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Disturbi dell’alimentazione: per la diagnosi basteranno la risonanza magnetica ed un algoritmo (09/02/2016)

L’Ibfm-Cnr ha sviluppato un algoritmo in grado di determinare se un paziente è affetto da disturbi dell’alimentazione, partendo dalle immagini della sua risonanza magnetica.


Schema del funzionamento di un classificatore matematico basato su dati di neuroimaging strutturale. Il sistema si basa su un algoritmo capace di definire l’iperpiano che massimizza la differenza tra due gruppi di soggetti. In altre parole, l’algoritmo impara automaticamente a riconoscere l’insieme di informazioni anatomiche che permette di definire se un particolare cervello appartiene a pazienti con bulimia o anoressia.

Gli ultimi studi in ambito di neuroimaging hanno sottolineato che i disturbi comportamentali dell’alimentazione (Dca), come l’anoressia e la bulimia, non sono soltanto disturbi psicologici ma 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.

“Negli ultimi 5 anni, attraverso il neuroimaging, abbiamo potuto individuare le aree del cervello maggiormente interessate da danni legati ai Dca come la corteccia visiva o il sistema limbico”, spiega Antonio Cerasa dell’Ibfm-Cnr di Catanzaro. “Purtroppo però non è stato ancora possibile sfruttare queste anomalie come biomarcatori per migliorare diagnosi e prognosi. Infatti questi elementi risultano evidenti solo ad uno stadio avanzato della malattia, oltre ad essere soggetti a una grande variabilità individuale tanto che, in alcuni casi, possono anche non presentarsi affatto.
D’altra parte non è raro che un paziente si muova tra anoressia e bulimia con il passare del tempo. Tutto ciò limita molto la possibilità di utilizzare queste informazioni neurobiologiche in ambito clinico”.

 

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.

Isabella Castiglioni, fisico dell’Ibfm-Cnr di Milano, spiega: “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.
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 saperne di più
Behavioural Neurology
Biomarkers of Eating Disorders Using Support Vector Machine Analysis of Structural Neuroimaging Data: Preliminary ResultsAntonio Cerasa,1 Isabella Castiglioni, Christian Salvatore, Angela Funaro, Iolanda Martino, Stefania Alfano, Giulia Donzuso, Paolo Perrotta, Maria Cecilia Gioia, Maria Carla Gilardi e Aldo Quattrone.
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Marco Dal Negro