Dalle risonanze al cervello si scovano anoressia e bulimia

Gli ultimi studi in ambito di neuroimaging hanno sottolineato che i disturbi comportamentali dell'alimentazione (Dca), come l'anoressia e la bulimia, sono caratterizzati anche da piccoli danni neuronali a livello cerebrale osservabili dalle risonanze magnetiche dei pazienti. Per questo motivo l'istituto di bioimmagini e fisiologia molecolare del consiglio nazionale delle ricerche di Catanzaro e Milano (Ibfm-Cnr) in collaborazione con l'associazione Ippocampo di Cosenza, ha sviluppato un algoritmo intelligente in grado di distinguere tra individui sani e malati partendo dalle immagini anatomiche dei loro cervelli.



La ricerca è stata pubblicata su Behavioural Neurology. Accoppiando al più classico neuroimaging anche le potenzialità dell'intelligenza artificiale, il gruppo di ricerca è riuscito a implementare una metodologia in grado di stabilire precocemente se il soggetto è affetto da disturbi dell'alimentazione.

«Abbiamo sviluppato un nuovo sistema di diagnosi automatizzata - ha spiegato Isabella Castiglioni, fisico dell'Ibfm-Cnr di Milano - utilizzando un algoritmo di classificazione che riesce a riconoscere, in modo automatico, se il cervello di un individuo appartiene a un soggetto malato o sano, sfruttando i dati di morfologia cerebrale ricavati da una risonanza magnetica del paziente. Lo scopo di questo algoritmo è di massimizzare il contrasto tra gruppi di immagini per individuare quali caratteristiche permettono di distinguere le categorie di soggetti nel modo più evidente possibile».

Per verificare i risultati di questo strumento sono state selezionate 17 donne tra i 18 e i 40 anni, affette da una forma moderata di Dca e una controparte di altrettante donne sane. «Lo studio ha mostrato come nell'80% dei casi - ha detto Antonio Cerasa dell'Ibfm-Cnr di Catanzaro - l'algoritmo distingue correttamente i soggetti malati da quelli sani. Siamo ancora in una fase sperimentale e per poter applicare questa metodologia in ambito clinico è necessario testarlo su un campione più vasto, rappresentativo di tutte le classi diagnostiche della Dca. D'altra parte, il sistema ha le potenzialità per essere in grado di riconoscere un paziente anoressico da un bulimico, anche nelle fasi precoci della malattia, fornendo ai clinici quei biomarcatori fondamentali per capirne lo sviluppo».