Lo spazio perivascolare (area all'interno delle linee bianche) in cui i ricercatori hanno iniettato piccole particelle (punti in movimento) seguite da linee che indicano la loro direzione. Avendo misurato la posizione e la velocità delle particelle nel tempo, il team ha quindi integrato questo video 2D con reti neurali creando una vista 3D ad alta risoluzione senza precedenti del sistema di flusso dei fluidi del cervello. (Fonte: Douglas Kelley)
Una nuova tecnica basata sull'intelligenza artificiale (AI) per misurare il flusso dei fluidi attorno ai vasi sanguigni del cervello potrebbe avere grandi implicazioni per lo sviluppo di trattamenti per malattie come il morbo di Alzheimer (MA).
Gli spazi perivascolari che circondano i vasi sanguigni cerebrali trasportano fluidi simili ad acqua intorno al cervello e aiutano a spazzare via i rifiuti. Le alterazioni del flusso dei fluidi sono legate a condizioni neurologiche, che comprendono il MA, la malattia dei capillari, l'ictus e le lesioni cerebrali traumatiche, ma sono difficili da misurare in vivo.
Un team multidisciplinare di ingegneri meccanici, neuroscienziati e informatici guidati da Douglas Kelley, professore associato dell'Università di Rochester, ha sviluppato nuove misurazioni di velocimetria AI per calcolare accuratamente il flusso dei fluidi cerebrali. I risultati sono delineati in uno studio pubblicato su PNAS - Proceedings of the National Academy of Sciences.
"In questo studio, abbiamo combinato alcune misurazioni all'interno dei modelli animali con una nuova tecnica di intelligenza artificiale che ci ha permesso di misurare efficacemente cose che nessuno è mai stato in grado di misurare prima", afferma Kelley, membro di facoltà del dipartimento di ingegneria meccanica della Rochester.
Il lavoro si basa su anni di esperimenti condotti dal coautore Maiken Nedergaard, condirettore del Center for Translational Neuromedicine della Rochester. Il gruppo è riuscito in precedenza a condurre studi bidimensionali sul flusso del fluido negli spazi perivascolari, iniettando piccole particelle nel fluido e misurando la loro posizione e velocità nel tempo. Ma gli scienziati avevano bisogno di misurazioni più complesse per comprendere la piena macchinosità del sistema, ed è difficoltoso esplorare un sistema di fluidi così vitale.
Per affrontare quella sfida, il team ha collaborato con George Karniadakis dalla Brown University per sfruttare l'intelligenza artificiale. Hanno integrato i dati 2D esistenti con reti neurali informate dalla fisica per creare una vista a risoluzione senza precedenti sul sistema.
"Questo è un modo per rivelare pressioni, forze e la portata tridimensionale con molta più precisione di quanto possiamo altrimenti fare", afferma Kelley. “La pressione è importante perché nessuno sa con certezza quale meccanismo di pompaggio guida tutti questi flussi intorno al cervello. Questo è un campo nuovo".
Fonte: University of Rochester (> English) - Traduzione di Franco Pellizzari.
Riferimenti: K AS Boster, [+8], DH Kelley. Artificial intelligence velocimetry reveals in vivo flow rates, pressure gradients, and shear stresses in murine perivascular flows. PNAS, 29 Mar 2023, DOI
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