Il cervello trova un ordine nel mare di caos

synapse in a noisy environmentGrafica: © Blue Brain Project / EPFL

In che modo il cervello trova ordine in un mare di rumore e caos? I ricercatori dell'EPFL Blue Brain Project hanno trovato la risposta a questa vecchia domanda usando tecniche di simulazione avanzate per studiare il modo in cui i neuroni si parlano tra loro mentre sono immersi in un mare di rumore e caos.


In uno studio pubblicato su Nature Communications, hanno scoperto che lavorando in gruppo, i neuroni corticali possono rispondere anche a input deboli sullo sfondo di rumore e caos, permettendo al cervello di trovare ordine.


I neuroni comunicano tra loro inviando rapidi impulsi di segnali elettrici chiamati spikes (picchi o spari). A prima vista, la generazione di questi picchi può essere molto affidabile: quando un neurone isolato riceve ripetutamente esattamente lo stesso input elettrico, troviamo lo stesso schema di spari. Perché, quindi, l'attività dei neuroni corticali in un animale vivo fluttua e in realtà sembra così variabile?


Ci sono due ragioni per questo. In primo luogo, quando si trasmette un segnale a un altro neurone, il processo a volte può fallire e questi fallimenti sono imprevedibili, come tirare un dado per decidere un risultato. "Stimiamo che la possibilità che una sinapsi tra due neuroni piramidali corticali passi un segnale neurotrasmettitore chimico possa arrivare al 10%", spiega il ricercatore capo Max Nolte. Questa incertezza significa che ogni volta un neurone sentirà in modo diverso lo stesso messaggio inviato dai neuroni collegati.


In secondo luogo, quando i due tipi fondamentali di neuroni corticali (eccitatori e inibitori) sono interconnessi in una rete, le piccole incertezze nei modelli di attività si amplificano. Questo porta a schemi imprevedibili, un comportamento che si chiama caos.


Questo sfondo di rumore e caos suggerisce che i singoli neuroni corticali non riescono a trovare l'ordine e a sparare spikes affidabili, e quindi il cervello deve 'fare una media' dell'attività di molti neuroni per sicurezza: ascolta l'intero coro invece dei singoli cantanti.

 

 

La neuroscienza di simulazione trova la risposta

Le manipolazioni sperimentali necessarie per districare le fonti di rumore nel cervello e valutare il loro impatto sull'attività neuronale sono attualmente impossibili da eseguire in un animale in vivo e persino nel tessuto cerebrale separato in vitro.


"Per il momento, semplicemente non è possibile monitorare tutte le migliaia di input cerebrali verso un neurone in vivo, né accendere e spegnere diverse fonti di rumore", afferma Nolte. L'approssimazione più vicina del tessuto corticale raggiunta fino ad oggi in un modello è la ricostruzione digitale biologicamente dettagliata del microcircuito neocorticale di ratto del Blue Brain Project (Cell 2015).


Questo modello di computer ha fornito la piattaforma ideale ai ricercatori per studiare fino a che punto le voci dei singoli neuroni possono essere comprese, in quanto contiene modelli vincolati ai dati della trasmissione inaffidabile del segnale tra neuroni.


Usando questo modello, hanno scoperto che l'attività che viene generata spontaneamente dai neuroni interconnessi è altamente rumorosa e caotica, rappresentando tempi di 'sparo' molto diversi in ogni ripetizione.


"Abbiamo studiato l'origine e la natura della variabilità interna corticale con un modello di microcircuito neocorticale biofisico con fonti di rumore biologicamente realistiche", rivela Nolte. "Abbiamo osservato che i segnali del neurotrasmettitore inaffidabili sono amplificati dalle dinamiche di rete ricorrenti, causando una memoria in rapido decadimento del passato, un mare di rumore e caos".

 

 

Risposte affidabili tra rumore e caos

Ma, naturalmente, il cervello dei mammiferi non ha una memoria in rapido decadimento. In effetti, forse l'intuizione più affascinante dello studio è che i tempi di sparo, che erano altamente inaffidabili durante l'attività spontanea, sono diventati altamente affidabili quando il circuito ha ricevuto input esterni.


Questo fenomeno non era semplicemente il risultato di un forte input esterno che portava direttamente i neuroni a dare risposte affidabili. Anche un debole input talamocorticale potrebbe far passare brevemente la rete a un regime di spiking altamente affidabile. A quel punto, le interazioni tra i neuroni, che altrimenti amplificano l'incertezza e il caos, al contrario amplificano l'affidabilità e consentono al cervello di trovare l'ordine.


"Gli stimoli tallamocorticali possono provocare tempi di sparo affidabili con una precisione di millisecondi tra rumore e caos", spiega il fondatore e direttore di Blue Brain, il prof. Henry Markram. “Sorprendentemente, abbiamo dimostrato che questo effetto si basa sui neuroni corticali che lavorano in gruppo. Il nostro modello mostra quindi che rumore e caos nelle reti di neuroni corticali sono compatibili con uno spiking affidabile, che consente al cervello di trovare l'ordine. Questa scoperta suggerisce che l'attività altamente fluttuante dei neuroni corticali in un animale vivo sta riflettendo l'ordine, non il rumore e il caos”.

 

 

 


Fonte: École Polytechnique Fédérale de Lausanne (> English text) - Traduzione di Franco Pellizzari.

Riferimenti: Max Nolte, Michael W. Reimann1, James G. King, Henry Markram, Eilif B. Muller. Cortical reliability amidst noise and chaos. Nature Communications, 22 Aug 2019, DOI

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Liberatoria: Questo articolo non propone terapie o diete; per qualsiasi modifica della propria cura o regime alimentare si consiglia di rivolgersi a un medico o dietologo. Il contenuto non rappresenta necessariamente l'opinione dell'Associazione Alzheimer onlus di Riese Pio X ma solo quella dell'autore citato come "Fonte". I siti terzi raggiungibili da eventuali collegamenti contenuti nell'articolo e/o dagli annunci pubblicitari sono completamente estranei all'Associazione, il loro accesso e uso è a discrezione dell'utente. Liberatoria completa qui.

Nota: L'articolo potrebbe riferire risultati di ricerche mediche, psicologiche, scientifiche o sportive che riflettono lo stato delle conoscenze raggiunte fino alla data della loro pubblicazione.


 

 

   

 

 

 


Fonte:

(> English text) - Traduzione di Franco Pellizzari.

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