La sclerosi laterale amiotrofica (SLA) è una malattia neurodegenerativa che porta ad atrofia muscolare progressiva e irreversibile. La diagnosi di SLA è lunga e complessa, con la valutazione clinica e neurofisiologica accompagnata dal monitoraggio della progressione e una lunga procedura per la discriminazione di malattie neurodegenerative simili. La diagnosi ritardata rallenta fortemente il potenziale sviluppo di terapie adeguate e i tempi per un pronto intervento.
La scoperta di nuovi biomarcatori potrebbe migliorare la diagnosi della malattia, nonché l’efficacia terapeutica e riabilitativa e il monitoraggio della progressione patologica. In questo studio la saliva raccolta da 19 pazienti con SLA, 10 affetti dalla malattia di Parkinson, 10 affetti dalla malattia di Alzheimer e 10 soggetti sani, è stata analizzata mediante la spettroscopia Raman, ottimizzando i parametri per spettri dettagliati e riproducibili. L’analisi statistica multivariata dei dati ha rivelato una differenza significativa tra i gruppi, consentendo l’individuazione dell’insorgenza della malattia. La correlazione dei dati di Raman ha rivelato una relazione diretta con i punteggi paraclinici, identificando le modifiche biochimiche multifattoriali relative alla patologia. L’approccio proposto ha mostrato una promettente accuratezza nella discriminazione di insorgenza della SLA, usando una procedura rapida e sensibile che può rendere più efficiente la procedura diagnostica e il monitoraggio dei processi terapeutici e riabilitativi nella SLA.
