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Ricerche

Come riesce il cervello a generare nuovi ricordi senza perdere quelli vecchi?



Come riesce il cervello a generare nuovi ricordi preservando quelli precedenti?Vasche di liquido collegate, che rappresentano i componenti delle connessioni delle cellule cerebrali che generano i ricordi. (Credit: Lab di Stefano Fusi PhD, ricercatore principale del Zuckermann Institute della Columbia)Scienziati della Columbia University hanno sviluppato un nuovo modello matematico che aiuta a spiegare come la complessità biologica permette al cervello umano di stabilire nuovi ricordi senza cancellare quelli vecchi, chiarendo come il cervello mantiene la fedeltà dei ricordi per anni, decenni o addirittura per tutta la vita.


Questo modello potrebbe aiutare i neuroscienziati a progettare studi più mirati della memoria, e anche stimolare progressi nell'hardware neuromorfo, i potenti sistemi di calcolo ispirati al cervello umano. La ricerca è pubblicata online da ieri su Nature Neuroscience.


"Il cervello riceve, organizza e memorizza continuamente i ricordi. Questi processi, che sono stati studiati in innumerevoli esperimenti, sono così complessi che gli scienziati hanno sviluppato modelli matematici per comprenderli meglio", ha detto Stefano Fusi PhD, ricercatore principale del Mortimer B. Zuckerman Mind Brain Behavior Institute della Columbia, professore associato di neuroscienze della Columbia University e autore senior della ricerca. "Il modello che abbiamo sviluppato spiega finalmente perché la biologia e la chimica che sono alla base della memoria sono così complesse, e in che modo questa complessità guida la capacità di ricordare del cervello".


E' diffusa l'opinione che i ricordi siano memorizzati nelle sinapsi, piccole strutture sulla superficie dei neuroni. Queste sinapsi fungono da condotte, trasmettendo informazioni alloggiate all'interno di impulsi elettrici che di norma passano da neurone a neurone. Nei primi modelli della memoria, l'intensità dei segnali elettrici che passa attraverso le sinapsi era paragonata alla manopola del volume di un impianto stereo; girava in su per aumentare (o in giù per abbassare) la forza di connessione tra i neuroni. Questo permette di generare ricordi.


Questi modelli funzionano molto bene, perchè rappresentano un'enorme capacità di memoria. Ma pongono anche un dilemma interessante:

"Il problema con un modello semplice di funzionamento delle sinapsi, tipo regolazione del volume, era che si è ipotizzato che la loro forza possa essere regolata indefinitamente in più o in meno", ha detto il dottor Fusi, che è anche membro del Center for Theoretical Neuroscience della Columbia. "Ma nel mondo reale questo non può accadere. Che si tratti della manopola del volume di un impianto stereo o di un qualsiasi sistema biologico, ci deve essere un limite fisico a quanto si può girare".


Quando sono imposti questi limiti, la capacità di memoria di questi modelli crolla. Così il dottor Fusi, in collaborazione con il collega Larry Abbott PhD, ricercatore del Zuckerman Institute, esperto di modellazione matematica del cervello, ha offerto un'alternativa: ogni sinapsi è più complessa di una sola regolazione, e dovrebbe invece essere descritta come un sistema con più regolazioni.


Nel 2005, i Dott. Fusi e Abbott hanno pubblicato uno studio che spiegava questa idea. Hanno descritto come le diverse regolazioni (che forse rappresentano gruppi di molecole) all'interno di una sinapsi potrebbero operare in tandem per formare nuovi ricordi, proteggendo quelli vecchi. Ma anche questo modello, come realizzato in seguito dagli autori, è insufficiente a spiegare quello che credevano potesse contenere il cervello, in particolare quello umano.


"Siamo arrivati a renderci conto che i vari componenti sinaptici, o regolazioni, non solo funzionano su diverse scale temporali, ma stanno anche probabilmente comunicando tra di loro", ha detto Marcus Benna PhD, ricercatore associato al Center for Theoretical Neuroscience della Columbia e primo autore della ricerca pubblicata ieri su Nature Neuroscience. "Una volta che abbiamo aggiunto la comunicazione tra i componenti del nostro modello, la capacità di stoccaggio è aumentata di un fattore enorme, diventando di gran lunga più rappresentativa di ciò che si realizza all'interno del cervello vivente".


Il Dr. Benna ha paragonato i componenti di questo nuovo modello ad un sistema di bicchieri collegati tra loro attraverso una serie di tubi: "In un gruppo di bicchieri interconnessi, ciascuno riempito con diverse quantità di acqua, il liquido tenderà a scorrere tra loro in modo tale che i livelli dell'acqua diventano uguali. Nel nostro modello, i bicchieri rappresentano i vari componenti all'interno di una sinapsi. L'aggiunta di liquido a uno dei bicchieri, o la rimozione da alcuni di essi, rappresenta la codifica di nuovi ricordi. Nel tempo, il flusso risultante di liquido si diffonde attraverso gli altri bicchieri, che è la conservazione a lungo termine dei ricordi".


I Dott. Benna e Fusi sperano che questo lavoro possa aiutare i neuroscienziati in laboratorio, agendo da quadro teorico per guidare i futuri esperimenti e portando infine a una caratterizzazione più completa e dettagliata del cervello.


"Mentre la base sinaptica della memoria è ben accettata, in non piccola parte per merito del lavoro del Dr. Eric Kandel, premio Nobel e condirettore del Zuckerman Institute, è stato molto più difficile chiarire come le sinapsi supportano i ricordi per molti anni senza degrado", ha detto il Dott Abbott. "Il lavoro dei Dott. Benna e Fusi dovrebbe servire da guida per i ricercatori che esplorano la complessità molecolare delle sinapsi".


Anche le implicazioni tecnologiche di questo modello sono promettenti. Il Dr. Fusi è da lungo tempo affascinato dall'hardware neuromorfo, i computer che sono stati progettati per imitare un cervello biologico.


"Oggi, l'hardware neuromorfo è limitato dalla capacità di memoria, che può essere catastroficamente bassa quando questi sistemi sono progettati per imparare in modo autonomo", ha detto il dottor Fusi. "La creazione di un modello migliore di memoria sinaptica potrebbe contribuire a risolvere questo problema, accelerando lo sviluppo di dispositivi elettronici che sono sia compatti che ad alta efficienza energetica, e altrettanto potenti del cervello umano".

 

 

 


Fonte: Columbia University (> English text) - Traduzione di Franco Pellizzari.

Riferimenti:

  1. Stefano Fusi, Patrick J. Drew, L.F. Abbott. Cascade Models of Synaptically Stored Memories. Neuron, 2005; 45 (4): 599 DOI: 10.1016/j.neuron.2005.02.001
  2. Marcus K Benna, Stefano Fusi. Computational principles of synaptic memory consolidation. Nature Neuroscience, October 2016 DOI: 10.1038/nn.4401

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