“Dimmi quando sei nato e ti dirò la tua malattia”: a dimostrarlo, questa volta, è l’evidenza scientifica

Perché conoscendo il mutare delle stagioni […] e come ciascuna di esse ha luogo, il clinico sarà in grado di prevedere che tipo di anno seguirà […] perché con le stagioni cambiano gli organi digestivi umani

(Ippocrate)

Da sempre l’evidenza scientifica si è mostrata diffidente sull’influenza che i pianeti possano avere sul carattere e sulla personalità delle persone. Ma quando si tira in ballo il tema “salute”, le cose prendono un’altra piega. Per la maggior parte delle persone, l’oroscopo rappresenta un gioco innocente che non influenza nessuno e non procura danni, ma per lo scienziato Nicholas Tatonetti della Columbia University di New York, anche dal punto di vista scientifico, vi sarebbe una spiegazione più che logica. A dimostrarlo sono i suoi numerosi studi, fra cui il più importante – una ricerca retrospettiva1 – pubblicata recentemente e da lui stesso definita “un’indagine che per molti ha destato ilarità e scetticismo, per altri addirittura grosse risate”. Ad ogni modo le conclusioni parlano chiaro: il mese di nascita potrebbe predire il futuro stato di salute di ognuno di noi.

Il Dott. Tatonetti e il suo team di scienziati, per mettere in risalto le proprie tesi, hanno preso in esame l’enorme database dell’Università americana, composto da oltre un milione e settecentomila pazienti, colpiti da malattie nel periodo di tempo compreso tra il 1900 e il 2000. La ricerca, pubblicata dalla rinomata rivista scientifica Journal of the American Medical Informatics Association, ha permesso ai ricercatori di realizzare un algoritmo in cui sono schematizzate le correlazioni tra il mese di nascita e il rischio di contrarre particolari malattie. I risultati emersi, ottenuti dall’incrocio di 1.688 malattie e le date di nascita dei pazienti, hanno messo in evidenza in maniera statisticamente significativa 55 malattie direttamente correlate al mese di nascita. Di queste, 16 erano già state messe in luce dalla letteratura disponibile (tabella n. 1).

Osservando l’articolato algoritmo in questione (figura n. 1) si può notare che i nati a maggio, nel complesso, sono i più sani e i meno soggetti alla sviluppo di malattie. I meno fortunati, di contro, sono coloro nati in ottobre: essi sono risultati i più fragili, quelli che si ammalano più facilmente e con maggior frequenza; il loro tallone d’Achille sarebbero le malattie mentali. Per la fibrillazione atriale e l’aterosclerosi potrebbe essere influente il fatto di essere nati in marzo (mese con la più alta incidenza per queste malattie), mentre per la sindrome da deficit di attenzione e iperattività (ADHD) novembre sembra essere il mese con il più alto tasso d’incidenza. Il rischio di asma e malattie respiratorie in generale è più alto per i nati in luglio, l’ipertensione arteriosa per i nati a gennaio, l’angina pectoris e il dolore toracico in generale ad aprile, e via dicendo. Nella tabella n. 1 è possibile osservare nel dettaglio il rischio di malattia (alto/basso) correlato al mese di nascita.

Algoritmo seaWAS

Figura n. 1: algoritmo “Season-Wide Association Study” (seaWAS) – si noti come ogni pallino colorato rappresenti una patologia e che più le malattie sono spostate verso l’esterno del cerchio, maggiore è la probabilità che l’associazione non sia casuale

Tatonetti non è stato il primo ad interessarsi a questa tematica: studi precedenti hanno infatti confermato il collegamento tra la data di nascita in tarda estate o in autunno con asma o problemi respiratori, dal momento che le madri in gravidanza durante l’inverno sono più a rischio di prendere l’influenza o altre malattie dell’apparato respiratorio. Attualmente, il team dello scienziato sta continuando a lavorare sodo: l’obiettivo, per i prossimi anni, sarà quello di standardizzare le cartelle cliniche di oltre quaranta istituzioni sanitarie di tutto il mondo in modo tale da poter studiare nel dettaglio i dati anonimi dei pazienti.

Si tratta di una ricerca sulla stagionalità, non ha nulla a che fare con stelle, pianeti o con l’oroscopo”, sottolinea Tatonetti. “L’astrologia non ha prove scientifiche a sostegno delle sue tesi, mentre la stagionalità possiede grande influenza sui fattori ambientali variabili presenti al momento della nascita di ognuno di noi. Stiamo studiando quanto le interazioni geni-ambienti influenzino il nostro sviluppo”.

Patologia (n = 16)

Stima del rischio in base al mese di nascita

                                                               Rischio alto          Rischio basso
                               Cardiovascular (n = 9)  
Fibrillazione atriale marzo ottobre
Ipertensione arteriosa essenziale gennaio ottobre
Scompenso cardiaco congestizio marzo ottobre
Angina aprile settembre
Complicanze cardiache durante le cure aprile settembre
Cardiomiopatia gennaio settembre
Sindrome da pre-infarto giugno ottobre
Ischemia cardiaca cronica aprile novembre
Disfunzione della valvola mitrale marzo novembre
                                            Other (n = 7)
Infezioni dell’apparato respiratorio superiore ottobre maggio
Ecchimosi dicembre aprile
Nonvenomous insect bite ottobre febbraio
Tumore primitivo maligno alla prostata marzo ottobre
Neoplasia maligna dei bronchi e del polmone febbraio novembre
vomiting settembre gennaio
venereal disease screening ottobre giugno

Tabella n. 1: Birth month-disease associations using seaWAS

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Riferimenti bibliografici:

  1. Tatonetti N. P., Boland M. R., Shahn Z., Madigan D., Hripcsak G., Birth month affects lifetime disease risck: a phenome-wide method. In: Journal of the American Medical Informatics Association, 2015; 22: 1042-1053

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