Metodi di analisi del segnale EEG per l'individuazione di marcatori precoci della malattia di Alzheimer

L'obiettivo di questa tesi è condurre una revisione degli studi pubblicati negli ultimi 10 anni che utilizzano l'elettroencefalogramma (EEG) come strumento di analisi e diagnosi della malattia di Alzheimer. In particolare, si intende dimostrare come i risultati ottenuti da questi studi possano identificare potenziali marcatori capaci di distinguere i pazienti affetti da Alzheimer rispetto a soggetti sani, in diversi stadi della patologia. Una diagnosi precoce, difficile da ottenere con altri biomarcatori attualmente disponibili, potrebbe infatti indirizzare i pazienti verso una gestione consapevole della malattia prima che compaiano i sintomi più debilitanti dell'Alzheimer. In primo luogo, vengono introdotti i principi su cui si appoggia questa analisi, partendo dalla rilevanza che questa malattia rappresenta a livello globale e mettendo in evidenza i punti critici degli attuali biomarcatori più validi. Inoltre, vengono fornite delle brevi descrizioni della patologia in questione, spiegandone le varie categorie e le caratteristiche essenziali per la diagnosi patologica, e dei principi, sia elettrofisiologici che metodologici, alla base del segnale elettroencefalografico. L’introduzione termina soffermandosi sui principali effetti che l’Alzheimer ha sul tracciato EEG nelle due condizioni di registrazione più comuni, a riposo e durante una stimolazione. Si prosegue, illustrando il processo di selezione del materiale utilizzato in questa ricerca, specificando i database e la stringa di ricerca, assemblata con le parole chiave pertinenti all’argomento. Segue l’esposizione dei criteri di inclusione ed esclusione che hanno permesso di discriminare gli articoli inerenti alla tematica da cui sono state successivamente estratte tutte le informazioni necessarie secondo uno specifico schema scelto. Lo studio si concentra, poi, sulla comparazione dei dati estratti in base al protocollo di registrazione, che comprende il disegno dello studio, la popolazione di soggetti scelta e il setup sperimentale adottato. Il procedimento di analisi del segnale, invece, comprende sia le tecniche di pre-processing e gestione degli artefatti usate durante la fase di pulizia del dato, che la descrizione dei parametri estratti dal segnale EEG, illustrando la loro capacità di rivelare gli effetti della patologia sul cervello. Infine, vengono presentati e discussi i principali risultati emersi dagli studi selezionati, suddivisi in base alle caratteristiche del segnale da cui sono stati ottenuti sottolineando l’importanza di questa tecnologia per la diagnosi nei vari stadi della malattia e per lo sviluppo di nuovi biomarcatori precoci.