Prevenzione 4.0: ecco come l’intelligenza artificiale può anticipare la diagnosi delle malattie croniche

Individuare una malattia cronica quando è già conclamata significa, spesso, inseguirla. Ma se fosse possibile accorgersi che qualcosa sta cambiando anni prima della diagnosi? È la prospettiva delineata in un lavoro pubblicato su Cell Systems da Nathan Price, professore al Buck Institute for Research on Aging e co-direttore del Center for Human Healthspan, insieme a Noa Rappaport. L’idea è semplice quanto rivoluzionaria: non aspettare i sintomi, ma osservare nel tempo i cambiamenti biologici individuali per intercettare precocemente la traiettoria che porta dalla salute alla malattia.

La “coda lunga” della biologia

Le patologie croniche – dal diabete di tipo 2 alle malattie cardiovascolari, fino ai disturbi neurodegenerativi – raramente compaiono all’improvviso. Si sviluppano lentamente, attraverso un accumulo di alterazioni legate a genetica, stile di vita, alimentazione, sonno, stress, ambiente e microbioma intestinale. Gli autori parlano di una “long tail” della biologia: una sequenza di piccoli scostamenti che, nel tempo, riduce la resilienza dell’organismo. Quando arriva la diagnosi, spiegano, il corpo può aver deviato dalla propria traiettoria di salute già da molti anni. Un esempio emblematico è il diabete di tipo 2: modifiche nell’infiammazione, nel metabolismo e nella funzione insulinica possono comparire 10-15 anni prima che la glicemia superi le soglie diagnostiche. Rilevare questi segnali precoci significherebbe intervenire quando la prevenzione è ancora davvero efficace.

Ogni persona è il riferimento per la propria salute

Il cambio di paradigma proposto è netto: non più il confronto con medie di popolazione, ma un monitoraggio continuo del singolo individuo rispetto al proprio profilo biologico di riferimento. In pratica, ognuno diventerebbe il proprio parametro di normalità. Piccole variazioni nel tempo – anche se ancora entro limiti considerati “normali” a livello statistico – potrebbero segnalare un rischio emergente. Le tecnologie stanno rendendo questo scenario sempre più concreto. I dispositivi indossabili tracciano in modo continuativo frequenza cardiaca, qualità del sonno e livelli di attività fisica. Le analisi di laboratorio consentono di misurare migliaia di biomarcatori da campioni semplici come sangue, saliva, urina o perfino respiro. L’integrazione con strumenti di intelligenza artificiale permette poi di individuare schemi complessi e trasformare i dati in indicazioni personalizzate sul rischio.

Dalla medicina della malattia alla medicina della traiettoria

“La medicina si è tradizionalmente concentrata sul trattamento dopo la comparsa dei sintomi”, osservano i ricercatori. L’obiettivo, ora, è anticipare il rischio e comprendere come la biologia di ciascuno cambi nel tempo. Si tratta di uno spostamento culturale prima ancora che tecnologico: dall’intervento reattivo alla protezione attiva della salute lungo tutto l’arco della vita. Non mancano, tuttavia, criticità importanti. I test biologici avanzati hanno costi elevati e i sistemi sanitari sono ancora organizzati principalmente per curare, non per monitorare in modo preventivo. C’è poi il tema dell’equità: garantire un accesso ampio alle tecnologie predittive sarà cruciale per evitare nuove disuguaglianze. Anche i sistemi regolatori dovranno adattarsi a modelli fondati su dati personalizzati e analisi guidate dall’intelligenza artificiale.

Una prevenzione che diventa continua

Nonostante le sfide, gli autori ritengono che gli strumenti per trasformare la prevenzione stiano emergendo rapidamente. La prospettiva è quella di un’assistenza sanitaria che non si limiti a intervenire sulla malattia, ma accompagni la persona nel mantenimento della salute, intercettando per tempo i segnali di deviazione. In altre parole, una medicina capace di leggere la traiettoria biologica prima che si trasformi in diagnosi.

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