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Disturbi_alimentazione_diagnosi

Cervello, i disturbi
dell'alimentazione si
riconoscono con la risonanza

Un algoritmo messo a punto dal Cnr identifica i danni cerebrali associati a queste patologie

In futuro i disturbi dell’alimentazione potrebbero essere diagnosticati con una risonanza magnetica. Ad aprire le porte a questa possibilità sono i ricercatori del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr), che in uno studio pubblicato sulla rivista Behavioural Neurology hanno messo a punto un algoritmo in grado di identificare i soggetti colpiti da queste problematiche analizzando immagini del loro cervello.

 

“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 e primo nome dello studio - Purtroppo però non è stato ancora possibile sfruttare queste anomalie come biomarcatori per migliorare diagnosi e prognosi”. Il problema, spiega Cerasa, risiede nel fatto che questi danni sono evidenti solo in fasi avanzate del disturbo; inoltre la loro presenza è molto variabile da individuo a individuo - in alcuni casi possono addirittura essere assenti. A queste difficoltà si aggiunge il fatto che alcuni pazienti possono passare da una condizione di anoressia alla bulimia. “Tutto ciò - osserva l’esperto - limita molto la possibilità di utilizzare queste informazioni neurobiologiche in ambito clinico”.

 

Nello studio pubblicato su Behavioural Neurology Cerasa e colleghi hanno però fatto un passo in avanti. “Abbiamo sviluppato un nuovo sistema di diagnosi automatizzata 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 - spiega Isabella Castiglioni, dell’Ibfm-Cnr di Milano - 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”. “Nell’80% dei casi l’algoritmo distingue correttamente i soggetti malati da quelli sani - racconta Cerasa - 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”, aggiunge il ricercatore, sottolineando però che al momento lo strumento è ancora in fase di sperimentazione. Solo studi che coinvolgano un più ampio numero di pazienti, rappresentativi di tutte le classi diagnostiche dei disturbi comportamentali dell’alimentazione, permetteranno di valutare se sarà possibile utilizzarlo in ambito clinico.

 

Foto: © LoloStock - Fotolia.com

di s.s. (10/02/2016)

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