{"id":11418513,"date":"2025-06-19T12:23:20","date_gmt":"2025-06-19T10:23:20","guid":{"rendered":"https:\/\/alertdiver.eu\/?p=11418513"},"modified":"2025-06-19T16:43:43","modified_gmt":"2025-06-19T14:43:43","slug":"decompressione-personalizzata-quanto-e-vicina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/alertdiver.eu\/it_IT\/articoli\/decompressione-personalizzata-quanto-e-vicina\/","title":{"rendered":"Decompressione personalizzata: quanto \u00e8 vicina?"},"content":{"rendered":"

Il futuro della sicurezza subacquea dipender\u00e0 dal decifrare il codice della fisiologia umana.<\/em><\/h4>\n

Tecnologie limitate, mancanza di dati riproducibili, necessit\u00e0 di un algoritmo ripetibile e modificabile\u2026 Ecco gli ostacoli che ci separano da un modello decompressivo personalizzato per la nostra prossima immersione. Se ti sembra difficile, lo \u00e8!<\/p>\n

La cruda realt\u00e0 \u00e8 che le menti pi\u00f9 brillanti nel campo della medicina subacquea hanno dedicato la loro carriera a progressi nel campo della ricerca scientifica – a volte enormi e spesso affascinanti – che non sono applicabili al mondo reale, n\u00e9 possono essere correlati ad alcun parametro fisiologico o biologico ancora identificato. Sappiamo che la Malattia da Decompressione (MDD) \u00e8 causata dalla formazione di bolle circolanti derivanti da gas disciolto in sovrasaturazione, ma dati recenti suggeriscono che la quantit\u00e0 di queste bolle da sola non \u00e8 sufficiente per prevedere se una persona manifester\u00e0 i sintomi della MDD1<\/sup>.<\/p>\n

Conoscere la causa pi\u00f9 probabile <\/em>della MDD \u00e8 una base troppo debole su cui costruire un algoritmo di decompressione, ma il problema \u00e8 complicato su tutti i fronti. I ricercatori hanno studiato decine di parametri biometrici<\/strong> nella speranza di correlarli ai sintomi della MDD, ma nessuno \u00e8 riuscito a farlo in modo affidabile. O almeno, non ancora. Misurare questi parametri in laboratorio \u00e8 difficile, ma lo \u00e8 ancora di pi\u00f9 durante un’immersione, e gli attuali algoritmi di decompressione non sono stati progettati per tenere conto di queste metriche.<\/p>\n

Superare gli algoritmi probabilistici attualmente in uso richieder\u00e0 progressi significativi nei modelli decompressivi, negli strumenti di monitoraggio fisiologico, nonch\u00e9 nella nostra comprensione della fisiologia della decompressione.<\/strong><\/p>\n

Il passaggio a un algoritmo personalizzato richieder\u00e0 progressi significativi nei modelli decompressivi, negli strumenti di monitoraggio fisiologico e nella nostra comprensione della MDD. Si tratta di un obiettivo ambizioso sotto ogni punto di vista, ma esiste il potenziale affinch\u00e9 un singolo progresso rivoluzioni completamente la nostra comprensione dei modelli: \u00e8 questo che rende la ricerca cos\u00ec entusiasmante.<\/p>\n

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Approfondiamo insieme le nostre conoscenze sulla personalizzazione dei modelli deco, ci\u00f2 che dobbiamo ancora scoprire e le ricerche da tenere d’occhio.<\/p>\n

Perch\u00e9 la decompressione personalizzata non \u00e8 stata ancora scoperta \u2013 per ora.<\/h3>\n

