Disturbi alimentari come anoressia e bulimia non sono solamente dei disturbi psicologici bensì anche caratterizzati da piccoli danni neuronali a livello cerebrali osservabili attraverso le risonanze magnetiche degli stessi pazienti: per questo motivo, per riuscire a distinguere tra individui considerati “sani” e “malati”, 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 in grado di farlo.

Questo, in particolare, partirebbe dalle immagine anatomiche dei pazienti e, accoppiando al neuroimaging le potenzialità dell’intelligenza artificiale, i ricercatori coinvolti nello studio – pubblicato su Behavioural Neurology – sono riusciti a creare un metodo che fosse in grado di stabilire in maniera precoce se una persona è affetta da disturbi comportamentali dell’alimentazione (DCA).

Questo sistema di diagnosi automatizzata, ha spiegato Isabella Castiglioni, fisico dell’Ibfm-Cnr di Milano, è nato “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 poter verificare l’efficacia del nuovo strumento sono state selezionate 17 donne di età compresa tra i 18 e 40 anni, una parte affetta da una forma “moderata” di DCA e l’altra, invece, composta da donne “sane”: in conclusione, lo studio ha dimostrato come nell’80% dei casi l’algoritmo riesca ad andare a distinguere in maniera corretta i pazienti sani da quelli, invece, affetti da disturbi alimentari.

Tuttavia, evidenzia Antonio Cerasa dell’Ibfm-Cnr di Catanzaro, “Siamo ancora in una fase sperimentale e per poter applicare questa metodologia in ambito clinico è necessario testarlo su un campione più vasto, rappresentativo di tutte le classi diagnostiche della Dca”. Nonostante ciò, conclude, “il sistema ha le potenzialità per essere in grado di riconoscere un paziente anoressico da un bulimico, anche nelle fasi precoci della malattia“.