Uno studio condotto da i ricercatori del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr) ha individuato un algoritmo in grado di identificare potenziali soggetti affetti da disturbi alimentari
“Negli ultimi 5 anni, attraverso il neuroimaging, abbiamo potuto individuare le aree del cervello maggiormente interessate da danni legati ai Dca [disturbi comportamentali dell’alimentazione] come la corteccia visiva o il sistema limbico” – spiega Antonio Cerasa, esperto dell’Istituto di bioimmagini e fisiologia molecolare (Ibfm-Cnr) di Catanzaro, che ha condotto lo studio.
Il ricercatore spiega anche che non è ancora possibile sfruttare queste anomalie come biomarcatori per un miglioramento della diagnosi e della prognosi, in quanto i danni si palesano solo quando ormai il disturbo è già in una fase avanzata. Ci sono poi altre variabili da considerare, da soggetto a soggetto, tenendo conto anche che alcune persone passano dall’anoressia alla bulimia, malattie di cui soffrono sempre più spesso anche i bambini in età scolare. l’anoressia nervosa, che si manifesta con una magrezza eccessiva, è sempre più spesso associata ad una visione distorta del proprio corpo e da pensieri ossessivi sul peso e le calorie ingerite. Chi soffre di questo disturbo, che secondo recenti studi potrebbe avere origini genetiche, oltre a non riconoscersi più alla vista, non si riconosce più nemmeno al tatto.
Diagnosi corretta nell’80% dei casi
“Tutto ciò – osserva l’esperto – limita molto la possibilità di utilizzare queste informazioni neurobiologiche in ambito clinico. Nell’80% dei casi l’algoritmo distingue correttamente i soggetti malati da quelli sani. 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” – conclude Cerasa.
Questo nuovo sistema di diagnosi automatizzata si avvale di un algoritmo di classificazione capace di individuare in modo automatico se il cervello di un individuo appartiene a un soggetto malato o sano, sfruttando i dati di morfologia cerebrale evinti da una risonanza magnetica del paziente.
