Gocce di sangue e IA permettono di anticipare i rischi clinici dei neonati prematuri e migliorare prevenzione e interventi.
Un importante passo avanti nella medicina neonatale arriva da uno studio della Stanford Medicine, che ha dimostrato come uno strumento basato sull’intelligenza artificiale sia in grado di prevedere il percorso medico dei singoli neonati prematuri analizzando semplici gocce di sangue prelevate subito dopo la nascita.
La ricerca, pubblicata sulla rivista Science Translational Medicine, cambia radicalmente il modo di interpretare la prematurità: non più una condizione unica definita solo dal nascere prima del termine, ma un insieme di traiettorie biologiche differenti. Secondo i ricercatori, questa nuova prospettiva apre la strada a trattamenti personalizzati e a una prevenzione mirata delle complicanze.
Perché i prematuri seguono percorsi clinici diversi
I neonati nati con più di tre settimane di anticipo sono considerati prematuri, ma questa definizione, pur utile dal punto di vista statistico, si rivela insufficiente a descrivere la reale complessità clinica che emerge dopo la nascita.
A parità di età gestazionale e di peso, infatti, alcuni bambini sviluppano gravi complicazioni che coinvolgono cervello, polmoni, occhi o apparato digerente, mentre altri attraversano le prime settimane di vita senza conseguenze rilevanti. Questa variabilità ha da sempre rappresentato un problema per i medici, che faticano a prevedere quali neonati avranno bisogno di interventi intensivi e quali, invece, seguiranno un decorso più favorevole.
Come ha sottolineato il co-autore senior Nima Aghaeepour, non è corretto né scientificamente efficace classificare tutti i prematuri in un’unica categoria. Lo studio mostra che la prematurità non è un evento uniforme, ma l’espressione di condizioni biologiche differenti, già presenti alla nascita. Riconoscere queste differenze significa iniziare a leggere sotto la superficie clinica, andando oltre i parametri tradizionali e aprendo la strada a una comprensione più profonda e mirata dei diversi percorsi di salute.
Le gocce di sangue come mappa biologica del futuro
Per arrivare a questi risultati, i ricercatori hanno analizzato i dati dello screening neonatale di routine di oltre 13.500 neonati prematuri nati in California tra il 2005 e il 2010, integrandoli con le diagnosi cliniche successive.
Le gocce di sangue, raccolte su una semplice scheda alla nascita, contengono informazioni preziose su amminoacidi e molecole legate al metabolismo energetico. L’algoritmo di intelligenza artificiale ha individuato schemi ricorrenti associati allo sviluppo di quattro principali complicazioni della prematurità. Da queste analisi è nato un indice di salute metabolica basato su sei misurazioni chiave, che, combinato con dati clinici essenziali, ha raggiunto una capacità predittiva superiore all’85%.
Verso prevenzione, intervento precoce e valore sociale
Il valore di questo approccio va oltre la previsione statistica. Secondo David Stevenson, coautore dello studio, l’obiettivo è costruire una nuova “tassonomia” della prematurità, capace di indicare non solo cosa accadrà a un bambino, ma perché. Questo permetterà di intervenire prima che i percorsi biologici degenerino in complicanze conclamate. Le applicazioni pratiche sono molteplici: dalla scelta degli ospedali più attrezzati per il trasferimento dei neonati, a una comunicazione più chiara con i genitori sulla prognosi. Come ha evidenziato Aghaeepour, ogni complicanza evitata rappresenta anni di vita in salute guadagnati, trasformando l’intelligenza artificiale in uno strumento di enorme impatto clinico e sociale.