Roma – Il Covid lungo pediatrico potrebbe essere diagnosticato oggettivamente grazie all’Intelligenza artificiale e un esame del sangue specifico. Questa l’interessante prospettiva presentata dagli scienziati dell’Università Cattolica del Sacro Cuore, sede di Roma – Fondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli e dell’Ospedale Pediatrico Bambino Gesù, che hanno pubblicato un articolo sulla rivista Pediatric Research per rendere noti i risultati del loro lavoro. Il team, guidato da Danilo Buonsenso, Nicola Cotugno e Piero Valentini, ha ideato un approccio che permette di riconoscere la firma molecolare del long Covid nel plasma, con un’accuratezza del 93 per cento. Il Covid lungo, spiegano gli esperti, si manifesta in media nello 0,5 per cento dei pazienti pediatrici che contraggono l’infezione, ed è caratterizzata dalla persistenza di sintomi per almeno 8-12 settimane. I ricercatori hanno analizzato il sangue di 112 bambini e ragazzi di età compresa tra 0 e 19 anni. Tra i partecipanti, 34 avevano ricevuto la diagnosi di long Covid, 32 avevano un’infezione attiva e 27 erano affetti da sindrome infiammatoria multisistemica. I restanti 19 erano individui sani inseriti nel gruppo di controllo. Gli esperti hanno eseguito un’analisi della componente proteica del sangue, identificando set di chemiochine pro-infiammatorie e pro-angiogeniche nei campioni prelevati dai piccoli partecipanti con Covid lungo. Un modello di intelligenza artificiale basato sulla profilazione proteomica è stato in grado di identificare i casi di long Covid con un’accuratezza del 93 per cento e una sensibilità del 97 per cento. Questi risultati, commentano gli autori, potrebbero favorire lo sviluppo di un semplice test diagnostico di routine basato su un campione di sangue, consentendo una cura tempestiva e completa dei pazienti pediatrici con Long Covid. “Il nostro lavoro – commenta Cotugno – dimostra in modo incontrovertibile che il Long Covid, anche in età pediatrica, è una malattia organica immunomediata, che necessita ulteriori approfondimenti”. (30Science.com)
Valentina Di Paola
Con IA diagnosi oggettive di Long-Covid diventano possibili
(24 Gennaio 2025)
Valentina Di Paola
Classe ’94, cresciuta a pane e fantascienza, laureata in Scienze della comunicazione, amante dei libri, dei gatti, del buon cibo, dei giochi da tavola e della maggior parte di ciò che è anche solo vagamente associato all’immaginario nerd. Collaboro con 30science dal gennaio 2020 e nel settembre 2021 ho ottenuto un assegno di ricerca presso l’ufficio stampa dell’Istituto di ricerca sugli ecosistemi terrestri del Consiglio nazionale delle ricerche. Se dovessi descrivermi con un aggettivo userei la parola ‘tenace’, che risulta un po’ più elegante della testardaggine che mi caratterizza da prima che imparassi a usare la voce per dar senso ai miei pensieri. Amo scrivere e disegnare, non riesco a essere ordinata, ma mi piace pensare che la mia famiglia e il mio principe azzurro abbiano imparato ad accettarlo. La top 3 dei miei sogni nel cassetto: imparare almeno una lingua straniera (il Klingon), guardare le stelle più da vicino (dal Tardis), pilotare un velivolo (il Millennium Falcon).