È possibile 'battere sul tempo' i disturbi psicologici? Ecco il nuovo studio Unitn: "Intelligenza artificiale per analisi dati, lavoro utile per diagnosi sempre più precoci"

TRENTO. I disturbi dell’umore, della personalità e quelli d’ansia possono avere un impatto sulle relazioni interpersonali e sociali di chi ne soffre, a partire dai primi anni dell’adolescenza in cui questi problemi di solito si manifestano: riconoscerli per tempo e intervenire precocemente con una terapia mirata può quindi limitare l’impatto di queste patologie sulla crescita e sulla vita futura dei pazienti.

È questo l’obiettivo di una serie di studi, tra cui quello intitolato “Joint resting state and structural networks characterize pediatric bipolar patients compared to healthy controls: a multimodal fusion approach” e appena pubblicato sulla rivista NeuroImage, coordinati dal professore di Neuroscienze affettive e cliniche al Dipartimento di Psicologia e Scienze cognitive dell’Università di Trento Alessandro Grecucci.

Entrando nei dettagli dello studio, un team internazionale di neuroscienziati e radiologi - italiani, cinesi, e americani – ha studiato pazienti bipolari tra i 12 e i 19 anni: il punto di partenza di questo lavoro è che la maggior parte delle ricerche si è finora concentrata sull’età adulta, oppure ha utilizzato metodiche di analisi dati che presentavano svariati limiti.

Individuare rapidamente questi disturbi, viene spiegato, consente di intervenire in anticipo per aiutare le persone interessate ad avere una qualità della vita migliore una volta diventate adulte, con l'indagine "trentina" che getta nuova luce sulle anomalie funzionali e strutturali dei pazienti bipolari giovani.

"Dal punto di vista clinico la comprensione di queste patologie nelle prime fasi dello sviluppo offre la possibilità di creare dei biomarcatori per avere una diagnosi in tempi brevi, e per sviluppare trattamenti mirati ed efficaci, basati per esempio sulla neuro stimolazione" spiega Alessandro Grecucci che specifica come "prima il disturbo viene riconosciuto e trattato meno conseguenze ci saranno".

A volte i pazienti, specifica Gregucci, arrivano a una diagnosi molto tardiva dopo che hanno accumulato nella vita difficoltà, insuccessi scolastici, lavorativi, fallimenti interpersonali: "Noi vogliamo battere sul tempo la patologia e arrivare a una diagnosi più accurata e veloce in modo da sviluppare trattamenti tempestivi".

Ma non è tutto, c’è infatti anche un altro aspetto che lo studio punta ad approfondire.

"Indagare queste patologie – chiarisce il docente – può essere utile per comprendere come lo stato affettivo influenzi prepotentemente le funzioni cognitive a seconda della fase in cui il paziente si trova».

Il disturbo bipolare, viene sottolineato, si caratterizza infatti per l’alternanza di stati depressivi e maniacali (euforici), e tali fasi sono caratterizzate da schemi affettivi, cognitivi, comportamentali e interpersonali diametralmente opposti: "Capire come lo stato affettivo possa alterare così fortemente la nostra cognizione è di enorme importanza per avanzare la nostra comprensione della mente umana e per risolvere secolari dibattiti sul rapporto tra cognizione ed emozione, tra ragione e sentimento".

Questi studi potranno inoltre permettere di capire come dissociare aspetti strutturali e funzionali del cervello. "Nel bipolarismo accade un fenomeno unico: lo stesso cervello, strutturalmente identico – spiega lo scienziato – funziona in modalità completamente opposte a seconda della fase in cui si trova il paziente (depressiva o maniacale, ndr). Dissociare questi aspetti potrebbe portare ad una migliore comprensione del rapporto struttura-funzione del sistema nervoso. Su questi aspetti ci stiamo concentrando ora in nuovi studi".

Un’altra caratteristica innovativa di questo studio, infine, riguarda le metodologie avanzate che sono state utilizzate per analizzare i dati nel laboratorio Clinical and Affective Neuroscience Lab, che Grecucci coordina al Dipsco: si tratta di sistemi di intelligenza artificiale che permettono di combinare proprietà strutturali e funzionali del cervello per creare modelli predittivi.