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La depressione ai tempi dell’intelligenza artificiale

Depressione è un termine comune, come ansia, e può essere inteso nel senso comune del fenomeno passeggero e lieve, oppure in quello grave, normalmente chiamato “disturbo depressivo maggiore”, o “depressione clinica” (qui). Nel senso clinico del termine, quindi della malattia mentale diagnosticata da professionisti, la depressione conta circa 280 milioni di pazienti al mondo ed è un notevole problema.

Ognuno di questi malati può provare diversi medicinali, spesso per alcuni mesi, prima di trovare quello migliore per la situazione specifica, ed in questo percorso si associano anche terapie psicologiche e cambiamenti dello stile di vita per agevolare la terapia. Un depresso clinico ha il 40% di probabilità in più, rispetto alla popolazione media, di sviluppare malattie metaboliche e cardiovascolari; quindi, è urgente capire quale medicinale funzioni quanto prima.

All’Università di Amsterdam hanno proseguito uno studio del Massachusetts General Hospital di Boston, monitorando con MRI funzionale il metabolismo della serotonina, e guardando quale sostanza sia più efficace nel rallentare il suo riassorbimento da parte dei neuroni. La serotonina è infatti il neurotrasmettitore che aiuta la comunicazione tra i nostri neuroni, e più ne abbiamo in circolo meno siamo depressi. Le MRI hanno dato evidenza dell’impatto emotivo quando il sangue circola in diverse regioni del nostro cervello, specie nella corteccia prefrontale, e questo ha allenato un modello di intelligenza artificiale che riesce a prevedere quali aree del cervello sia meglio curare, a seconda del paziente.

Vi avevo già detto del FSCV (fast scan cyclic voltammetry) o WINCS (wireless instantaneous neurotrasmitter concentration system) utilizzati per monitorare in tempo reale la serotonina nel cervello. Per i topini esiste anche un liquido di contrasto che lo misura da qualsiasi meandro del cervello, noi umani dobbiamo ancora aspettare (qui). La capacità di monitorare in tempo reale il metabolismo della serotonina ci aiuta a capire, per quello specifico cervello, alcuni meccanismi della malattia.

Su questo si innesta la ricerca dello Scripps Research Institute che ha trovato il modo di usare la luce per capire, sempre in tempo reale, quali neuroni si accendono e si spengono, arrivando anche in questo caso a fare previsioni molto affidabili sui cambiamenti d’umore propri della depressione e di altre malattie mentali.

Queste novità sono ottime notizie, sia per la cura della depressione clinica, malattia fortemente invalidante ed in forte aumento, sia per lo sviluppo di sistemi di monitoraggio non medicali, e non associati a terapia farmacologica, che possano migliorare l’altra depressione, quella che viviamo tutti di quando in quando. Si dimostra quanto avete letto su queste pagine da alcuni anni, ossia che la nostra capacità di misurare in tempo reale alcune variabili fisiologiche e metaboliche ci consente di sviluppare un modello digitale, che a sua volta ci aiuta a prevedere come evolve, e da quella previsione ridurre sintomi e problemi.

Quasi mi scuserei per aver messo così tanti link ad articoli scientifici e darvi letture ostiche, ma son troppo belli per non condividerli.


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