Riconoscere la schizofrenia con i modelli matematici

"Oggi i pazienti affetti da malattie mentali vengono trattati più o meno secondo il principio del 'trial and error'", afferma Klaas Enno Stephan, professore del Politecnico di Zurigo. Istituto di ingegneria biomedica. Il motivo: oggi, per identificare e diagnosticare le malattie mentali, si decide di utilizzare solo questionari standardizzati. Tuttavia, questi non sono sufficienti per determinare i diversi sottotipi di una malattia, ad esempio. Per questo motivo - a differenza delle malattie fisiche, per le quali gli esami del sangue, ad esempio, permettono di fare chiarezza sulle cause - di solito non è possibile diagnosticare subito correttamente le malattie mentali e fornire ai pazienti un trattamento mirato. Spesso ci vogliono molti mesi per trovare una terapia efficace e rispondente alle esigenze del paziente.

I ricercatori del gruppo di Stephan, guidati da Kay Brodersen e in collaborazione con la Charité di Berlino, presentano ora un approccio che dovrebbe aiutare a porre rimedio a questa situazione e contribuire a una diagnosi più accurata delle malattie mentali in futuro. In particolare, gli scienziati dimostrano che è possibile utilizzare un modello matematico dell'attività cerebrale per distinguere tra soggetti con e senza schizofrenia e dividere i pazienti schizofrenici in sottogruppi.

Test su base matematica

Secondo Stephan, il "semplice modello matematico" che rende possibile questa differenziazione analizza le immagini del cervello attivo generate con la risonanza magnetica funzionale (fMRI). Da queste, calcola la forza di accoppiamento tra tre regioni cerebrali selezionate. Questi calcoli determinano l'intensità della comunicazione tra queste regioni e dovrebbero consentire di trarre conclusioni sul tipo e sulla gravità della malattia del paziente schizofrenico.

Per testare il loro modello, gli scienziati hanno chiesto a 41 pazienti con schizofrenia e a un gruppo di controllo di 42 volontari sani di guardare delle immagini e di memorizzarle. Durante questo compito di memoria di lavoro, i ricercatori hanno registrato l'attività cerebrale dei soggetti in esame. Questo perché: "La memoria di lavoro è un semplice indicatore delle prestazioni cognitive ed è spesso gravemente compromessa nei pazienti schizofrenici", spiega Stephan.

? emerso che le forze di accoppiamento tra le tre aree cerebrali studiate differivano significativamente nel confronto tra soggetti di controllo e pazienti. Con l'aiuto del modello dei ricercatori, anche i pazienti schizofrenici potevano essere classificati in tre gruppi con diversi modelli di attività cerebrale. La sorpresa: se confrontati con i sintomi clinici - che non erano stati precedentemente inclusi nell'analisi - si è scoperto che i tre gruppi individuati rappresentano in realtà diversi gradi di gravità della schizofrenia.

Nuove strade per la psichiatria

Il team di Stephan ha così potuto dimostrare che il metodo funziona nella realtà e che i modelli matematici potrebbero essere adatti come metodo di test per una diagnosi più accurata delle malattie mentali. "Anche la memoria di lavoro si è dimostrata una caratteristica rilevante e un indicatore adatto per i sottogruppi di schizofrenia", afferma Stephan.

Tuttavia, il modello attuale è solo un primo passo in questa direzione. ? ancora lontano dall'essere pronto per l'uso pratico. Sono necessari ulteriori studi prima che sia pronto. "In particolare, mancano test su pazienti che non assumono ancora farmaci al momento dello studio e in cui i ricercatori possano seguire l'evoluzione della malattia nel tempo, quali farmaci sono utili e se le previsioni del modello sul decorso della malattia si concretizzano", spiega Stephan. "Il nostro gruppo esiste per costruire e testare tali modelli. Molti di questi modelli falliranno, ma alcuni funzioneranno e speriamo che questo permetta alla psichiatria di aprire nuove strade", afferma Stephan.