Abstract
Le disuguaglianze nella salute iniziano già dal concepimento e si amplificano lungo il corso della vita. Tali disuguaglianze, sia mentali che fisiche, emergono da una combinazione di fattori genetici e ambientali, dove la genetica può mitigare o accentuare gli effetti dell’ambiente. Questo progetto unisce metodi della genetica e dell’economia per studiare in che modo l’interazione tra dotazione genetica individuale e contesto ambientale (interazioni gene-ambiente, GxE) influenzi gli esiti di salute nel corso della vita. Per misurare la componente genetica, utilizzeremo i risultati più recenti di studi di associazione genome-wide (GWAS) per costruire misure quantitative robuste della predisposizione genetica, basate su milioni di marcatori genetici, note come indici poligenici (polygenic indexes). Per quanto riguarda l’ambiente, ci concentreremo su due dei principali determinanti delle disuguaglianze di salute in età adulta: l’accesso all’assistenza sanitaria e le condizioni sfavorevoli del mercato del lavoro. Per l’assistenza sanitaria, sfrutteremo due delle più importanti politiche pubbliche adottate finora: l’espansione del programma Medicaid negli Stati Uniti e l’introduzione del Servizio Sanitario Nazionale (NHS) nel Regno Unito. Le condizioni difficili del mercato del lavoro saranno approssimate attraverso l’automazione, intesa come il processo tecnologico di sostituzione del lavoro umano con robot industriali. L’esposizione a questi ambienti in diverse fasi della vita ci permetterà di identificare i periodi sensibili che determinano gli esiti sanitari e di testare se gli effetti GxE siano temporanei o duraturi. Ci focalizzeremo su un ampio insieme di esiti di salute primari (ricoveri ospedalieri, salute mentale e fisica, condizioni mediche auto-riferite e biomarcatori), nonché su esiti secondari (funzionamento cognitivo, istruzione, reddito, occupazione e condizioni di lavoro). Il progetto mira a identificare l’effetto causale dell’ambiente, sfruttando esperimenti naturali—poiché la causalità è essenziale per elaborare politiche efficaci. Esamineremo inoltre l’impatto di questi shock ambientali su una misura biologica della salute, la metilazione epigenetica, per comprendere quali fattori di stress accelerano l’invecchiamento biologico e se sia possibile rallentare tale processo e il conseguente declino della salute. Mappare come i geni interagiscono con l’ambiente può avere implicazioni profonde per la comprensione delle disuguaglianze innate e socioeconomiche. Questo progetto potrà contribuire a individuare interventi efficaci per ridurre le disparità sanitarie e migliorare il benessere umano lungo tutto l’arco della vita. Il progetto ha raggiunto i principali obiettivi scientifici prefissati, producendo due working paper all’intersezione tra economia, genetica, salute e mercato del lavoro. Il primo, Tracing the Genetic Footprints of the UK National Health Service, analizza l’introduzione del Servizio Sanitario Nazionale (NHS) nel Regno Unito nel 1948. Lo studio documenta una significativa riduzione dei nati morti e della mortalità infantile e fornisce evidenza che la riforma abbia alterato la distribuzione degli indicatori genetici nelle coorti sopravvissute, suggerendo la presenza di effetti di sopravvivenza selettiva. Il secondo, Who Adapts to Automation? Genetic Evidence on Latent Skills and Older Worker Displacement, utilizza i dati dell’Health and Retirement Study per studiare gli effetti dell’automazione sui lavoratori più anziani negli Stati Uniti. I risultati mostrano che l’esposizione all’automazione ha ridotto l’occupazione tra gli individui di età compresa tra 50 e 67 anni, principalmente attraverso il pensionamento anticipato e il ricorso ai programmi di invalidità, con effetti sostanzialmente più marcati tra i lavoratori con indici poligenici più bassi per il livello di istruzione. Nel complesso, il progetto ha prodotto nuove evidenze sul ruolo dell’informazione genetica nello studio delle disuguaglianze di salute e del mercato del lavoro, sia come esito influenzato da grandi politiche pubbliche, sia come fonte di eterogeneità nella risposta a shock economici. Il progetto ha inoltre generato prodotti di disseminazione in accesso aperto e i risultati sono stati presentati in numerose conferenze e seminari nazionali e internazionali. Le attività sono state svolte nel pieno rispetto dei principi DNSH (Do No Significant Harm), delle politiche di Open Access, delle pari opportunità e della normativa in materia di protezione dei dati personali. Il progetto ha beneficiato del sostegno finanziario dell’Unione Europea nell’ambito del programma NextGenerationEU e del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR).
Dettagli del progetto
Responsabile scientifico: Elisabetta De Cao
Strutture Unibo coinvolte:
Dipartimento di Scienze Economiche
Coordinatore:
ALMA MATER STUDIORUM - Università di Bologna(Italy)
Contributo totale di progetto: Euro (EUR) 284.876,00
Contributo totale Unibo: Euro (EUR) 120.257,00
Durata del progetto in mesi: 24
Data di inizio
30/11/2023
Data di fine:
28/02/2026
