Le caratteristiche delle fibre capillari impattano in maniera significativa sull’aspetto di ogni persona. Oggi il mercato offre numerose soluzioni in grado di intervenire su di esse a scopo migliorativo o di adattamento al gusto personale e alle tendenze della moda. (1)

Per valutare le performance espresse dall’ampia gamma di cosmetici disponibili per l’haircare vengono usualmente impiegate ciocche di capelli umani nelle tipologie rappresentative dei diversi gruppi di consumatori e acquisite da donatori che rispondono alle caratteristiche previste nei diversi studi. La richiesta di prestazioni sempre più sofisticate, documentate da opportune prove scientifiche ha agito da motore per lo sviluppo di tecniche nuove di assessment. Una direzione promossa, a suo tempo, anche dall’introduzione del divieto di testare i cosmetici sugli animali. (1, 2, 3, 4)

Nel panorama dell’industria cosmetica si è dunque delineato lo scenario ideale per l’applicazione di alcune delle tecnologie digitali già sperimentate dalla farmaceutica, in particolare dell’intelligenza artificiale.

La tipologia di capelli su cui in Europa viene eseguita la maggior parte dei test è quella caucasica, peculiarità della popolazione locale. Si tratta di capelli con sezione trasversale ellittica, di diametro medio pari a 70 μm, che possiedono tipicamente aspetto liscio (o leggermente ondulato) e consistenza morbida al tatto. Per contro, hanno una limitata capacità di tenere la piega, scarso volume complessivo e la tendenza ad essere soggetti all’effetto elettrostatico. (1, 5)

Date le caratteristiche, rientrano nella categoria dei cosiddetti “capelli fini” e, per tale ragione, un numero relativamente elevato di consumatori europei è alla ricerca di prodotti ad effetto volumizzante, che generino l’impressione visiva di una chioma più ricca. (1, 5)

I fattori fisiologicamente alla base di una chioma corposa sono rappresentati dalla forma e dal diametro medio delle fibre capillari. A loro volta, tali variabili dipendono da dimensione, forma e funzionalità del follicolo, tutti aspetti sui quali i cosmetici non agiscono e che risultano essere di pertinenza della medicina estetica e della dermatologia. La strategia cosmetica più efficace per dare più volume ai capelli risulta quindi essere quella di agire sulle proprietà fisiche e ottiche delle fibre. (1. 5)

MONICA TORRIANI

Consulente scientifica | Italia

Monica Torriani è laureata in Farmacia presso l’Università degli Studi di Milano. Ha fondato WELLNESS4GOOD, un blog di approfondimento sul ruolo sociale dei farmaci. Si occupa di healthcare per la carta stampata e il web e svolge attività di consulenza scientifica.

Si interviene quindi modificando i fattori che promuovono l’attrito fra le fibre, come l’elasticità alla flessione (che in questo caso deve essere ridotta), la resistenza alla torsione (che deve essere aumentata) e la rugosità superficiale (anch’essa da promuovere). (1, 6)

L’elasticità alla flessione dipende dalla superficie e dalla forma della sezione trasversale dei capelli, in sostanza da quello che viene definito grado di ellitticità. La combinazione di grado di ellitticità elevato e diametro delle fibre ridotto, tipica dei capelli caucasici, comporta un’elevata elasticità alla flessione. (1, 7, 8)

Le proprietà torsionali sono oggetto di numerosi studi, in particolare finalizzati a comprendere le modalità più efficienti di hairstyling. Una bassa rigidità equivale ad una minore capacità di tenere la piega. Inoltre, è noto che i trattamenti chimici (in particolare la decolorazione, che si basa su una serie di reazioni di ossidazione a cui viene sottoposto la chioma) intensificano tale fenomeno, modificando il meccanismo con cui i capelli interagiscono con gli ingredienti presenti all’interno di cosmetici di uso comune come shampoo e condizionanti. Per evitare che ciò costituisca un bias in grado di alterare i risultati degli studi, l’effetto dei prodotti sottoposti alle prove viene generalmente valutato sui capelli cosiddetti “vergini” e su quelli decolorati, separatamente. (1, 8, 9)

Un altro fattore che contribuisce a definire l’elasticità alla flessione è rappresentato dalle caratteristiche della cuticola, il cui grado di rigidità incide in maniera diretta sul volume della chioma. (1, 9)

Al fine di attribuire più corposità, occorre quindi impiegare trattamenti che aumentino la resistenza della cuticola alla flessione e alla deformazione torsionale e l’attrito fra le fibre. Contestualmente, occorre valorizzare anche gli aspetti enfatizzati dalle tendenze fashion, che vogliono una chioma liscia e lucente. Un obiettivo che presuppone tuttavia l’allineamento delle fibre, inversamente proporzionale all’effetto volume nei capelli fini. È quindi necessario che l’azione del cosmetico sia bilanciata, in modo da permettere di ottenere un risultato armonioso. (1, 2, 10)