I problemi relativi nel creare modelli decompressivi iniziano dal livello pi\u00f9 elementare, ovvero la nostra comprensione della MDD. Noi pensiamo che<\/em> le bolle causino i sintomi della MDD, ma non esistono dati concreti che dimostrino una correlazione diretta tra carico e dimensione delle bolle e MDD. A complicare ulteriormente le cose alcune ricerche indicano che potrebbero non essere le bolle stesse a causare lesioni, ma la risposta del corpo a tali bolle2<\/sup>. Senza una comprensione del meccanismo alla base della MDD, anche i nostri migliori algoritmi decompressivi diventano stime approssimative del rischio basate su studi vecchi di decenni. In pratica, la maggior parte di noi continua a immergersi seguendo un algoritmo basato su dati derivati da esperimenti condotti su capre pi\u00f9 di un secolo fa: se le capre sono sopravvissute all’immersione, allora probabilmente <\/em>sopravvivrai anche tu.<\/p>\n

Gli attuali algoritmi sono rudimentali nella migliore delle ipotesi, ma \u201cassolutamente incapaci di valutare una serie di fattori complessi e tempi che possono influenzare l’assorbimento, l’eliminazione e il rischio effettivo dei gas\u201d, afferma l’esperto di fisiologia della decompressione Neal Pollock, Ph.D, aggiungendo che gli algoritmi decompressivi sono utili per una \u201cprima approssimazione del rischio, per avere un’idea di massima\u201d. Oltre questo punto, Pollock raccomanda ai subacquei di usare gli algoritmi come base su cui apportare modifiche conservative basate sull’esperienza e sulla ricerca, anche se inevitabilmente ci saranno molte supposizioni e congetture.<\/p>\n

Un altro ostacolo per i ricercatori \u00e8 trovare un parametro per misurare il rischio di MDD e poi trovare le tecnologie adatte a valutarlo in tempo reale. Personalizzare la decompressione richiede la misurazione di qualcosa<\/em> relativo al subacqueo: temperatura, marker epigenetici, marker fisiologici o biologici\u2026 Affascinanti da studiare ma difficili da quantificare, questi parametri rappresentano l’area pi\u00f9 interessante di questo enigma.<\/p>\n

Personalizzare il proprio algoritmo decompressivo e ridurre il rischio di MDD in modo significativo potrebbe non essere possibile prima della tua prossima immersione, ma \u00e8 possibile che uno degli studi in corso porti a un’evoluzione del modo in cui gestiamo il rischio, in un futuro relativamente prossimo.<\/p>\n

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Fattori con un futuro<\/h3>\n

Gli algoritmi e i nuovi strumenti di monitoraggio sono divertenti da costruire, ma la parte davvero entusiasmante \u00e8 la ricerca di nuovi marker della MDD che potrebbero correlarsi al rischio di MDD o addirittura portare a una reale comprensione del meccanismo della MDD. Ce ne sono troppi per poterli contare ed \u00e8 impossibile sapere quali forniranno alla fine informazioni sul perch\u00e9 formiamo le bolle in questo modo, ma il potenziale per una svolta sembra allettante in alcuni settori. Ecco due aree da tenere d’occhio nei prossimi anni.<\/p>\n

Microparticelle e risposta infiammatoria<\/strong><\/p>\n

Sempre pi\u00f9 ricerche suggeriscono che alcuni dei danni causati dalla MDD non sono dovuti al danno meccanico causato dalla formazione di VGE (Venous Gas Emboli) durante la decompressione, ma alle microparticelle causate dalla formazione di bolle e alle risposte infiammatorie sia alle bolle che alle microparticelle13,14<\/sup>. I meccanismi proposti per la risposta infiammatoria e delle microparticelle alla decompressione e il loro contributo al rischio di MDD sono piuttosto complessi e potrebbero essere oggetto di un articolo a s\u00e9 stante, ma un’eccellente sintesi \u00e8 disponibile in Decompression Illness: A Comprehensive Overview<\/em>, una sintesi del 2024 redatta dall’esperto in materia Dr Simon Mitchell.<\/p>\n

