Digital Dermatoglyphic Minutiae Patterns and Gross Motor Coordination Performance Among Undergraduate Students in a Nigerian Faculty of Basic Medical Sciences: A Descriptive Cross-Sectional Study

Per secoli, le creste vorticose sulle punte delle nostre dita sono state fonte di fascino, servendo come l'ultima firma personale. La scienza sa da tempo che questi modelli, noti come dermatoglifici, si formano nel profondo dell'utero tra la decima e la sedicesima settimana di gravidanza e rimangono invariati per il resto della vita di una persona. Poiché questo sviluppo avviene così presto, durante una finestra critica della crescita cerebrale, i ricercatori si sono chiesti se la specifica disposizione di queste creste cutanee possa contenere indizi su come i nostri corpi si muovono e si coordinano. L'idea è che gli stessi segnali biologici che scolpiscono la pelle delle nostre mani possano anche influenzare lo sviluppo delle nostre abilità motorie, collegando potenzialmente la mappa unica di un'impronta digitale a talenti fisici come l'equilibrio, l'agilità o la coordinazione.

Questa domanda sul fatto che i nostri modelli cutanei possano predire la nostra capacità atletica ha suscitato interesse in tutto il mondo, con alcuni studi che suggeriscono che gli atleti d'élite potrebbero possedere profili di impronte digitali distinti rispetto ai non atleti. Tuttavia, le prove sono state incoerenti e molta della ricerca si è concentrata su popolazioni al di fuori dell'Africa. Per esplorare questa connessione in un nuovo contesto, un team di ricercatori in Nigeria si è proposto di esaminare le impronte digitali di studenti universitari e vedere se i piccoli dettagli dei loro modelli cutanei potessero prevedere la loro prestazione in un semplice compito fisico. Si sono concentrati sulle minutie, ovvero le piccole caratteristiche locali di un'impronta digitale, come dove una cresta termina bruscamente o dove una cresta si divide in due. Queste caratteristiche sono i mattoni del modello complessivo, e i ricercatori hanno ipotizzato che la loro distribuzione possa rivelare qualcosa sulla coordinazione motoria grossolana degli studenti.

Lo studio si è svolto presso l'Università Olabisi Onabanjo a Ikenne, in Nigeria, coinvolgendo sessanta studenti del terzo anno della Facoltà di Scienze Mediche di Base. Il gruppo era composto da ventiquattro uomini e trentasei donne, con un'età compresa tra i diciassette e i ventiquattro anni. Per garantire che i risultati non fossero distorti da rare condizioni fisiche, i ricercatori hanno escluso chiunque presentasse deformità anatomiche visibili o una storia familiare di tali problemi. Il team ha raccolto le impronte digitali utilizzando un metodo tradizionale con inchiostro, facendo rotolare il medio e il mignolo sinistro e destro su un modulo. Sotto una lente d'ingrandimento, ogni impronta è stata divisa in quattro sezioni distinte, o quadranti, per contare e categorizzare accuratamente ogni fine di cresta e ogni biforcazione.

Accanto all'analisi delle impronte digitali, gli studenti sono stati sottoposti a un test di coordinazione fisica. Sono stati diminta di saltare la corda per dieci secondi, un compito che richiede ritmo, tempismo e movimento di tutto il corpo. In base a quante volte riuscivano a saltare la corda, gli studenti sono stati suddivisi in tre categorie di prestazione: coloro che saltavano meno di otto volte erano considerati sotto la media, quelli che saltavano tra otto e quindici volte erano nella media, e quelli che riuscivano a fare quindici o più salti erano valutati sopra la media. I ricercatori hanno poi confrontato le mappe dettagliate delle impronte digitali degli studenti con questi gruppi di prestazione per vedere se emergesse un modello.

I risultati hanno fornito un quadro chiaro delle impronte digitali degli studenti, ma non hanno offerto alcun legame con le loro abilità fisiche. Il modello di impronta digitale più comune trovato nel gruppo è stato il loop ulnare, un disegno in cui le creste fluiscono in curva verso il mignolo, apparendo in più della metà dei partecipanti. Quando i ricercatori hanno esaminato i piccoli dettagli, hanno scoperto che le divisioni nelle creste, note come biforcazioni, erano molto più comuni delle creste che semplicemente terminavano. Questo era vero in ogni sezione di ogni dito esaminato. Inoltre, la posizione di queste divisioni seguiva una regola costante: le divisioni che curvano in senso orario erano più comuni nelle sezioni superiori sinistre delle impronte, mentre quelle che curvano in senso antiorario apparivano più spesso nelle sezioni radiali. Questa consistenza anatomica rimaneva vera indipendentemente da quanto bene uno studente si fosse esibito nel test della corda.

Quando i ricercatori hanno confrontato i dettagli delle impronte digitali degli studenti con prestazioni elevate rispetto a quelli che faticavano con la corda, non hanno trovato alcuna differenza statistica. La distribuzione delle terminazioni delle creste e delle biforcazioni era tanto varia nel gruppo degli studenti meno coordinati quanto lo era nel gruppo dei saltatori esperti. Lo studio ha concluso che, sebbene le impronte digitali di questi studenti nigeriani seguissero un modello prevedibile e specifico per quadrante, questo modello non prediceva la loro coordinazione motoria. I risultati suggeriscono che l'idea di utilizzare l'analisi delle impronte digitali per lo screening del talento atletico o dell'abilità fisica non è supportata da questi dati. I ricercatori hanno osservato che lo studio era limitato dalla sua dimensione ridotta e dall'uso di un singolo test fisico breve, ma i risultati erano abbastanza chiari da indicare che un semplice sguardo a un'impronta digitale non può rivelare quanto bene una persona possa saltare la corda. Per comprendere veramente se esista un legame tra i modelli cutanei e il movimento, la ricerca futura dovrebbe coinvolgere gruppi di persone molto più ampi e valutazioni fisiche più complete.