Depressione. Dall’Iss un approccio computazionale per predire la vulnerabilità

Capire prima chi potrebbe essere più vulnerabile alla depressione, anche quando non presenta ancora sintomi clinicamente rilevanti, attraverso una serie di semplici misurazioni dei cambiamenti del proprio stato mentale. È questo l’obiettivo di due nuovi studi dell’Istituto Superiore di Sanità appena pubblicati sulle riviste Neuroscience and Biobehavioral Reviews e Journal of Affective Disorders.

La ricerca ha sviluppato un metodo per misurare la cosiddetta plasticità, cioè la capacità di una persona di modificare il proprio stato mentale. Questa capacità può favorire il recupero da un momento difficile, ma può anche rendere più esposti a un peggioramento. Il primo articolo propone e formalizza il quadro teorico e computazionale alla base dell’approccio. Il secondo ha misurato la plasticità utilizzando il modello computazionale sviluppato che analizza quanto emozioni, pensieri e stati dell’umore tendono a muoversi insieme in modo coordinato. Quando lo fanno, è emerso, la persona tende a rimanere nello stesso stato mentale, mentre quando invece si muovono in modo più indipendente, lo stato mentale può cambiare più facilmente.

Utilizzando questo approccio sono state analizzate le traiettorie dello stato mentale di 146 persone sane. “Abbiamo osservato che le persone i cui stati dell’umore erano meno rigidamente legati tra loro tendevano a mostrare cambiamenti più marcati nei sintomi depressivi nel periodo successivo, raggiungendo più rapidamente livelli di sintomi considerati più severi – afferma Claudia Delli Colli, prima autrice dello studio -. Inoltre, è importante ricordare che questi risultati non erano spiegati semplicemente da una maggiore presenza di sintomi all’inizio dello studio”.

Questo non significa che si possa prevedere con certezza se una persona svilupperà depressione, ma indica una condizione di maggiore vulnerabilità che può essere riconosciuta prima della comparsa del disturbo.

I risultati mostrano che la plasticità potrebbe diventare, in futuro, un nuovo indicatore per la prevenzione rilevabile grazie all’approccio computazionale proposto. L’obiettivo non è formulare diagnosi, ma individuare più precocemente le persone che potrebbero beneficiare di sostegno, monitoraggio o interventi personalizzati.

“L’approccio si basa su brevi rilevazioni ripetute degli stati affettivi nella vita quotidiana – spiega Igor Branchi, del Centro Nazionale per la Ricerca e la Valutazione Preclinica e Clinica dei Farmaci dell’Istituto Superiore di Sanità, che ha coordinato gli studi -. Per esempio, tramite smartphone la persona risponde più volte al giorno a brevi domande su come si sente in quel momento, ad esempio assegnando un punteggio al proprio livello di stress, rilassamento, tristezza o serenità. Questo metodo di raccolta dati è definito EMA (Ecological Momentary Assessment)”.

Analizzando quanto i diversi stati dell’umore tendono a cambiare insieme, è possibile stimare il livello individuale di plasticità e segnalare una possibile maggiore vulnerabilità prima della comparsa di sintomi depressivi clinicamente rilevanti.

“Naturalmente, si tratta ancora di un approccio di ricerca e non di uno strumento diagnostico già utilizzabile nella pratica clinica, ma la sua semplicità di applicazione potrebbe rappresentare un vantaggio qualora l’efficacia venisse confermata in ulteriori studi”, conclude Branchi.