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(da Doctor33) Durante la terapia con antibiotici ad ampio spettro gli alimenti ricchi di zuccheri si associano a una perdita di diversità microbica più marcata e all'espansione del genere Enterococcus. È il messaggio di uno studio, pubblicato su 'Nature', che individua negli zuccheri semplici un amplificatore della disbiosi, clinicamente interessante: si tratta infatti di un fattore modificabile a costo nullo. Il punto nuovo è l'interazione. Il consumo di dolci e bevande zuccherate, isolatamente, non mostra alcuna associazione con la diversità del microbiota: emerge soltanto quando si sovrappone a un'esposizione recente agli antibiotici. Lo stesso alimento risulta neutro su una comunità in equilibrio e diventa dannoso su una comunità già destrutturata dal farmaco. Il disegno sfrutta come esperimento naturale il ricovero per trapianto allogenico di cellule staminali ematopoietiche: degenze lunghe, antibiotici frequenti e pasti forniti dalla cucina ospedaliera. Dopo ogni portata il paziente registrava la quota consumata, dato incrociato con ricetta e composizione nutrizionale dell'alimento. Sono stati tracciati 9.419 pasti di 173 adulti con neoplasie ematologiche; in 158 i consumi sono stati appaiati a 1.009 campioni fecali seriati, profilati con 16S rRNA. Tutti avevano ricevuto almeno un antibiotico e 138 su 173 erano passati ad ampio spettro per febbre neutropenica, batteriemia o infezione da Clostridioides difficile. Per ogni 100 grammi aggiuntivi di alimenti del gruppo "zuccheri, dolci e bevande" consumati sotto antibiotico il modello stima una riduzione ulteriore del 24,1% della diversità fecale rispetto ai campioni non esposti; l'analisi per macronutrienti conferma la direzione, con -20,6% ogni 100 grammi di zuccheri. L'associazione ha retto alla correzione per malattia di base, comorbidità, gravità clinica e apporto calorico totale. Parallelamente la composizione si spostava verso profili dominati da Enterococcus faecium, patobionte responsabile di batteriemie resistenti e già correlato a GVHD e mortalità. Tra gli alimenti più implicati ci sono le bevande formulate e con zuccheri aggiunti: proprio i prodotti raccomandati al trapiantato quando mucosite e nausea compromettono l'alimentazione. Sugli esiti, nei pazienti con apporto di zuccheri sopra la mediana ogni giorno aggiuntivo di antibiotico si associava a un aumento del 12% del rischio di morte. Nel modello murino il saccarosio amplifica di oltre dieci volte l'espansione enterococcica indotta dal carbapenemico, ma non produce effetti senza antibiotico. La parte clinica resta osservazionale e monocentrica, su una popolazione selezionata e in profilassi antibiotica pressoché universale: l'interazione riguarda l'escalation ad ampio spettro, non l'antibiotico in sé, e il dato non è trasferibile al paziente ambulatoriale in terapia breve. Resta un'indicazione circoscritta: nel paziente oncoematologico o critico in terapia prolungata la composizione del supporto nutrizionale orale non è neutra, anche in ottica di contenimento delle batteriemie da enterococco resistente. Lo studio identifica dunque negli zuccheri semplici un amplificatore modificabile del danno antibiotico al microbiota, ma non dimostra che ridurli migliori gli esiti: serviranno trial prospettici per stabilire se una limitazione temporanea degli zuccheri aggiunti durante la terapia antibiotica si traduca in un beneficio clinico misurabile. https://www.nature.com/articles/s41586-026-11077-3?utm

(da M.D.Digital)   Mantenere una durata del sonno compresa tra le 6 e le 8 ore è associato a un'architettura del sonno  più favorevole e a un minor rischio di malattia. È la conclusione degli autori di uno studio di coorte pubblicato su 'Plos Medicine' che ha analizzato i dati, provenienti da un accelerometro (un actigrafo) da polso, di 95.559 partecipanti alla Biobank, ricavandone parametri chiave relativi ai ritmi del sonno in condizioni di vita reale.  I partecipanti sono stati seguiti dalla data di utilizzo dell'accelerometro fino alla prima insorgenza di malattia, al decesso o al 1° aprile 2024, con una durata mediana del follow-up di 8,9 anni. Architettura del sonno e rischio di patologie Ciò che è e emerso è che le variazioni nei pattern di sonno erano associate all'incidenza di 156 malattie. Nello specifico, quantità maggiori di sonno Rem sono risultate associate a un minor rischio per 83 malattie, tra cui demenza, scompenso cardiaco e Parkinson, mentre una maggiore quantità di sonno profondo si associava a un rischio più basso di condizioni come il diabete di tipo 2 e la depressione maggiore.  