Sogno o son desto? Studi e ricerche sul sonno per migliorare benessere e qualità della vita

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Venerdì 14 marzo si festeggia la Giornata mondiale del sonno promossa dalla World Association of Sleep Medicine per sensibilizzare sui benefici di un riposo di qualità e promuovere abitudini salutari. Numerose ricerche in corso al Dipartimento tecnologie innovative esplorano la dimensione del sonno per prevenirne e curarne i disturbi, contribuendo così a migliorare la qualità della vita.

In media, una persona trascorre circa un terzo della propria vita dormendo: per un adulto che dorme circa 8 ore a notte, si stimano 121 giorni di sonno l’anno.  

Con le sue fasi e i sogni, da sempre il sonno ha affascinato artisti, filosofi, psicologi e ricercatori. Oggi è al centro di numerose ricerche volte a comprenderne le dinamiche e a prevenire i disturbi che possono comprometterne la qualità, così come le possibili complicazioni ad essi connesse.  

Il sonno rappresenta infatti una componente fondamentale della vita di ciascuno di noi, e la sua routine e qualità giocano un ruolo cruciale per il nostro benessere fisico, psichico ed emotivo. Insieme all’esercizio fisico e alla dieta, è un pilastro fondamentale per la salute e per la prevenzione di malattie.  

In questo contesto si posizionano diversi filoni di ricerca attivi anche al Dipartimento tecnologie innovative, in particolare presso l’Istituto di tecnologie digitali per cure sanitarie personalizzate (MeDiTech) e l’Istituto Dalle Molle di studi sull’intelligenza artificiale (IDSIA USI-SUPSI) in collaborazione con centri di ricerca e cliniche nazionali ed internazionali. Di seguito sono riportati alcuni esempi.

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Durante la veglia e il sonno, la forza sinaptica è regolata da processi omeostatici che lavorano in equilibrio tra loro. In particolare, durante la veglia si verifica un potenziamento sinaptico (upscaling), processo che aumenta la forza delle connessioni neuronali preparando il cervello a nuove informazioni e stimoli. Successivamente, durante il sonno a onde lente, si attivano meccanismi di riduzione selettiva (downscaling), che contribuiscono a bilanciare e ottimizzare le connessioni sinaptiche, migliorando la qualità dell'apprendimento e il consolidamento della memoria.  

Il progetto Disabling levodopa-induced dyskinesia in Parkinson’s disease: the role of sleep, finanziato dal Fondo nazionale svizzero (FNS) e svolto in collaborazione con l’Istituto di Neuroscienze Cliniche della Svizzera italiana dell’Ente ospedaliero cantonale (EOC), indaga il ruolo del sonno nella malattia di Parkinson.  

Il progetto si concentra sui possibili legami fra le discinesie, ovvero i movimenti involontari, anomali e incontrollati tipici del morbo, e i meccanismi di downscaling e upscaling sinaptici.  

Questa ricerca mira a comprendere meglio come la regolazione della forza sinaptica durante il sonno possa influenzare la manifestazione delle discinesie nei pazienti trattati con Levodopa, farmaco utilizzato per il trattamento della malattia di Parkinson e di altri disturbi del movimento causati da una carenza di dopamina nel cervello, offrendo potenziali spunti per nuovi approcci terapeutici. 

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La classificazione delle fasi del sonno è un processo fondamentale per comprendere la qualità e la struttura del riposo notturno. Durante il sonno, il nostro corpo attraversa ciclicamente diverse fasi: sonno leggero, sonno profondo e fase REM (Rapid Eye Movement), ognuna delle quali svolge un ruolo cruciale nel recupero fisico e mentale.  
 
Il progetto SleePyLand (A python library to analyse the large amount of NSRR sleep data), finanziato dal programma Swiss Open Research Data Grants (CHORD) di swissuniversities, mira a creare una piattaforma per la valutazione equa di algoritmi avanzati di Deep Learning per la classificazione del sonno su larga scala. L’obiettivo è promuovere trasparenza e riproducibilità, rafforzando la ricerca e la pratica medica nel campo del sonno. 

Il progetto promuove la collaborazione con istituzioni internazionali, come il National Sleep Research Resource (NSRR) della Harvard University, oltre che con istituti e ospedali sul territorio elvetico, come l’Inselspital Bern, per lo scambio di dati e la condivisione di potenziali soluzioni cliniche innovative.  

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La valutazione del sonno (sleep scoring), eseguita da medici o da algoritmi di intelligenza artificiale, è fondamentale per identificare marker clinici standardizzati, indicatori che riflettono e monitorano lo stato di salute.  

Lo studio Enhancing Sleep Medicine with Quantitative and AI-Driven Methods, svolto in collaborazione con l’Università di Berna, Inselspital Bern e l’Università Imperiale di Tokyo, propone di sviluppare nuovi marker basati sulla dinamica delle fasi del sonno, con l’obiettivo di migliorare la valutazione dei disturbi del sonno, come l'apnea notturna, e di predire lo sviluppo di malattie cardiovascolari a lungo termine.  

Inoltre, il lavoro introduce anche un framework generale per quantificare e mitigare i bias negli algoritmi di intelligenza artificiale applicati allo scoring automatizzato del sonno. Questo evita la disparità nei risultati, assicurandone imparzialità e trasparenza.  

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I disturbi del sonno, in particolare quelli legati alla parasonnia non-REM – episodi caratterizzati da comportamenti anomali, movimenti o esperienze che accadono mentre la persona dorme, ma che non sono legati a sogni (come invece accade nel sonno REM) – sono spesso sottovalutati, nonostante possano causare gravi conseguenze, come infortuni, alterazioni cognitive e complicazioni psico-fisiche.  

Il progetto At-home monitoring of abnormal sleep behaviors si propone di sviluppare e testare l'efficacia di un nuovo dispositivo indossabile per il monitoraggio del comportamento del sonno a domicilio. Combinando registrazioni video-polisonnografiche e dati elettroencefalografici, il sistema applica algoritmi di deep learning per individuare episodi di parasonnia in tempo reale. L’introduzione di questa tecnologia potrebbe segnare una vera e propria rivoluzione nel trattamento dei disturbi del sonno, offrendo un monitoraggio continuo e non invasivo che può avvenire direttamente a casa.  

Finanziato da Innosuisse, il progetto è svolto in collaborazione con l’Istituto di neuroscienze cliniche della Svizzera italiana dell’Ente ospedaliero cantonale (EOC).  

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La gravidanza è una condizione fisiologica segnata da profondi cambiamenti a livello anatomico, metabolico, ormonale e psicologico. Sonno e gravidanza sono inoltre strettamente interconnessi: da un lato, la gestazione può alterare il sonno e provocare disturbi, dall'altro, i disturbi del sonno possono influenzare l'andamento della gravidanza e il suo esito. 

Sleep and sleep disorders during pregnancy and postpartum: the Life-ON study (Sleep medicine) e A machine learning model to predict the risk of perinatal depression: Psychosocial and sleep-related factors in the Life-ON study cohort (Psychiatry research) sono due pubblicazioni derivate dall’analisi dei dati raccolti durante lo studio Life-ON, che ha monitorato circa 400 donne durante la gravidanza e il post-parto. 

L’obiettivo era quello di analizzare le caratteristiche del sonno delle donne incinte e la sua associazione con la depressione perinatale, un disturbo dell'umore che può manifestarsi durante la gestazione o nel periodo immediatamente dopo il parto, con importanti conseguenze sulla salute mentale della madre, sul benessere del bambino e sull'intera dinamica familiare. Lo studio è stato svolto in collaborazione con l’Ente ospedaliero cantonale (EOC).  

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