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Computational neuroimaging: quantitative models of human visual neurons

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Uno sguardo ravvicinato al cervello umano

La maggior parte delle conoscenze sul cervello umano deriva da esperimenti sugli animali. Le caratteristiche neuronali degli umani e degli animali, tuttavia, sono diverse e ciò rende essenziale riuscire a eseguire misurazioni in scala confrontabile anche sugli esseri umani.

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Il progetto PRF MODELS ("Computational neuroimaging: quantitative models of human visual neurons"), finanziato dall'UE, ha cercato di colmare questa lacuna affiancando i segnali di neuroimaging umani non invasivi alle proprietà neuronali. I ricercatori hanno applicato un nuovo metodo di neuroimaging computazionale che misura le proprietà della popolazione neuronale umana più vicine a quelle derivate da esperimenti invasivi condotti sugli animali. L'utilità di questo metodo spazia dagli aspetti scientifici fondamentali fino alle neuroscienze cliniche, poiché si basa sull'osservazione sia di disturbi rari sia di malattie più diffuse che provocano danni visivi. Prima di tutto, il team PRF MODELS ha cercato di replicare con le proprie misurazioni computazionali gli esperimenti più diffusi sugli animali e i dati comportamentali umani, convalidando le misurazioni con previsioni derivate da una struttura teorica consolidata e cercando di creare modelli più complessi delle proprietà neuronali in condizioni di visione naturale. La valutazione neuropsicologica di due pazienti infartuati ha rivelato deficit specifici nella percezione del movimento, fornendo risultati che provano l'esistenza di vari distinti meccanismi per l'elaborazione del movimento nel sistema visivo umano. Il progetto ha inoltre raccolto evidenze di stabilità e di plasticità in una rara malattia congenita umana chiamata achiasma. Il metodo PRF MODELS può essere utilizzato con la neuroscienza di base e applicata, come confermato dagli studi iniziali sulla sindrome da achiasma e su patologie più diffuse come la degenerazione maculare.

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