Riorganizzazione della corteccia visiva: prima (a sinistra) e subito dopo un danno alla retina (al centro), e in una fase successiva (a destra). La maggior parte dei neuroni nella zona in cui le immagini vengono proiettate dalla retina danneggiata può raggiungere di nuovo il livello di attività originale grazie alle nuove connessioni formate con le cellule vicine. I colori nella parte inferiore dell'immagine indicano i punti sulla retina da cui viene ricevuto lo stimolo a cui i neuroni mostrano la reazione più forte. (Fonte: PLoS Computational Biology)Il cervello umano continua a cambiare per tutta la vita di una persona. Vengono creati continuamente nuovi collegamenti, mentre le sinapsi che non sono più usate degenerano.

Finora si sapeva poco dei meccanismi alla base di questi processi. Il Dr. Markus Butz, neuroinformatico del Jülich, è riuscito ora ad attribuire la formazione di nuove reti neurali nella corteccia visiva ad una semplice regola omeostatica [il raggiungimento di una condizione di stabilità relativa] che è anche la base di molti altri processi di autoregolazione in natura.

Con questa spiegazione, lui e il suo collega Dr. Arjen van Ooyen da Amsterdam, delineano anche una nuova teoria sulla plasticità del cervello, ed un nuovo approccio per capire i processi di apprendimento e trattare le lesioni e le malattie cerebrali.

Il cervello degli esseri umani adulti non é per niente cablato in modo fisso. Gli scienziati hanno ripetutamente stabilito questo fatto nel corso degli ultimi anni, con diverse tecniche di scansione. Questa cosiddetta neuroplasticità non solo ha un ruolo cruciale nei processi di apprendimento, ma consente anche al cervello di recuperare dagli infortuni e di compensare la perdita di funzioni.

I ricercatori hanno scoperto solo di recente che anche nel cervello adulto, non solo le sinapsi esistenti si adattano alle nuove circostanze, ma sono costantemente prodotte e riorganizzate nuove connessioni. Tuttavia, non si sapeva ancora come sono controllati nel cervello questi processi di riarrangiamento naturali. Nella rivista ad accesso libero PLoS Computational Biology, Butz e van Ooyen ora presentano una regola semplice che spiega come si formano queste nuove reti di neuroni.

"E' molto probabile che sia la plasticità strutturale del cervello la base per la formazione della memoria a lungo termine", afferma Markus Butz, che ha lavorato nei mesi scorsi nel Simulation Laboratory Neuroscience di recente costituzione, al Jülich Supercomputing Center. "E non è solo una questione di apprendimento. Dopo una amputazione delle estremità, una lesione cerebrale, l'insorgenza di una malattia neurodegenerativa, e un ictus, si forma un gran numero di nuove sinapsi per adattare il cervello ai cambiamenti duraturi nei nuovi modelli stimolativi".

L'attività regola la formazione delle sinapsi

Questi risultati mostrano che la formazione di nuove sinapsi è guidata dalla tendenza dei neuroni a mantenere un livello di attività elettrica 'pre-impostato'. Se l'attività elettrica media scende sotto una certa soglia, i neuroni cominciano a stabilire attivamente nuovi punti di contatto. Queste sono le basi per le nuove sinapsi che forniscono input aggiuntivi: aumenta il tasso di attivazione dei neuroni. Questo funziona anche nell'altro senso: non appena il livello di attività supera un limite superiore, il numero di connessioni sinaptiche viene ridotto per evitare qualsiasi sovraeccitazione: diminuisce la frequenza di scariche neuronali.

In natura si verificano frequentemente forme di omeostasi analoghe, per esempio nella regolazione della temperatura corporea e dei livelli di zucchero nel sangue. Tuttavia, Markus Butz puntualizza che questo non funziona senza una certa eccitazione minima dei neuroni: "Un neurone che non riceve più alcun stimolo perde ancora di più sinapsi e muore dopo qualche tempo. Dobbiamo prendere in considerazione questa restrizione se vogliamo che i risultati delle nostre simulazioni concordino con le osservazioni".

Usando la corteccia visiva come esempio, i neuroscienziati hanno studiato i principi in base ai quali i neuroni formano nuove connessioni e abbandonano le sinapsi esistenti. In questa regione del cervello é continuamente rigenerato circa il 10% delle sinapsi. Quando la retina è danneggiata, questa percentuale aumenta ulteriormente. Con simulazioni al computer, gli autori sono riusciti a ricostruire la riorganizzazione dei neuroni in modo conforme ai risultati sperimentali, nella corteccia visiva di topi e scimmie con retine danneggiate.

