Nuova luce sul rischio di disturbi mentali
I sistemi biologici sono complessi e pieni di disturbi. Per poterli comprendere sono necessarie competenze in settori interdisciplinari come matematica, ingegneria, neuroscienze e psichiatria. Il progetto IAFBG (Integration of analyses among fMRI, biophysical models and genetic data) ha lavorato per integrare i dati genetici e quelli ottenuti dalla RMF con modelli matematici, ottenendo risultati molto interessanti. Uno dei problemi principali posto dai disordini mentali è l’accuratezza della diagnosi, in particolare quando i sintomi sono simili , come ad esempio nel caso della schizofrenia e del disordine bipolare. Per affrontare questo aspetto, i ricercatori hanno adottato un nuovo approccio statistico volto a identificare le caratteristiche comuni e hanno individuato due potenziali biomarcatori dell’epilessia. Questi metodi potrebbero contribuire alla creazione di un database di indici biochimici per la diagnosi incrociata dei disordini mentali. Gli scienziati hanno sviluppato una serie di strumenti per l’analisi spaziotemporale della causalità di Granger disponibile online, che potrebbe servire per rilevare il flusso anomalo di informazioni dei pazienti affetti da disordini mentali attraverso il monitoraggio del trasferimento di informazioni basato sui dati dell’imaging cerebrale. Applicando nuovi modelli per i comportamenti emergenti di bursting neurale, il team IAFBG ha identificato i meccanismi che contribuiscono a regolare la propagazione della sincronizzazione tramite l’ossitocina e i neurotrasmettitori dell’inibizione. Questi risultati potranno essere utilizzati per analizzare la risposta all’applicazione di ormoni e di glutammato nel trattamento di queste patologie. Il team, inoltre, ha sviluppato metodi per analizzare i comportamenti dinamici rilevati nelle reti di sistemi dinamici accoppiati come le reti neuronali e i sistemi di apprendimento. I ricercatori hanno sfruttato la RMF e i dati genetici per elaborare un approccio innovativo che ha portato all’associazione tra i polimorfismi dei singoli nucleotidi del gene DISC-1 e la schizofrenia nell’importantissima regione cerebrale del precuneo. Questa metodologia è stata già adottata da altri gruppi di ricerca che collaborano con il progetto, in Cina e nel Regno Unito. Utilizzando i dati della RMF e la modellazione computazionale, i ricercatori IAFBG hanno caratterizzato l’invecchiamento cerebrale misurandolo in base all’entropia funzionale per quantificare i neuroni eccitatori e la conduttanza eccitatoria. Lo strumento computazionale potrà essere utilizzato per rilevare le variazioni patologiche dei neuroni e dei trasmettitori neuronali. Oltre al trasferimento di conoscenze reso possibile dalle pubblicazioni e dalle conferenze, le attività svolte dal progetto hanno facilitato ulteriori collaborazioni tra Cina ed Europa. Le applicazioni cliniche di strumenti come l’analisi della RMF per la diagnosi e l’identificazione del rischio ereditario di disordini mentali potrebbero migliorare la diagnostica e l’efficacia delle terapie, con vantaggi anche per la prognosi e la qualità della vita dei pazienti.
Parole chiave
Disturbo mentale, RMF, bioinformatica, biofisico, genetico, schizofrenia