Per contro, una maggiore irregolarità del sonno e un aumento del tempo di veglia dopo l'addormentamento (Waso) sono risultati collegati a un rischio più elevato, rispettivamente, per 3 e 6 malattie. Nell'analisi specifica per categoria, gli individui con una durata del sonno estremamente ridotta (<5 ore) hanno mostrato le vulnerabilità cliniche più diffuse.  Le ricerche precedenti che avevano collegato il sonno breve a malattie e mortalità si basavano spesso su quanto dichiarato dai partecipanti, un dato poco affidabile, perché si tende a ricordare male e non ci si accorge con precisione di quando ci si addormenta o ci si sveglia; inoltre, le autodichiarazioni non dicono nulla sulle diverse fasi del sonno. In questo caso invece è stato rilevato il dato oggettivo strumentale.   “Il dato più sorprendente riguarda la fase Rem” sottolinea il Prof. Andrea Romigi, Direttore del Centro di Medicina del Sonno Irccs Neuromed, Docente presso Unicamillus Roma e Membro del Board Scientifico del Mohre “Per ogni incremento di circa 48 minuti di sonno Rem, il rischio di scompenso cardiaco risultava inferiore (hazard ratio 0,74), così come quello di demenza (Hr 0,54) e di morbo di Parkinson (Hr 0,20). Il sonno profondo, invece, si associava a un minor rischio di diabete di tipo 2, disturbo depressivo maggiore, apnee notturne e Parkinson”. Durata del sonno ottimale Anche la durata complessiva conta: 69 patologie vedono diminuire il rischio in chi dorme tra 6 e 8 ore per notte. Chi dorme meno di cinque ore, presenta invece un rischio più elevato per 37 malattie. I risultati rafforzano l'idea che dormire tra le 6 e le 8 ore rappresenti una forma di tutela della salute per gli adulti di mezza età e gli anziani, e una strategia di prevenzione a basso costo. Sonno più irregolare e risvegli prolungati erano legati a un rischio maggiore di diverse condizioni, tra cui ansia e disturbi da uso di sostanze. Il sonno leggero invece ha mostrato un quadro più sfumato: associato a un rischio più alto per alcune patologie, come la depressione maggiore, ma più basso per altre, come lo scompenso cardiaco.  «Questo studio ci ricorda che la salute si costruisce giorno dopo giorno, anche di notte», commenta Johann Rossi Mason, Direttrice dell'Osservatorio Mohre. «Dormire bene, muoversi con regolarità e curare l'alimentazione sono scelte quotidiane che, sommate nel tempo, formano un vero e proprio tesoretto di salute da cui attingere negli anni. Ecco perché il sonno deve essere considerato un pilastro della salute e un fattore di prevenzione a lungo termine, eppure al momento, e di l'insonnia cronica non è attualmente riconosciuta come patologia autonoma nei Lea. In Italia solo il 40% dei pazienti riceve una diagnosi e il 21% viene trattato, mentre 4-5 milioni di persone in Italia non hanno ricevuto un trattamento adeguato. Per un costo stimato di circa 14 miliardi di euro annui, pari allo 0,74% del Pil”.   Ovviamente trattandosi di uno studio osservazionale, non è possibile dimostrare che la carenza o il disturbo del sonno causi le malattie, ma solo che i due fenomeni sono collegati; serviranno ulteriori ricerche per capire il perché. (https://journals.plos.org/plosmedicine/article?id=10.1371/journal.pmed.1005213#:~:text=In%20this%20cohort%20study%2C%20we%20analyzed%20wrist-worn%20accelerometer,wakefulness%20after%20sleep%20onset%20using%20the%20SleepNet%20algorithm)  

Sei medici su dieci usano già l'AI. Ma il SSN è rimasto indietro (da DottNet)    L'intelligenza artificiale non deve ancora entrare nella sanità italiana: in buona parte ci è già entrata, portata direttamente dai professionisti. Il problema è che aziende sanitarie, formazione e regole non sembrano procedere alla stessa velocità. Il risultato è la crescita della cosiddetta "shadow AI", l'utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale scelti autonomamente da medici e altri operatori, al di fuori delle soluzioni valutate e autorizzate dalle organizzazioni.  