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La 'Computational Intelligence' apre nuove strade nella ricerca di Alzheimer
Ricercatori del gruppo di Computational Intelligence, con sede all'Universidad Politécnica de Madrid Facultad de Informática, hanno usato l'apprendimento automatico e tecniche di data mining [recupero informazioni in grandi basi di dati] per confrontare i livelli di espressione genica di pazienti di Alzheimer (AD) in due regioni chiave dell'ippocampo:
nel giro dentato, dove la malattia sembra avere poco o nessun effetto, e nella corteccia entorinale, in cui la malattia produce maggiore danno neuronale.
 Ricostruzione dei neuroni granulari. Si stima che i neuroni granulari sono l'80% dei neuroni del giro dentato. Al contrario, i neuroni piramidali sono i neuroni più comuni nella corteccia entorinale e sono il gruppo più a rischio di lesioni nell'Alzheimer. Credit: Facultad de Informática, UPM. |
I risultati, pubblicati in Computer Methods and Programs in Biomedicine, confermano i precedenti risultati di altri studi e stabiliranno nuove ipotesi di lavoro per la ricerca sull'Alzheimer.
Il giro dentato e la corteccia entorinale
La formazione dell'ippocampo è una struttura complessa situata nel lobo temporale del cervello, che svolge un ruolo chiave nella memoria, nell'attenzione e nella navigazione spaziale. E' composto da sei regioni: presubiculum, subiculum, parasubiculum, giro dentato, ippocampo e corteccia entorinale. Una parte notevole di questa formazione è il giro dentato, una delle poche regioni del cervello in cui continuano a nascere nuovi neuroni(neurogenesi) durante l'età adulta. È noto che la neurogenesi svolge un ruolo chiave nella generazione di nuovi ricordi.
Studi istopatologici post-mortem hanno fornito la prova che il giro dentato è la regione ippocampale meno colpita dall'AD. La corteccia entorinale è l'interfaccia principale tra l'ippocampo e la neocorteccia. Questa regione svolge un ruolo chiave nella formazione e nel consolidamento della memoria, nonché nel recupero di ricordi autobiografici, dichiarativi e spaziali. Oggi sappiamo che la corteccia entorinale non è solo una delle prime aree ad essere colpite dall'AD, ma anche il luogo dove la sua progressione produce la maggior parte delle lesioni.
L'analisi dei dati, utilizzando un insieme di classificatori bayesiani
Il tecnica del data mining utilizzata è parte della disciplina dell'intelligenza computazionale. Grazie alla potenza di calcolo disponibile oggi, possono essere analizzate grandi quantità di dati complessi in modo olistico per identificare nuove scoperte o far nascere nuove ipotesi. Questo studio ha utilizzato tecniche di ensemble statistici applicate a modelli matematici per la ricerca di geni rilevanti e reti di dipendenza del gene. In entrambi i casi, il paradigma matematico utilizzato è chiamato classificatore Bayesiano.
Risultati
I risultati identificano i geni rilevanti in diverse malattie neurologiche, così come i meccanismi metabolici fondamentali che confermano precedenti ricerche molecolari in AD. Una di queste scoperte è la deregolamentazione dei geni DEC1 e BTRC che aiutano a regolare l'orologio molecolare che controlla il ritmo circadiano del corpo. Uno dei sintomi più comuni di AD è il disturbo del sonno, effetto della perdita del riferimento circadiano. Il cervello dei pazienti non identifica correttamente il momento per dormire o essere sveglio. I periodi insonni aumentano i livelli di beta amiloide, che provoca il progresso della malattia.
Un altro risultato degno di nota è la deregolamentazione del gene S100A10. Questo gene svolge un ruolo chiave nei recettori della serotonina, la cui attività è legata ai sintomi neuropsichiatrici in pazienti con AD. Analogamente, è noto per essere coinvolto nella patogenesi e nella deregolamentazione dei disturbi depressivi. Il livello di attività differenziale di questo gene, tra il giro dentato e la corteccia entorinale corrobora queste due associazioni e recenti scoperte lo identificano come un nuovo biomarcatore precoce di AD.
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Fonte: Universidad Politécnica de Madrid.
Riferimento: Armañanzas, R., Larrañaga, P. & Bielza, C. (2012). Ensemble transcript interaction networks: A case study on Alzheimer's disease. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 108(1), 442-450.
Pubblicato in MedicalXpress il 9 Ottobre 2012 - Traduzione di Franco Pellizzari.
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