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Il cervello come una rete Wi-Fi: da Ca' Foscari un nuovo approccio per comprendere l'Alzheimer

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Immagine generata con intelligenza artificiale

Il cervello umano come una moderna rete di telecomunicazioni, dove le aree corticali si scambiano ‘pacchetti’ di dati e la malattia agisce come un'interferenza che degrada il segnale. È questa la prospettiva adottata da un team di ricerca internazionale guidato dal Dipartimento di Scienze Molecolari e Nanosistemi di Ca' Foscari. Lo studio, pubblicato su Nature Scientific Reports, propone un cambio di paradigma nell'analisi dell'Alzheimer, utilizzando gli strumenti dell'ingegneria informatica per mappare il declino cognitivo.

Per analizzare il cervello, il gruppo di ricerca non si è focalizzato sui singoli neuroni (circa 86 miliardi), ma ha optato per una modellazione più snella basata su aree funzionali. Come spiega il professor Peppino Fazio, docente di Telecomunicazioni e primo autore dello studio: “Basandoci sugli atlanti cerebrali, in particolare quello di Harvard-Oxford, abbiamo considerato il funzionamento del cervello in termini di aree funzionali, più precisamente abbiamo lavorato su 48 regioni corticali. Ogni regione è modellata come un nodo di una rete di telecomunicazioni, quindi come una sorgente/destinazione di informazioni”.

In questo modello, le connessioni sinaptiche tra le diverse aree rappresentano i canali di comunicazione. Il team ha utilizzato i dati biologici delle risonanze magnetiche funzionali provenienti dal dataset ADNI (Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative), analizzando pazienti suddivisi per età, sesso e condizione clinica. L'obiettivo era quantificare il traffico di dati tra i vari ‘dispositivi’ della rete cerebrale.

Illustrazione del processo di conversione dei dati seguito per il raggiungimento dei risultati: partendo dalla mappa cerebrale e dalle fMRI è possibile arrivare al modello di rete di telecomunicazioni, seguendo tutti gli step proposti e validati.

Contrariamente all'idea di una semplice interruzione fisica delle connessioni, lo studio evidenzia come la patologia si manifesti attraverso una drastica riduzione dell'attività di scambio informativo. L'analisi del ‘throughput’ (la capacità di trasmissione dati) mostra che nei pazienti sani il flusso è costante ed efficiente, mentre nel cervello affetto da Alzheimer il volume dei pacchetti scambiati crolla.

Secondo il professor Fazio, l’analogia più adatta non è quella di un cavo tagliato, ma di un segnale disturbato: “È possibile considerare un parallelismo tra la degradazione dei segnali cerebrali e le interferenze presenti nei fenomeni di propagazione elettromagnetica, spesso causa di una riduzione delle performance della rete, come accade per la tecnologia Wi-Fi o per i disturbi del segnale nelle reti cellulari con utenti mobili”. Questa perturbazione è particolarmente evidente in nodi specifici, come quelli del polo temporale e del giro temporale, componenti cruciali per la memoria, il linguaggio e l'elaborazione sensoriale ed emotiva.

La conversione delle immagini cliniche in dati numerici è stata possibile grazie a un approccio fortemente interdisciplinare, che ha visto la collaborazione tra figure esperte di telecomunicazioni, chimica fisica, medicina e sistemi complessi. Per trasformare i segnali cerebrali in pacchetti digitali, il team ha applicato tecniche simili a quelle usate per la digitalizzazione dell'audio. “Per modellare un'area funzionale del cervello come un nodo di telecomunicazioni è stato applicato lo stesso metodo che si usa per ‘elaborare’ i segnali sonori reali in formato digitale, ovvero la quantizzazione dei campioni”, chiarisce il docente cafoscarino.

L'orizzonte della ricerca è lo sviluppo di sistemi automatici per l'analisi clinica. L'idea è che, un domani, un algoritmo possa analizzare una risonanza magnetica e fornire una rappresentazione numerica precisa dello stato delle trasmissioni cerebrali, identificando le aree dove la ‘mutua informazione’ sta venendo meno.
L'integrazione dell'intelligenza artificiale in questo modello potrebbe inoltre permettere di intercettare i segnali della malattia con largo anticipo rispetto ai test tradizionali. Come sottolinea Fazio: “La diagnosi precoce potrebbe rappresentare un valido aiuto per rallentare un processo degenerativo irreversibile”.

Francesca Favaro