Le microparticelle e le citochine infiammatorie su cui si concentrano queste teorie possono essere misurate, ma solo in laboratorio e non in tempo reale. \u00c8 necessario approfondire gli studi in questo campo per determinare la relazione tra stress ossidativo, decompressione e microparticelle circolanti prima di poter compiere progressi significativi. Tuttavia l’interazione tra questi tre fattori e i dati attualmente disponibili rendono questo argomento particolarmente interessante per i prossimi anni.<\/p>\n

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Studi sulle bolle<\/strong><\/p>\n

Decenni di ricerche suggestive (ma non conclusive) hanno collegato in modo indelebile le bolle e la MDD, ma un recente studio del NEDU e dell’Universit\u00e0 di Auckland potrebbe aver messo la parola fine al collegamento tra i carichi di VGE e i sintomi della MDD. I ricercatori hanno sottoposto 151 subacquei a 693 immersioni, effettuando studi sulle bolle dopo ciascuna di esse. Il risultato \u00e8 stato un insieme di dati unico per questo settore di ricerca, che suggerisce fortemente che la variabilit\u00e0 della quantit\u00e0 di bolle nei subacquei era talmente grande che non solo il conteggio delle bolle non pu\u00f2 essere utilizzato per valutare le pratiche di decompressione tra i subacquei, ma che singoli subacquei <\/em>in immersioni identiche<\/em> producono bolle a una velocit\u00e0 talmente diversa che il grado di VGE potrebbe non avere alcuna correlazione significativa con la MDD.<\/p>\n

Questo getta un po’ di scompiglio nello status quo della ricerca subacquea, ma non \u00e8 la fine degli studi sulle bolle. I ricercatori del DAN hanno recentemente completato la raccolta dati di un progetto quadriennale volto a quantificare la variabilit\u00e0 del carico di VGE e ad analizzare parametri quali la variabilit\u00e0 della frequenza cardiaca (HRV), la gittata cardiaca, la pressione sanguigna, campioni di saliva per la ricerca di marker infiammatori e campioni di sangue per la ricerca di microparticelle. L’elaborazione dei dati \u00e8 appena iniziata, ma l’analisi a breve termine si concentrer\u00e0 sulla correlazione tra i fattori di rischio di MDD e il numero di bolle, e il gruppo di soggetti oggetto della ricerca \u00e8 stato mantenuto per facilitare gli studi di follow-up.<\/p>\n

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Uno sguardo al futuro<\/h3>\n

Nonostante gran parte di questa ricerca si basi su meccanismi ancora non dimostrati della MDD e su tecnologie e biomarcatori non ancora sviluppati, ci sono molti motivi per essere ottimisti. \u00c8 necessario temperare questo ottimismo con la consapevolezza che potrebbero volerci anni prima che esista una tecnologia in grado di misurare in modo significativo alcuni di questi marker teorici, ma \u00e8 difficile non entusiasmarsi per le possibilit\u00e0 aperte in questo campo.<\/p>\n

La decompressione personalizzata potrebbe non essere ancora una realt\u00e0, ma gli ostacoli da superare sono identificabili e alcuni brillanti ricercatori e subacquei stanno dedicando la loro vita a renderla possibile. Ti interessa contribuire a questa causa? Puoi informarti sui progetti di ricerca in corso e offrirti come volontario su https:\/\/www.daneurope.org\/it\/ricerca-medico-subacquea.<\/p>\n

Una versione estesa di questo articolo \u00e8 stata pubblicata sulla rivista InDEPTH.<\/em><\/p>\n

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Opere citate<\/strong><\/p>\n

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  1. Doolette, D; Murphy, G (2023) Within-diver variability in venous gas emboli (VGE) following repeated dives.\u00a0<\/em><\/a><\/li>\n
  2. Mitchell, Simon J (2024) Decompression Illness: A comprehensive review<\/em>. PMID: 38537300<\/a><\/li>\n<\/ol>\n

    Approfondimenti<\/strong><\/p>\n