Poiché le caratteristiche capillari individuali risultano essere per definizione non lineari e difficilmente riconducibili a standard precisi, emergono numerose complessità nello studio dei capelli e, in particolare, nella valutazione delle performance dei cosmetici. Per raggiungere un livello di personalizzazione superiore a quello consentito dei metodi analitici tradizionali è stato quindi necessario ricorrere al supporto delle tecnologie innovative. Fra queste, l’intelligenza artificiale ha messo a disposizione le metodiche più efficaci, fornendo strumenti oggettivi in grado di produrre dati attendibili e di gestire grandi volumi di immagini e informazioni. (1)

Le applicazioni dell’intelligenza artificiale più impiegate nella rilevazione automatizzata dei parametri e di analisi dei dati ricavati dalle immagini sono la visione computazionale (anche nota come visione artificiale), il machine learning e il deep learning. (11, 12, 13)

L’immagine mostra una modalità statistica di visualizzazione delle ciocche attraverso sistemi di intelligenza artificiale.

(G. Daniels et al. Artificial Intelligence in hair research: A proof-of-concept study on evaluating hair assembly features. International Journal of Cosmetic Science, 2021)

La visione artificiale raggruppa i metodi computazionali finalizzati a produrre una rappresentazione della struttura solida tridimensionale a partire da un’immagine bidimensionale. Il machine learning è, invece, un processo tramite il quale un computer sviluppa la capacità di riconoscimento di pattern e di apprendimento continuo, che lo rende capace di effettuare previsioni e prendere decisioni sulla base dei dati immessi nel sistema. Il deep learning è l’ambito più avanzato del machine learning e consta di una serie di tecniche basate su reti neurali artificiali organizzate in diversi strati, in grado di elaborare informazioni in maniera sempre più completa e dettagliata. Negli ultimi anni, il machine learning sta acquisendo un’importanza crescente nei campi dell’healthcare e del wellness. (11, 12, 13)

Nel corso dell’esecuzione delle prove di valutazione, vengono acquisite immagini delle ciocche trattate prese da diverse angolazioni e nelle differenti fasi dei test. In seguito, vengono applicati filtri in grado di escludere le immagini riferibili allo sfondo, per eliminare eventuali fattori interferenti che possono alterare le rilevazioni. Le immagini vengono poi riesaminate per individuare eventuali errori procedurali. (2, 14)

Molte delle procedure impiegate in questo ambito derivano dal settore, condiviso da altri campi della cosmetica, della valutazione dell’invecchiamento cutaneo attraverso l’analisi di fotografie del viso e possono essere applicate anche all’analisi del cuoio capelluto. (11, 12, 15)

Tali sistemi consentono un approccio quantitativo nella definizione delle caratteristiche fisiche dei capelli, in maniera del tutto oggettiva e indipendente dalla capacità visiva umana. Inoltre, possiedono il vantaggio di essere stati progettati specificamente per le applicazioni nell’industria cosmetica. (11, 16)

I dati raccolti possono essere utilizzati a diversi scopi. In primo luogo, forniscono validi riscontri su come orientare gli stessi studi valutativi sull’efficacia dei trattamenti cosmetici. In seconda battuta, permettono di prevedere il risultato finale ottenibile con un determinato prodotto e mettono a disposizione informazioni utili su come migliorarne l’impiego da parte dei professionisti del settore. In ultimo, ma di importanza non certo marginale, permettono di approfondire le conoscenze su come le diverse tipologie di capello interagiscono con gli ingredienti contenuti nella formulazione. (2)

Sono di particolare rilevanza anche le applicazioni dell’intelligenza artificiale nelle indagini svolte al fine di valutare la sicurezza dei prodotti destinati alla cura dei capelli. (17)

Il divieto di effettuare test sugli animali è stato introdotto con modalità progressiva (nel 2004 per gli ingredienti e nel 2009 per i prodotti finiti) dalla Direttiva 76/768/CEE (Direttiva Europea sui Cosmetici). (18)

Successivamente, il Regolamento (CE) n. 1223/2009 (ECR) e il Regolamento (UE) n. 655/2013 hanno disposto l’elenco delle informazioni che i fabbricanti sono tenuti a fornire per dimostrare la sicurezza dei prodotti e a supporto dei claims. Il quadro regolatorio attuale ha, dunque, contribuito all’applicazione di sistemi alternativi quali quelli supportati dall’intelligenza artificiale. (3, 19, 20)

Le prospettive di impiego dei sistemi di intelligenza artificiale per il testing della performance dei prodotti per l’haircare sono ampie e la strada è oramai tracciata: l’industria cosmetica ha intrapreso la via dell’innovazione scientifico-tecnologica molti anni fa, aderendo a modelli di sviluppo paralleli a quelli della farmaceutica. Il percorso è stato, e presumibilmente continuerà ad essere, tortuoso ma ha portato a validi risultati.

In questo senso, la diffusione su scala più ampia delle apparecchiature e del know-how necessari alla loro fruizione rappresenterà il più importante aspetto limitante, per via dell’impatto sui costi. (21)

Mentre i sistemi più elementari sono oggi disponibili in molte app destinate all’uso da parte dei consumatori, per le tecnologie finalizzate a scopi scientifici sperimentali i costi sono ancora molto elevati e giustificati non solo per l’acquisto della strumentazione ma anche per quanto riguarda la formazione del personale.

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