Io faccio matematica applicata,
e un problema curioso
per chi fa matematica applicata
è che siamo come i consulenti aziendali.
Nessuno sa che diavolo facciamo.
Oggi vi darò qualche indicazione
per cercare di spiegarvi quello che faccio.
Ballare è una delle attività più umane.
Ci piacciono i grandi balletti e il tip tap,
lo vedrete più avanti.
Il balletto richiede delle capacità straordinarie,
grande competenza,
e probabilmente un certo livello di idoneità
che potrebbe benissimo avere una componente genetica.
Purtroppo, i disturbi neurologici come il morbo di Parkinson
distruggono gradualmente queste straordinarie capacità,
come sta accadendo al mio amico Jan Stripling,
ai suoi tempi, un virtuoso del ballo.
Con il tempo sono stati fatti grandi progressi nei trattamenti.
Tuttavia, ci sono 6,3 milioni di persone nel mondo
che soffrono di questo disturbo e devono vivere
con debolezze incurabili, tremori, rigidità
e altri sintomi che lo accompagnano;
quindi quello di cui abbiamo bisogno sono strumenti oggettivi
per rilevare il disturbo prima che sia troppo tardi.
Dobbiamo essere in grado di misurare la progressione in maniera oggettiva,
e in sostanza, l'unico modo per sapere
se esiste una cura,
è trovare una misura oggettiva che offra una risposta certa.
Ma con il morbo di Parkinson e altri disturbi del movimento
è frustrante, non ci sono marcatori biologici,
quindi non ci sono analisi del sangue da fare,
e la cosa migliore che abbiamo a disposizione
è un test neurologico di 20 minuti.
Si deve andare in clinica a farlo. È molto costoso,
e significa che al di fuori dei test clinici
non lo si fa mai. Non lo si fa mai.
E se i pazienti potessero fare questo test a casa?
Si risparmierebbero un pesante viaggio in clinica.
E se i pazienti potessero fare quel test da soli?
Nessun bisogno di personale costoso,
dato che, comunque, ci vogliono 300 dollari
per farlo in una clinica neurologica.
Quello che voglio proporre è un modo inconsueto
con cui possiamo provare a farlo,
perché almeno in un certo senso,
siamo tutti maestri come il mio amico Jan Stripling.
Qui abbiamo un video delle corde vocali che vibrano.
Queste sono sane e appartengono a qualcuno che sta parlando.
Noi possiamo immaginarci come ballerini vocali
perché dobbiamo coordinare tutti gli organi vocali
quando produciamo suoni,
e di fatto abbiamo i geni per farlo. Il FoxP2, per esempio,
Come nel ballo, ci vuole una allenamento straordinario.
Pensate al tempo che un bambino necessita per imparare a parlare.
Dal suono possiamo tracciare
la posizione della corda vocale mentre vibra.
Come gli arti sono colpiti dal Parkinson,
lo sono anche gli organi vocali.
In basso vedete un esempio
di tremore irregolare della corda vocale.
Si vedono gli stessi sintomi identici.
Si vedono il tremore vocale, la debolezza e la rigiità.
Il discorso diventa più pacato e più ansimante
dopo un po', e questo è uno dei sintomi.
Questi effetti vocali possono essere abbastanza impercettibili
in alcuni casi, ma con qualunque microfono digitale,
e un software di analisi vocale di precisione
abbinato alle più recenti tecnologie di apprendimento automatico,
che oggi sono molto avanzate,
possiamo quantificare esattamente in quale stadio,
tra la salute e la malattia, si trovi una persona,
utilizzando i soli segnali vocali.
Questi test a base vocale, come si posizionano rispetto
ai test clinici? Sono entrambi non invasivi.
Il test neurologico non è invasivo. Utilizzano entrambi l'infrastruttura esistente.
Non si devono creare nuovi generi di ospedali.
E sono entrambi accurati.
Inoltre, i test basati sulla voce non hanno bisogno di esperti.
Si possono auto-somministrare.
Sono veloci, richiedono al massimo 30 secondi.
Sono molto economici, e sappiamo tutti quello che succede.
Quando una cosa diventa molto economica,
può essere portata su larga scala.
Allora, ecco gli obiettivi straordinari che credo possiamo raggiungere.
Possiamo ridurre le difficoltà logistiche dei pazienti.
Non c'è bisogno di andare in clinica per i controlli di routine.
Si possono fare controlli frequenti per ottenere dati oggettivi.
Si possono fare reclutamenti di massa a basso costo per i test clinici,
e per la prima volta si possono fare screening
a livello di popolazione.
Abbiamo l'opportunità di cominciare a cercare
i primi biomarcatori del disturbo prima che sia troppo tardi.
Facendo oggi i primi passi in questa direzione,
stiamo lanciando la Parkinson's Voice Initiative.
Con Aculab e PatientsLikeMe,
puntiamo a registrare un ampio numero di voci nel mondo
per raccogliere dati sufficienti e cominciare ad affrontare questi obiettivi.
Abbiamo numeri telefonici locali accessibili
a 750 milioni di persone.
Chiunque, sano o affetto da Parkinson, può chiamare, a basso costo,
e lasciare una registrazione per pochi centesimi,
e sono felice di annunciare che abbiamo già raggiunto
il 6% del nostro obiettivo in sole 8 ore.
Grazie. (Applausi)
(Applausi)
Tom Rielly: Max, prendendo questi campioni,
diciamo di 10 000 persone,
sarete in grado di dire chi è sano e chi non lo è?
Cosa otterrete da questi campioni?
Max Little: Sì. Sì. Quello che succederà è che,
durante la chiamata, dovrete indicare
se siete affetti dal morbo o meno. TR: Bene.
ML: Vedi, qualcuno potrebbe non farcela. Potrebbero non passarlo.
Ma riceveremo numerosi dati campione che verranno raccolti
dalle circostanze più diverse, ed è ottenerli
in circostanze diverse che conta
perché dobbiamo cercare di appianare i fattori di disturbo,
e cercare i reali marcatori del disturbo.
TR: Quindi adesso siete precisi all'86% vero?
ML: Molto meglio.
Il mio studente Thanasis, devo citarlo
perché ha fatto un lavoro fantastico,
ora ha provato che funziona anche sulle reti cellulari,
permettendo a questo progetto di arrivare al 99% di precisione.
TR: 99. È un bel miglioramento.
Questo significa che la gente sarà in grado --
ML: (Ride)
TR: La gente sarà in grado di chiamare da telefono cellulare
e fare il test, e le persone con il Parkinson potranno chiamare,
registrare la loro voce, e poi il loro medico potrà controllare
i progressi e vedere come procede la malattia.
ML: Assolutamente.
TR: Grazie infinite. Max Little.
ML: Grazie, Tom. (Applausi)