<\/p>\n
\u201cAutismo, decifrato il codice genetico<\/strong>\u201d. Hanno usato pi\u00f9 o meno questi termini quasi tutti i titoli di giornale dedicati alla notizia della ricerca coordinata dal professore di ingegneria dell’Universit\u00e0 della Virgina Gustavo K. Rohde che, secondo le informazioni riportate, per esempio da ADN Kronos, avrebbe \u201csviluppato un sistema in grado di individuare i marcatori genetici dell’autismo nelle immagini cerebrali con una precisione dell’89-95%\u201d.<\/p>\n I fatti, per\u00f2, non sono propriamente cos\u00ec, o meglio, \u00e8 doveroso specificare meglio di cosa realmente si tratta, onde evitare facili entusiasmi rispetto a una malattia che coinvolge un gran numero di famiglie, giustamente speranzose di poter trovare sempre nuove cure e terapie<\/strong> per migliorare la qualit\u00e0 della vita. Tutto ci\u00f2 non deve far pensare che la notizia in questione non abbia un fondamento importante, che verte, per\u00f2, pi\u00f9 sul fatto che per la ricerca sia stata utilizzata per la prima volta l\u2019intelligenza artificiale<\/strong>. Grazie a questa, sono state analizzate alcune mutazioni genetiche, cercando una strada per arrivare a una diagnosi precoce<\/strong> dell\u2019autismo. Oggi, infatti, la malattia viene identificata pi\u00f9 che altro attraverso i sintomi, che si possono manifestare anche dopo qualche anno dalla nascita: ecco perch\u00e9 riuscire ad anticipare il pi\u00f9 possibile la diagnosi pu\u00f2 rivelarsi una strada decisiva per intervenire il prima possibile. Una nuova ricerca che applica l’Intelligenza Artificiale allo studio dell’autismo apre nuove prospettive per la diagnosi precoce di una malattia che colpisce sempre più bambini nel mondo<\/p>\n","protected":false},"author":102,"featured_media":224779,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[71],"tags":[630,961],"class_list":["post-224777","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-aibinews","tag-autismo","tag-salute"],"yoast_head":"\nGuardando al futuro<\/strong><\/h3>\n
\nCome sottolinea un articolo pubblicato su Vita<\/em>, la ricerca \u00e8 senza dubbio importante e promettente<\/strong>, ma \u00a0– spiega il direttore della Scuola di Specializzazione in Neuropsichiatria Infantile dell\u2019Universit\u00e0 degli Studi di Roma Tor Vergata e della Uosd di Neuropsichiatria Infantile del Policlinico Tor Vergata, Luigi Mazzone – i \u201ctoni sensazionalistici che sono stati utilizzati sono assolutamente fuorvianti\u201d.
\nBasti dire che la scopo della ricerca non era quello di \u201cscoprire il codice genetico\u201d dell\u2019autismo, ma specifiche mutazioni \u201cassociandole a tecniche di imaging<\/em> cerebrale\u201d.
\nChiaramente, raccontarla cos\u00ec diventa pi\u00f9 complicato e meno immediato, ma \u00e8 doveroso cercare di usare i toni giusti per un argomento del genere, proprio per evitare di suscitare degli entusiasmi ingiustificati e, di conseguenza, delle pi\u00f9 grandi frustrazioni nel momento in cui la notizia viene ridimensionata.<\/p>\nL\u2019uso dell\u2019Intelligenza Artificiale<\/h3>\n
\nNel leggere pi\u00f9 approfonditamente le informazioni sulla ricerca, comunque, si capisce come gli stessi ricercatori avessero ben espresso la portata della ricerca: \u201cSi sa che alcune variazioni sono associate all’autismo, ma il loro collegamento con la morfologia cerebrale<\/strong>, in altre parole, come diversi tipi di tessuti cerebrali come la materia grigia o bianca sono disposti nel nostro cervello, non \u00e8 ben noto. Scoprire come la CNV si collega alla morfologia del tessuto cerebrale \u00e8 un primo passo importante per comprendere le basi biologiche dell’autismo\u201d. \u00c8 lo stesso Rohde, a capo del team di ricerca, a dirlo chiaramente: si tratta di un \u201cprimo passo\u201d, la cui portata sta forse pi\u00f9 nel metodo<\/strong> che nel merito. La potenza di calcolo dell\u2019intelligenza artificiale, infatti, potrebbe essere l\u2019elemento decisivo per analizzare una quantit\u00e0 enorme di dati e, soprattutto, \u201ctradurre\u201d i dati che si hanno sottoforma di immagini in modelli matematici<\/strong>, aprendo la strada per ulteriori scoperte che, questo s\u00ec, oggi poggiano su una speranza, fondata, in pi\u00f9!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"