Il testo medievale di data mining rivela ingredienti bioattivi dal punto di vista medico

Il Lylye di Medicines è un manoscritto del XV secolo che risiede nella Biblioteca Bodleiana di Oxford, in Inghilterra. È una traduzione in inglese medio di un precedente trattato latino sulla malattia, contenente casi di studio e ricette di trattamento. Era un testo influente che si pensava fosse originariamente appartenuto a Robert Broke, farmacista personale del monarca inglese Enrico VI.

Il Lylye di Medicines è molto familiare agli storici che studiano le cure mediche medievali. Da tempo sanno che alcune ricette contengono ingredienti, come il miele, con proprietà antibiotiche.

Ma la questione più ampia dell'efficacia della medicina medievale in generale è molto più difficile da studiare. La farmacopea utilizzata da medici e laici nell'Europa medievale è stata in gran parte liquidata come un placebo o una superstizione, affermano Erin Connelly dell'Università della Pennsylvania e colleghi dell'Università di Warwick nel Regno Unito.

Ora quella vista sembra destinata a cambiare. Connelly e compagnia affermano che le ricette medievali seguivano uno schema razionale di trattamento che resiste al controllo medico moderno. La loro prova viene dal data mining dei modelli degli ingredienti nel Lylye di Medicines, che rivela reti di sostanze nelle ricette con proprietà bioattive significative.

Innanzitutto, un po' di background. Il Lylye di Medicines contiene 360 ​​ricette, ciascuna in un formato standard che inizia con il tipo di rimedio (unguento, sciroppo o cerotto, per esempio), quindi specifica la fase della malattia in cui deve essere applicato e termina con un elenco di ingredienti.

Il data mining di questo testo non è un compito facile. Le ricette menzionano oltre 3.000 ingredienti per il trattamento di 113 diverse condizioni. Di queste condizioni, 30 descrivono sintomi come pelle lesa, purulenza, arrossamento, crosta nera, cattivo odore, calore o bruciore e così via, che si traducono in sintomi di infezioni esterne.

Una sfida è che il testo spesso si riferisce agli stessi ingredienti usando parole e ortografie diverse. Ad esempio, il finocchio alle erbe è indicato come finocchio, feniculi, feniculum, marathri, maratri e maratrum. Questi devono essere tutti condensati sotto lo stesso titolo.

Tuttavia, varie parti di una pianta possono contenere diversi principi attivi e anche questo deve essere preso in considerazione. Quindi la radice di finocchio, il succo di finocchio e i semi di finocchio devono essere tutti inclusi separatamente. Il team ha anche corretto manualmente le varianti di ortografia.

Dopo aver standardizzato gli ingredienti, il team ha quindi studiato le reti che hanno formato. Per questo hanno creato un nodo per ogni ingrediente e hanno tracciato collegamenti tra di loro se apparivano nella stessa ricetta. Più spesso questi ingredienti apparivano insieme, più forte diventava questa connessione. Dopo aver assemblato la rete, i ricercatori hanno utilizzato un algoritmo standard per cercare le comunità all'interno della rete.

I risultati costituiscono una lettura interessante. I risultati mostrano chiaramente l'esistenza di una struttura gerarchica all'interno delle ricette, affermano i ricercatori.

Ogni comunità nella rete è composta da comunità più piccole, tutte con un nucleo comune di ingredienti. Ad esempio, un nocciolo di ingredienti è costituito da aloe vera più sarcocolla nutria, una gomma proveniente da uno dei numerosi alberi persiani mescolata con latte materno.

Diversi singoli ingredienti giocano un ruolo importante nella rete. Questi includono miele, aceto e fiori di melograno.

Il passo successivo del team è stato quello di cercare ricette emblematiche che sfruttassero combinazioni di ingredienti. Hanno quindi cercato nella letteratura medica moderna la prova che quelle ricette avrebbero potuto funzionare.

Ad esempio, una ricetta nel trattato è un collutorio descritto come trattamento per pustole, ulcere, apostemi (gonfiore/infiammazione), cancro, fistole, herpestiomenus (cancrena) e carbuncolo (carbonchio; ebollizione suppurante).

Questa miscela è fatta con sommacco, galle, psidia (la buccia del melograno o la corteccia dell'albero), balaustia, lentisco (resina essudata dal lentisco, lentisco al pistacchio ), olibano, miele e aceto probabilmente mescolati con nitrito o latte materno.

Una domanda importante è se qualcuno di questi ingredienti abbia effetti antibatterici o immunomodulatori. Per scoprirlo, Connelly e i suoi colleghi li hanno cercati nel Cochrane Database of Systematic Reviews, una nota libreria di ricerca medica basata sull'evidenza.

Si scopre che ci sono buone prove che alcuni di questi ingredienti sono bioattivi. Il miele è noto per avere proprietà antibiotiche e il servizio sanitario nazionale del Regno Unito lo usa regolarmente per la guarigione delle ferite. L'aceto è un buon disinfettante e il latte materno contiene una varietà di componenti antimicrobici. La bile (o galle) è anche riconosciuta come un potente battericida.

Tuttavia, ci sono scarse prove che aloe, incenso, mastice e sarcocolla abbiano effetti curativi. Ad esempio, una revisione Cochrane degli effetti di guarigione delle ferite dell'aloe ha rilevato che gli studi pertinenti erano generalmente di scarsa qualità. Quindi la giuria è ancora fuori dal potere di quelle sostanze.

Tuttavia, ha chiaramente senso combinare gli ingredienti specificati in un unico collutorio. Aumenta la ridondanza - se un ingrediente non funziona, un altro potrebbe - e potrebbe aumentare l'efficacia contro una particolare specie microbica bersaglio attaccando diversi bersagli cellulari contemporaneamente o consentendo l'attivazione chimica di particolari molecole componenti, affermano Connelly e co. .

Concludono che la ricetta del collutorio, e altre simili, riflettono un approccio razionale al processo decisionale medico.

È un lavoro interessante. Implica che la visione convenzionale della medicina medievale come poco più di un hocus pocus deve essere ripensata. Questo lavoro dimostra la possibilità di utilizzare algoritmi da reti complesse per esplorare un set di dati medici medievali per i modelli sottostanti nelle combinazioni di ingredienti relative al trattamento delle malattie infettive, affermano i ricercatori.

Inoltre, credono che ci potrebbe essere molto altro da scoprire nei testi medievali, inclusa la possibilità di nuovi agenti antimicrobici che sono ancora sconosciuti alla scienza moderna. L'uso delle tecnologie digitali per trasformare questi testi in database suscettibili di data mining quantitativo richiede un attento approccio interdisciplinare, ma potrebbe fornire una prospettiva completamente nuova sulla scienza e la razionalità medievali, affermano Connelly e co.

Rif: https://arxiv.org/abs/1807.07127 : Data mining di un testo medico medievale rivela modelli nella scelta degli ingredienti che riflettono l'attività biologica contro gli agenti causali di infezioni specificate

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