La corteccia visiva è particolarmente adatta per dimostrare la nuova regola di crescita, perché ha una proprietà denominata retinotopia: Questo vuol dire che i punti proiettati l'uno accanto all'altro sulla retina sono disposti uno accanto all'altro anche quando sono proiettati sulla corteccia visiva, proprio come su una mappa. Se sono danneggiate delle zone della retina, le cellule su cui vengono proiettate le immagini associate ricevono input diversi. "Nelle nostre simulazioni, si può vedere che le aree che non ricevono più alcun input dalla retina iniziano a costruire legami crociati, che permettono loro di ricevere più segnali dalle cellule vicine", dice Markus Butz. Questi legami crociati sono formati lentamente dal bordo della zona danneggiata verso il centro, in un processo simile alla guarigione di una ferita, finché il livello di attività originale è più o meno ripristinato.

Plasticità sinaptica e strutturale

"La nuova regola di crescita fornisce plasticità strutturale con un principio che è semplice quasi come quello della plasticità sinaptica", dice il co-autore Arjen van Ooyen, che lavora da decenni su modelli per lo sviluppo di reti neurali. Già nel 1949, il professore di psicologia Donald Hebb Olding ha scoperto che le connessioni tra i neuroni attivati spesso ​​diventano più forti. Quelli che scambiano poche informazioni si indeboliscono.

Oggi, molti scienziati ritengono che questo principio Hebbiano abbia un ruolo centrale nei processi di apprendimento e memoria. Mentre la plasticità sinaptica è in gran parte coinvolta nei processi di breve termine, quelli che vanno da pochi millisecondi a diverse ore, la plasticità strutturale si estende su scale di tempo più lunghe, da alcuni giorni a mesi.

La plasticità strutturale svolge pertanto un ruolo particolarmente importante nella fase di riabilitazione (precoce) di pazienti affetti da patologie neurologiche, che dura anche settimane e mesi. La visione che guida il progetto è che le idee preziose per il trattamento dei pazienti con ictus potrebbero derivare da previsioni accurate di formazione di sinapsi. Se i medici sapessero come cambierà la struttura del cervello di un paziente e potessero riorganizzarla durante il trattamento, potrebbero determinare i tempi ideali per le fasi di stimolazione e di riposo, migliorando così l'efficienza del trattamento.

Nuovo approccio per numerose applicazioni

"E' stato in precedenza ipotizzato che anche la plasticità strutturale segue il principio della plasticità Hebbiana. I risultati suggeriscono invece che la plasticità strutturale è governata dal principio omeostatico, che non è stato preso in considerazione prima", dice il Prof. Abigail Morrison, responsabile del Simulation Laboratory Neuroscience del Jülich. Il suo team sta già integrando la nuova regola nel software di simulazione ad accesso libero NEST, che viene utilizzato da numerosi scienziati di tutto il mondo.

Questi risultati sono rilevanti anche per il progetto Human Brain. Neuroscienziati, scienziati medici, informatici, fisici e matematici in Europa stanno lavorando insieme per simulare l'intero cervello umano su computer ad alte prestazioni della prossima generazione, al fine di capire meglio come funziona. "A causa della complessa circuiteria sinaptica nel cervello umano, non è plausibile che la sua tolleranza ai guasti e la flessibilità siano ottenuti sulla base di regole statiche di connessione. Sono necessari quindi dei modelli per un processo di auto-organizzazione", dice il Prof. Markus Diesmann dell'Istituto di Neuroscienze e Medicina del Jülich che è coinvolto nel progetto. Egli dirige il Computational and Systems Neuroscience (INM-6), una branchia dell'istituto che funziona da interfaccia tra la ricerca neuroscientifica e la tecnologia di simulazione.

 

 

 

 

 

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Fonte: Forschungszentrum Juelich.

Riferimenti: Markus Butz, Arjen van Ooyen. A Simple Rule for Dendritic Spine and Axonal Bouton Formation Can Account for Cortical Reorganization after Focal Retinal Lesions. PLoS Computational Biology, 2013; 9 (10): e1003259 DOI: 10.1371/journal.pcbi.1003259

Pubblicato in fz-juelich.de (> English version) - Traduzione di Franco Pellizzari.

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