In uno studio innovativo pubblicato su Molecular Psychiatry, i ricercatori hanno utilizzato l’apprendimento automatico e le scansioni MRI strutturali per predire l’insorgenza della psicosi in individui ad alto rischio clinico (CHR). Questo approccio innovativo fornisce nuove intuizioni sul potenziale per una diagnosi precoce e la prevenzione dei disturbi psicotici.
Lo studio ha coinvolto la raccolta di immagini cerebrali sMRI pesate in T1 da oltre 2.000 individui, tra cui soggetti sani e coloro ad alto rischio clinico per la psicosi. Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, i ricercatori hanno sviluppato un classificatore in grado di differenziare tra gli individui CHR che successivamente hanno sviluppato la psicosi (CHR-PS+) e quelli che non l’hanno fatto (CHR-PS-) o che avevano uno stato sconosciuto al follow-up (CHR-UNK).
I risultati hanno rivelato che specifiche regioni del cervello, come le aree superiori temporali, insulari e frontali, hanno svolto un ruolo significativo nel distinguere gli individui CHR-PS+ dai soggetti sani. Analizzando l’area della superficie corticale e altre caratteristiche neuroanatomiche, il modello di apprendimento automatico ha raggiunto un’accuratezza impressionante dell’85% nella categorizzazione degli individui.
Inoltre, lo studio ha dimostrato che la capacità predittiva del modello era più efficace quando si consideravano regolazioni non lineari per variabili come il sesso e l’età. Incorporando questi fattori nel processo di classificazione, i ricercatori sono stati in grado di generare previsioni più precise per gli individui CHR.
Sebbene il modello abbia mostrato promesse nell’identificazione degli individui CHR-PS+, le sue prestazioni nel distinguere tra CHR-PS- e soggetti sani sono state meno accurate. Tuttavia, queste scoperte iniziali preparano terreno per ulteriori ricerche e perfezionamento del classificatore.
Le implicazioni di questo studio sono significative. La diagnosi precoce e l’intervento preventivo nei soggetti a rischio di psicosi possono portare a risultati migliori e migliorare la qualità di vita. Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico e le scansioni sMRI, gli operatori sanitari possono disporre di uno strumento potente che può aiutare nell’identificazione delle persone che trarrebbero beneficio da un intervento e un supporto precoci.
Anche se sono necessarie ulteriori ricerche per convalidare le scoperte e ottimizzare le prestazioni del modello, questo studio rappresenta una svolta nel campo delle ricerche psichiatriche. Sottolinea il potenziale dell’apprendimento automatico per trasformare il modo in cui diagnosticare e trattare i disturbi mentali, migliorando infine la vita di innumerevoli persone.
Termini chiave e gergo:
1. Alti rischio clinico (CHR): Si riferisce a individui che presentano segni e sintomi precoci associati allo sviluppo di un particolare disturbo.
2. Psicosi: Una condizione di salute mentale caratterizzata da una perdita del contatto con la realtà, inclusi allucinazioni, deliri e pensiero disordinato.
3. Apprendimento automatico: Un ramo dell’intelligenza artificiale che consente ai computer di imparare e prendere decisioni senza programmazione esplicita.
4. MRI strutturale (sMRI): Una tecnica che utilizza campi magnetici ed onde radio per creare dettagliate immagini della struttura e dell’anatomia del cervello.
5. Classificatore: Un algoritmo che, basandosi sui dati in input, categorizza o predice gli esiti.
Link suggeriti correlati:
– Molecular Psychiatry: Il sito ufficiale della rivista dove lo studio è stato pubblicato.
– Associazione Psichiatrica Americana: Fornisce informazioni sulla ricerca psichiatrica e risorse per i professionisti della salute mentale.
– National Institute of Mental Health (NIMH): Un istituto di ricerca leader focalizzato sulla comprensione, il trattamento e la prevenzione delle malattie mentali.
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