Un modello computazionale che decodifica la diversità del cervello
Un modello computazionale sviluppato con il sostegno dei progetti NEMESIS, EBRAINS 2.0(si apre in una nuova finestra), VIRTUAL BRAIN TWIN(si apre in una nuova finestra) e HBP SGA3(si apre in una nuova finestra), finanziati dall’UE, sta fornendo preziose informazioni sul funzionamento del cervello umano. Come descritto nello studio(si apre in una nuova finestra) pubblicato sulla rivista «Proceedings of the National Academy of Sciences», il modello mostra che le differenze regionali dei recettori cerebrali contribuiscono a plasmare l’attività neurale in tutto il cervello.
Un ponte tra i dettagli molecolari e gli stati cerebrali globali
Il cervello è per sua natura diversificato e presenta differenze in termini di chimica e struttura, dalle molecole più piccole alle regioni anatomiche più grandi. Tuttavia, la scienza non ha ancora compreso appieno come questa diversità influenzi l’attività elettrica complessiva del cervello e la maggior parte dei modelli cerebrali su larga scala attua una semplificazione trattando ogni regione corticale come se funzionasse allo stesso modo delle altre. «Una delle sfide centrali delle neuroscienze è capire come i processi che avvengono a livello molecolare influenzano il comportamento del cervello nel suo insieme», commenta in un comunicato stampa di «EurekAlert!»(si apre in una nuova finestra) il primo autore dello studio Leonardo Dalla Porta, dell’Istituto di Ricerca Biomedica August Pi i Sunyer (IDIBAPS), in Spagna, che è stato partner dei progetti NEMESIS e HBP SGA3. «Il nostro studio fornisce un esempio concreto di come iniziare a collegare queste scale molto diverse all’interno dello stesso quadro computazionale.» In questo studio, il gruppo di ricerca ha sviluppato un modello computazionale dettagliato della corteccia in grado di simulare diversi stati cerebrali, dalla veglia al sonno. Per farlo, sono stati usati dati umani reali che rispecchiano il collegamento fisico delle regioni cerebrali e la posizione di recettori specifici (i recettori muscarinici dell’acetilcolina) sulla base sia di dati genetici che di scansioni cerebrali. Le mappe dei recettori sono quindi servite per definire la facilità di attivazione delle diverse regioni cerebrali. L’équipe ha scoperto che la regolazione dei livelli di attività in base alla disposizione naturale di questi recettori modifica in modo significativo il comportamento dell’intera rete cerebrale e migliora la sincronizzazione tra le regioni, rendendo il flusso di informazioni più efficiente. Queste scoperte portano a ipotizzare che la naturale eterogeneità del cervello aiuti le diverse regioni cerebrali a sincronizzarsi e a condividere le informazioni in modo più efficace, consentendo al cervello di passare in modo flessibile da uno stato all’altro.
Svelare i segreti degli stati cerebrali misti
Un dato interessante emerso dalla ricerca è che la diversità naturale del cervello spiega anche la coesistenza di un’attività localizzata simile al sonno in stati altrimenti simili alla veglia. L’équipe del progetto ha studiato una situazione complessa in cui piccole aree cerebrali mostravano onde lente simili a quelle del sonno, mentre il resto del cervello agiva come se fosse sveglio. Ha dunque dimostrato che questa combinazione di stati deriva naturalmente dall’interazione tra il grado di adattamento all’attività delle singole regioni e il modo in cui sono fisicamente collegate. Nel complesso, lo studio, sostenuto da NEMESIS (NEurological MEchanismS of Injury, and Sleep-like cellular dynamics), EBRAINS 2.0 (EBRAINS 2.0: A Research Infrastructure to Advance Neuroscience and Brain Health), VIRTUAL BRAIN TWIN (Virtual Brain Twin for personalised treatment of Psychiatric Disorders) e HBP SGA3 (Human Brain Project Specific Grant Agreement 3), evidenzia che la diversità molecolare e strutturale del cervello è essenziale per plasmarne l’attività su larga scala. Questa scoperta apre nuove strade per trovare nuove modalità di collegare i dettagli biologici su piccola scala alla funzione cerebrale nel suo complesso, e potrebbe condurre a simulazioni più accurate dei disturbi neurologici e ai trattamenti personalizzati. Per maggiori informazioni, consultare: progetto NEMESIS pagina web del progetto EBRAINS 2.0(si apre in una nuova finestra) sito web del progetto VIRTUAL BRAIN TWIN(si apre in una nuova finestra) sito web del progetto HBP SGA3(si apre in una nuova finestra)
