Ultimo aggiornamento il 15 Gennaio 2024 by Redazione
Un metodo matematico per misurare la plasticità del cervello e il benessere mentale
Uno studio condotto dall’Istituto superiore di sanità e pubblicato su ‘Nature Mental Health’ ha sviluppato un nuovo metodo per misurare la plasticità del cervello, cioè la sua capacità di modificare l’attività e il comportamento, che potrebbe aprire nuove prospettive nella prevenzione e cura della depressione e di altre patologie mentali.
La ricerca ha utilizzato una tecnica matematica chiamata network analysis per valutare la forza della connettività tra i sintomi della depressione e misurare la loro sincronia. Più alta è la coerenza del sistema, meno plastico è e più difficile è da modificare.
Per verificare l’efficacia del metodo, i ricercatori hanno analizzato i dati provenienti dallo studio Star*D, uno dei più importanti sulla depressione, che ha coinvolto oltre 4.000 individui depressi. L’analisi ha confermato che il metodo matematico sviluppato è in grado di misurare la capacità dei pazienti di modificare il proprio stato depressivo.
Secondo gli autori dello studio, il metodo permette di stimare la probabilità di cambiamento, ma non può prevedere con certezza lo stato futuro di salute dell’individuo, poiché dipende da molti fattori. Tuttavia, questa misura della plasticità del cervello potrebbe aprire la strada a nuovi approcci nella prevenzione e nel trattamento dei disturbi psichiatrici.
La plasticità del cervello e il benessere mentale
La plasticità del cervello è la sua capacità di modificare l’attività e il comportamento. Uno studio condotto dall’Istituto superiore di sanità ha sviluppato un metodo matematico per misurare questa plasticità e ha dimostrato come possa essere utilizzato per valutare il benessere mentale e prevenire la depressione e altre patologie della psiche.
La ricerca ha utilizzato la network analysis, una tecnica matematica, per valutare la forza della connettività tra i sintomi della depressione e misurare la loro sincronia. I risultati hanno mostrato che sintomi più fortemente connessi sono più difficili da modificare rispetto a sintomi meno fortemente connessi.
Per verificare l’efficacia del metodo, i ricercatori hanno analizzato i dati provenienti dallo studio Star*D, uno dei più importanti sulla depressione, che ha coinvolto oltre 4.000 individui depressi. L’analisi ha confermato che il metodo matematico sviluppato è in grado di misurare la capacità dei pazienti di modificare il proprio stato depressivo.
Secondo gli autori dello studio, il metodo permette di stimare la probabilità di cambiamento, ma non può prevedere con certezza lo stato futuro di salute dell’individuo, poiché dipende da molti fattori. Tuttavia, questa misura della plasticità del cervello potrebbe aprire la strada a nuovi approcci nella prevenzione e nel trattamento dei disturbi psichiatrici.
Un nuovo approccio nella prevenzione e nel trattamento dei disturbi psichiatrici
Uno studio condotto dall’Istituto superiore di sanità ha sviluppato un metodo matematico per misurare la plasticità del cervello e ha dimostrato come possa essere utilizzato per prevenire e trattare i disturbi psichiatrici, in particolare la depressione.
La ricerca ha utilizzato la network analysis, una tecnica matematica, per valutare la forza della connettività tra i sintomi della depressione e misurare la loro sincronia. I risultati hanno mostrato che sintomi più fortemente connessi sono più difficili da modificare rispetto a sintomi meno fortemente connessi.
Per verificare l’efficacia del metodo, i ricercatori hanno analizzato i dati provenienti dallo studio Star*D, uno dei più importanti sulla depressione, che ha coinvolto oltre 4.000 individui depressi. L’analisi ha confermato che il metodo matematico sviluppato è in grado di misurare la capacità dei pazienti di modificare il proprio stato depressivo.
Secondo gli autori dello studio, questa misura della plasticità del cervello potrebbe aprire la strada a nuovi approcci nella prevenzione e nel trattamento dei disturbi psichiatrici. Tuttavia, è importante sottolineare che il metodo permette di stimare la probabilità di cambiamento, ma non può prevedere con certezza lo stato futuro di salute dell’individuo, poiché dipende da molti fattori.
