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FP7

ODORLEARNINGCIRCUIT Risultato in breve

Project ID: 625996
Finanziato nell'ambito di: FP7-PEOPLE
Paese: Svizzera

L’elaborazione delle informazioni olfattive nel cervello del topo

Un finanziamento dell’UE ha sostenuto alcuni ricercatori nel loro intento di chiarire la codificazione delle informazioni sensoriali nelle popolazioni neuronali del bulbo olfattivo (olfactory bulb, OB) nei topi.
L’elaborazione delle informazioni olfattive nel cervello del topo
Il cervello è un organo complesso e, anche se la scienza ha compiuto passi da gigante, gran parte del suo funzionamento resta un mistero. L’iniziativa ODORLEARNINGCIRCUIT (Sensory learning-induced changes of neuronal population activity in the olfactory bulb of awake mice) ha studiato come le informazioni odorose vengono elaborate, partendo dall’OB fino ai circuiti cerebrali specializzati, in topi svegli, durante vari compiti di discriminazione degli odori. Ha impiegato la microscopia a due fotoni per mappare l’attività della popolazione neuronale.

L’OB contiene due popolazioni neuronali denominate cellule mitrali e a pennacchio (rispettivamente MC e TC), che ricevono le informazioni sugli odori e le trasmettono al cervello. I ricercatori hanno utilizzato indicatori Ca2+ codificati (GECI) per distinguere tra le due popolazioni neuronali nell’OB.

Gli esiti dello studio hanno rivelato una plasticità d’insieme che dipende dallo stato e dal tipo di cellula nell’OB con separazione di pattern di informazioni odorose complesse attraverso vie sensoriali parallele. Le MC e le TC discriminavano gli odori in base ai rispettivi intervalli di concentrazione. Suscita un particolare interesse il fatto che la discriminabilità dell’odore di insieme restava stabile nel corso del tempo, anche se la rappresentazione dell’odore di insieme veniva costantemente riorganizzata giornalmente.

I compiti di apprendimento sulla discriminazione di odore attivo hanno rivelato una forma finora sconosciuta di plasticità d’insieme a lungo termine, esclusivamente propria della popolazione di MC che migliorava la discriminabilità degli odori.

Complessivamente, le conclusioni di ODORLEARNINGCIRCUIT potrebbero essere utili per ottimizzare la codifica delle informazioni nell’OB. Accanto alla fisiologia olfattiva, queste metodologie potrebbero anche essere adattate per studiare i meccanismi sottesi in altri circuiti neurali.

Informazioni correlate

Argomenti

Life Sciences

Keywords

Odore, informazioni sensoriali, bulbo olfattivo, ODORLEARNINGCIRCUIT, plasticità d’insieme
Numero di registrazione: 191206 / Ultimo aggiornamento: 2017-02-23