Un team di Fisici e Microbiologi dell’Università degli Studi di Bari ha sviluppato una tecnica basata sull’intelligenza artificiale per la predizione dei parti pretermine, analizzando dati di microbioma di donne fino alla trentaduesima settimana di gravidanza.
L’algoritmo sviluppato dai ricercatori baresi, Sabina Tangaro, Roberto Bellotti, Maria De Angelis, Pierfrancesco Novielli, Donato Romano, Ester Pantaleo, Mirco Vacca, Alfonso Monaco e Nicola Amoroso, è risultato tra i tre più precisi, su un totale di 150 algoritmi proposti ed è stato presentato l’8 novembre nella Conferenza RECOMB/ISCB Conference on Regulatory &Sistems Genomics di Las Vegas, USA. Il prestigioso risultato premia nuovamente i ricercatori baresi che già nel 2017 e 2014 hanno vinto due analoghe competizioni, organizzate rispettivamente dall’Università di Cambridge e dalla Harvard Medical School, sul tema della previsione di patologie del cervello, mediante analisi automatica di immagini di risonanza magnetica strutturale.
La bontà dell’algoritmo sviluppato è stata verificata nell’ambito della competizione DREAM, un’iniziativa internazionale di crowd sourcing che ha l’obiettivo di risolvere problemi della ricerca biomedica attraverso il confronto in cieco tra le soluzioni sviluppate da gruppi di ricerca indipendenti, su scala planetaria.
A livello globale, circa 15 milioni di neonati, l’11% del totale, nasce ogni anno pretermine, cioè prima delle 37 settimane di gestazione. Essi hanno tassi più elevati di morte neonatale, quasi 1 milione di decessi ogni anno. Vi sono anche conseguenze sulla salute a lungo termine, con un maggior rischio di malattie respiratorie, paralisi cerebrale, infezioni e cecità, rispetto ai bambini nati dopo dopo 37 settimane.
La capacità di prevedere con precisione quali donne sono a maggior rischio di parto pretermine può aiutare gli operatori sanitari a trattarle tempestivamente, ad esempio con i corticosteroidi per la maturazione del feto e la somministrazione di solfato di magnesio durante la gravidanza.
Mentre sono noti diversi fattori associati al parto pretermine, tra cui l’età materna, l’indice di massa corporea (BMI), l’istruzione, il fumo, l’anamnesi di parto pretermine, la cervice corta e i polimorfismi genetici, attualmente non esistono strumenti clinici che consentano di prevedere in modo precoce e affidabile il parto pretermine.
L’algoritmo sviluppato per l’analisi del microbioma delle donne in gravidanza sembra fornire indicazioni abbastanza precise sulla probabilità di parto pretermine e pertanto questi studi possono essere utilizzati per l’identificazione delle gravidanze a rischio, attenuandone gli effetti negativi sui neonati, sulle famiglie e sul sistema sanitario in generale.
