pisa
4 Neurofisiopatologia, Azienda Ospedaliero-Universitaria Careggi, Firenze

❒ ❒ INTRODUZIONE. Le polineuropatie disimmuni croniche sta F. Cinque diversi algoritmi sono stati cross-validati e
sono un gruppo di patologie accomunate da un’eziologia di comparati ed è stata condotta un’analisi per l’identificazio-
origine autoimmune verso componenti della mielina o del- ne dell’importanza clinica di ciascun parametro.
l’assone. La classificazione in sottogruppi, come la poli- ❒ ❒ RISULTATI. Le accuratezze migliori nell’identificazione
neuropatia demielinizzante infiammatoria cronica (CIDP: delle tre classi sono state raggiunte per Support Vector
(1)
Chronic Inflammatory Demyelinating Polyneuropathy) o Machine (SVM, 83,58%), Classification And Regression
le neuropatie disimmuni paraproteinemiche associate a Tree (CART, 76,12%) e Random Forest (RF, 74,63%).
IgM-MGUS (Gammopathy of Undetermined Significa- Inoltre, è stata applicata un’analisi dei predittori sulla RF
nce) con o senza anticorpi anti-MAG (MAG-positivo e che ha mostrato la rilevanza delle risposte F e delle laten-
(2)
MAG-negativo), risulta ancora una sfida difficile. La ca- ze distali motorie principalmente sul nervo mediano nella
ratterizzazione elettroneurografica viene effettuata sulla discriminazione dei gruppi.
base di criteri qualitativi derivati dai parametri neurono- ❒ ❒ DISCUSSIONE. I classificatori raggiungono buoni livelli
grafici. Recentemente sono stati testati algoritmi per l’i- di accuratezza e dall’analisi dei predittori è emersa l’im-
(3)
dentificazione di alcune forme di polineuropatia ma non portanza i) dell’aumento patologico della latenza delle ri-
ci sono ancora metodi computazionali riconosciuti nella sposte F per discriminare CIDP, ii) dell’aumento patologi-
pratica clinica. co della latenza distale motoria nel discriminare IgM-
❒ ❒ OBIETTIVO. L’obiettivo è l’implementazione di un algo- MGUS MAG-positivo e iii) del valore fisiologico dell’am-
ritmo per la classificazione dei tre tipi di polineuropatie piezza del potenziale motorio nel discriminare IgM-
(CIDP, IgM-MGUS MAG-positivo e IgM-MGUS MAG- MGUS MAG-negativo.
negativo) e l’identificazione di parametri neuronografici ❒ ❒ CONCLUSIONI. Lo studio dimostra l’utilità di metodi
discriminatori delle varie forme. computazionali a supporto della decisione clinica con l’o-
❒ ❒ MATERIALI E METODI. Lo studio retrospettivo include biettivo di valorizzare i parametri neuronografici più fre-
67 pazienti con diagnosi di CIDP (n = 29, 25 maschi di 57 quentemente alterati nelle diverse forme di polineuropatia.
± 15 anni), neuropatia IgM-MGUS MAG-positivo (n = 20,
15 maschi di 68 ± 10 anni) e IgM-MGUS MAG-negativo
(n = 18, 12 maschi di 64 ± 12 anni). I pazienti sono stati BIBLIOGRAFIA
sottoposti ad esame elettroneurografico ed i parametri ana- 1. Querol L, Crabtree M, Herepath M, Priedane E, Viejo Viejo I,
lizzati sono: i) latenza distale motoria/sensitiva, ii) veloci- Agush S, Sommerer P. Systematic literature review of burden
tà di conduzione motoria/sensitiva, iii) ampiezza del po- of illness in chronic inflammatory demyelinating polyneu-
tenziale motorio/sensitivo, iv) latenza minima della rispo- ropathy (CIDP). J Neurol 2021; 268 (10): 3706-3716.

Corrispondenza: Dr.ssa Sara Ballanti, Fondazione Don Carlo Gnocchi, via di Scandicci 269, 50143 Firenze (FI), e-mail: sara.ballanti@
santannapisa.it
LXII Congresso Nazionale SNO, 27-30 settembre 2023, Firenze.
Atti a cura di Pasquale Palumbo e Bruno Zanotti.
Copyright © 2023 by new Magazine edizioni s.r.l., Trento, Italia. www.newmagazine.it ISBN: 978-88-8041-138-3

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