I ricercatori della University of Southern California e del Wake Forest Baptist Medical Center hanno sviluppato una protesi per il cervello progettata per aiutare le persone che soffrono di perdita di memoria.
La protesi, che include una piccola schiera di elettrodi impiantati nel cervello, ha ottenuto buoni risultati nei test di laboratorio su animali ed è attualmente in fase di valutazione in pazienti umani.
Il dispositivo, progettato in origine alla USC e testato alla Wake Forest Baptist, deriva da decenni di ricerca di Ted Berger e si basa su un nuovo algoritmo creato da Dong Song, entrambi della Viterbi School of Engineering della USC.
Lo sviluppo è anche il risultato di una collaborazione più che decennale con Sam Deadwyler e Robert Hampson, del Dipartimento di Fisiologia e Farmacologia della Wake Forest Baptist, che hanno raccolto i dati neurali usati per costruire modelli e algoritmi.
Segnali e input sensoriali
Quando il cervello riceve input sensoriali, crea una memoria sotto forma di un segnale elettrico complesso che viaggia su più aree dell'ippocampo, il centro di memoria del cervello. Ad ogni regione, il segnale viene ricodificato fino a raggiungere la regione finale come segnale totalmente diverso, che viene quindi inviato fuori dall'ippocampo per essere conservato a lungo termine.
Se c'è un danno ad una regione che impedisce questa traduzione, allora c'è la possibilità che non si formi il ricordo a lungo termine. Ecco perché un individuo con un danno ippocampale (a causa di Alzheimer, per esempio) può ricordare gli eventi di molto tempo fa (cose che erano già tradotte nella memoria a lungo termine prima dell'insorgenza del danno cerebrale), ma ha difficoltà a formarne di nuovi.
Song e Berger hanno trovato un modo per simulare con precisione questa traduzione della memoria da breve a lungo termine, usando i dati ottenuti da Deadwyler e Hampson, prima su animali, e quindi su esseri umani. La loro protesi è progettata per bypassare una sezione ippocampale danneggiata e fornire alla regione successiva la memoria tradotta correttamente.
Questo avviene nonostante il fatto che attualmente non c'è modo di "leggere" un ricordo guardando solo il suo segnale elettrico. "E' come tradurre dallo spagnolo al francese senza capire nessuna delle due lingue", ha detto Berger.
Letture accurate
L'efficacia del modello è stata verificata dai team dell'USC e della Wake Forest Baptist. Con il permesso di pazienti che avevano elettrodi impiantati nel loro ippocampo per trattare crisi croniche, Hampson e Deadwyler leggono i segnali elettrici creati durante la formazione della memoria in due aree dell'ippocampo, e poi inviano le informazioni a Song e Berger che costruiscono il modello.
Il team introduce quindi quei segnali nel modello e legge come i segnali generati dalla prima regione dell'ippocampo sono tradotti in segnali generati dalla seconda regione dell'ippocampo. In centinaia di esperimenti clinici condotti su 9 pazienti, l'algoritmo ha previsto con precisione come i segnali sarebbero stati tradotti con una precisione di circa il 90 per cento.
"La capacità di prevedere i segnali neurali con il modello dell'USC indica che può essere usato per progettare un dispositivo che supporti o sostituisca la funzione di una parte danneggiata del cervello", ha detto Hampson.
Nella fase successiva, il team tenterà di inviare il segnale ritradotto nel cervello di un paziente con danni in una delle regioni, per tentare di bypassare i danni e consentire la formazione di una memoria accurata a lungo termine.
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La ricerca, che ha anche il potenziale per aiutare i soldati feriti che soffrono di perdita di memoria, è stata finanziata dalla DARPA e dall'USC.
Fonte: Robert Perkins in University of Southern California (> English text) - Traduzione di Franco Pellizzari.
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