Non si tratta più di un fenomeno marginale. Secondo i dati 2026 dell'Osservatorio Sanità Digitale del Politecnico di Milano, nell'ultimo anno ha utilizzato strumenti di AI generativa il 61% degli specialisti e il 61% dei medici di medicina generale. Tra gli infermieri la percentuale raggiunge il 37%.  Numeri che spostano inevitabilmente la domanda. Non si tratta più soltanto di chiedersi se e quando introdurre l'AI nel Servizio sanitario, ma di capire come governare un utilizzo che sta già avvenendo. Il medico corre più veloce dell'organizzazione Lo scarto diventa ancora più evidente guardando agli utilizzi clinici. Il 34% degli specialisti dichiara di utilizzare l'intelligenza artificiale come supporto alla diagnosi, mentre soluzioni di questo tipo risultano disponibili soltanto nell'11% delle strutture sanitarie.  Sono 23 punti percentuali di differenza che raccontano una trasformazione partita dal basso. Il professionista trova autonomamente uno strumento capace di aiutarlo nella ricerca di informazioni, nella sintesi di documenti, nella comunicazione o in alcune attività cliniche e comincia a utilizzarlo prima che la propria organizzazione abbia stabilito se, come e con quali limiti farlo.   La shadow AI nasce anche da qui. E leggerla esclusivamente come un problema di disciplina individuale rischia di non coglierne la causa: gli strumenti sono facilmente accessibili, spesso gratuiti e capaci di fornire in pochi secondi un supporto ad attività che il medico svolge quotidianamente sotto una forte pressione di tempo. Il vero divario riguarda le competenze La diffusione dell'AI non sembra però procedere allo stesso ritmo della formazione necessaria per utilizzarla consapevolmente.  Secondo i dati riportati, soltanto il 32% degli specialisti sa che un sistema di AI generativa può produrre informazioni plausibili ma inesatte. Appena un medico su tre ha partecipato a programmi formativi dedicati e solo il 2% degli specialisti mostra competenze buone o ottime contemporaneamente nelle conoscenze di base, nelle abilità pratiche, nei comportamenti etici e nella leadership.  È probabilmente questa la combinazione più delicata: strumenti molto potenti e facilmente disponibili, utilizzati da una maggioranza dei professionisti, a fronte di competenze ancora limitate sui loro stessi limiti.  Il problema diventa ancora più concreto quando l'utilizzo coinvolge informazioni cliniche. Il ricorso a piattaforme generaliste può infatti comportare l'inserimento di dati personali o referti dei pazienti in sistemi che non sono stati scelti e governati dalla struttura sanitaria. Vietare l'AI non significa eliminarla Una risposta esclusivamente proibitiva rischia tuttavia di produrre un effetto paradossale. Se uno strumento viene utilizzato perché risponde a un'esigenza reale del professionista, vietarlo senza offrire un'alternativa non elimina necessariamente quella domanda. Può semplicemente renderne l'utilizzo meno visibile. È qui che la shadow AI smette di essere soltanto un problema del singolo medico e diventa una questione di governance delle aziende sanitarie.  Servono indicazioni chiare su quali strumenti possano essere utilizzati, per quali attività, quali informazioni non debbano essere inserite nelle piattaforme generaliste e quale verifica umana debba accompagnare le risposte prodotte dagli algoritmi. E serve una formazione che non si limiti a spiegare come interrogare un chatbot, ma permetta di comprenderne possibilità, errori e responsabilità. L'AI è arrivata prima delle regole Il dato forse più significativo rimane quindi quello iniziale: sei specialisti e sei medici di famiglia su dieci utilizzano già l'intelligenza artificiale generativa.  Continuare a discutere dell'AI sanitaria esclusivamente come di una tecnologia futura rischia di descrivere una realtà che non esiste più. La sperimentazione spontanea è già in corso negli studi e nei reparti, mentre soltanto il 15% degli specialisti possiede, secondo l'Osservatorio, competenze nella gestione del cambiamento organizzativo collegato all'intelligenza artificiale.  Il medico che utilizza autonomamente l'AI non è necessariamente un innovatore né un professionista indisciplinato. È soprattutto il segnale di una tecnologia che si è diffusa più rapidamente della capacità del sistema sanitario di governarla.  La questione, quindi, non è più decidere se l'intelligenza artificiale debba entrare nel SSN. È evitare che continui a entrarci un chatbot alla volta, senza che il SSN sappia come viene utilizzata.