Arianna: un Ambiente di Ricerca Interdisciplinare per l'Analisi di Neuroimmagini Nell'Autismo
Autore | Silvia Arezzini - Paolo Bosco - Sara Calderoni - Alberto Ciampa - Simone Coscetti - Stefano Cuomo - Luca De Santis Dario Fabiani - Maria Evelina Fantacci - Gerardo Giardiello - Alessia Giuliano - Enrico Mazzoni - Pietro Mercatali - Giovanni Miscali - Filippo Muratori Massimiliano Pardini - Margherita Prosperi - Alessandra Retico - Francesco ... |
Pagine | 221-236 |
ARIANNA: un Ambiente di Ricerca Interdisciplinare
per l’Analisi di Neuroimmagini Nell’Autismo
SILVIA AR EZZ INI, PAOL O BOSC O, SARA CA LDE RONI
ALBE RTO CIAM PA, SIM ONE COS CET TI, STEFANO CU OMO
LUCA DESA NTI S, DARIO FABIAN I, MAR IA EVE LINA FAN TACCI
GERA RDO GI ARDIELL O, ALE SSIA GIULI ANO, ENRIC O MAZZON I
PIET RO MERCATALI , GIOVANN I MISC ALI, FI LIPPO MU RATOR I
MASS IMI LIANO PARDI NI, MARGHER ITA PROSPE RI
ALES SAND RA RETIC O, FRA NCES CO ROMANO
ELEN A TAMBU RIN I, MICH ELA TOSE TTI∗
SOMM ARIO :1. Introduzione– 2. Me todi – 2.1. Architetturadella piattaforma
ARIANNA
– 2.2. Sicurezza della piattaforma – 2.3. Protezione dei dati nella piattaforma – 2.4.
Sicurezza dei dati – 2.5. Mantenimento della piattaforma – 3. Conclusioni
1. INT RODUZ ION E
I Disturbi dello Spettro Autistico (DSA) comprendono un gruppo etero-
geneo di disturbi del neurosviluppo caratterizzati da alterazioni nelle abilità
sociali e comunicative e dalla presenza di comportamenti e interessi ristretti e
ripetitivi.
Recenti studi epidemiologici hanno riportato una prevalenza di un ca-
so ogni 68 nati negli Stati Uniti
1
, molto più elevata rispetto alle precedenti
stime, riconducibile ad un generale aumento di riconoscimento dei DSA, al-
l’inclusione di forme più lievi e alla possibile influenza di fattori non-genetici
2
.
Nonostante i bambini con DSA abbiano mostrato di ottenere notevoli benefi-
ci da interventi precoci, quando la plasticità cerebrale è massima e l’influenza
dell’ambiente può avere i maggiori benefici
3
, la diagnosi precoce è ancora
∗Per le affiliazioni degli AA. si veda l’elenco riportato nell’ultima pagina del contributo.
1
D.L. CHRI STEN SEN, J. BAI O, K.V.N. BRAUN et al., Prevalence and Characteristics of
Autism Spectrum Disorder Among Children Aged8 Years - Autism and Developmental Disabilities
Monitoring Network, 11 Sites, United States, 2012, in “Morbidity and Mortality Weekly Report”,
vol. 65, 2016, n. 3, pp. 1-23.
2
S. CALD ERONI , L. BILLE CI, A. NAR ZISI et al., Rehabilitative Interventions and Brain Pla-
sticity in Autism Spectrum Disorders: Focus on MRI-based Studies, in “Frontiersin Neuroscience”,
vol. 10, 2016, pp. 1-7.
3
G. DAWSON, S. ROG ERS, J. MU NSON, et al., R andomized, ControlledTrial of an Inter-
vention for Toddlers with Autism: The EarlyStar t DenverModel, in “Pediatrics”, vol. 125, 2010,
n. 1, pp. e17-e23 e anche S. CALD ERONI, L. B ILLEC I, A. NARZ ISI et al., op. cit.
222 Informatica e diritto /Sistemi e applicazioni
estremamente complessa
4
. Infatti, sebbene alcuni aspetti comuni definiscano
la condizione di DSA, i soggetti mostrano un’estrema eterogeneità nella seve-
rità dei sintomi, nelle funzioni adattive, cognitive e nelle abilità di linguaggio,
oltre alla compresenza di ulteriori patologie medico/psichiatriche5.
Inoltre, una serie di altri disturbi del neurosviluppo possono manifestarsi
con sintomi parzialmente sovrapponibili a quelli dei DSA e quindi devono
essere presi in considerazione per la diagnosi differenziale.
In questo complesso scenario i ricercatori stanno cercando di identificare
dei biomarcatori in grado di favorire il riconoscimento precoce delle sue
manifestazioni patologiche dei DSA, facilitarne la diagnosi precoce e gettare
nuove luci sui meccanismi neurobiologici di questi disturbi6.
Le neuroimmagini, nonostante abbiano ancora una limitata utilità diagno-
stica, hanno già rivelato un ruolo fondamentale nella caratterizzazione dei
DSA attraverso l’osservazione in vivo del coinvolgimento cerebrale in tali
disturbi7.
Grazie al fatto che si tratta di tecniche non invasive, le immagini di risonan-
za magnetica cerebrale sono state usate in molti studi per rivelare anomalie
nella volumetria di determinate aree del cervello (attraverso la risonanza
magnetica di tipo strutturale), per identificare modelli ricorrenti di attività
funzionale e di connettività tra diverse aree (attraverso la risonanza magnetica
funzionale) e di connettività strutturale (attraverso le tecniche di risonanza
magnetica pesate in diffusione).
La complessità del problema impone la necessità di lavorare su ampie
basi di dati, ben caratterizzati dal punto di vista clinico e dei dati di imaging.
Pertanto sono essenziali studi collaborativi multicentrici, dal momento che
la condivisione dei dati riduce la difficoltà di raccoglierne sufficienti quantità
tali da permettere risposte statisticamente supportate ai vari quesiti scientifici.
4
L. ZWAIG ENBAUM, M.L. BAU MAN, W.L. STON E etal., Early Identification of Autism
Spectrum Disorder: Recommendations for Practice and Research,in “Pediatrics”, vol. 136, 2015,
pp. S10-S40.
5
R.M. JONE S, C. LORD,Diagnosing Autism in Neurobiological Research Studies, in
“Behavioural Brain Research”,vol. 251, 2013, pp. 113-124.
6
P. WALS H, M. ELSA BBAGH, P. BOLTO N, I. SINGH ,In Search of Biomarkers for Autism:
Scientific, Social and Ethical Challenges, in “Nature Reviews Neuroscience”, vol.12, 2011, pp.
603-612.
7
A. RETI CO, M. TOSE TTI, F. MUR ATORI, S. C ALDERO NI,Neuroimaging-based Methods
for Autism Identification: A Possible Translational Application?, in “Functional Neurology”, vol.
29, 2014, pp. 231-239.
ISSN 0390-0975 Edizioni Scientifiche Italiane
Per continuare a leggere
RICHIEDI UNA PROVA