Ricercatori del Medical Center della Radboud University (Olanda) hanno sviluppato un insieme di grafici di crescita del cervello. Questi 'grafici cerebrali' forniscono modelli di riferimento per lo sviluppo e l'invecchiamento del cervello in tutta la durata della vita umana, basati su un insieme di dati molto ampio. Questi modelli possono essere usati per fare previsioni personalizzate per ogni individuo, pertinenti a molte condizioni cerebrali e quindi hanno un potenziale clinico alto. Gli strumenti e i modelli software sono disponibili online. Il lavoro è stato pubblicato in eLife.
"Quasi tutti hanno familiarità con i grafici di crescita usati per misurare lo sviluppo dei bambini, ad esempio i grafici di crescita dell'Organizzazione Mondiale della Sanità", afferma Andre Marquand, ricercatore del Dipartimento di Neuroscienze Cognitive del Centro Medico della Radboud University. "Questi modelli vengono usati in tutto il mondo per valutare lo sviluppo dei bambini, ad esempio tracciando il peso corporeo o l'altezza in funzione dell'età. I pediatri tracciano lo sviluppo di un singolo bambino a fronte della variazione nella popolazione fornita da questi grafici di crescita, al fine di rilevare, ad esempio, il ritardo dello sviluppo".
I ricercatori hanno ora fatto la stessa cosa per il cervello: grafici di crescita per valutare lo sviluppo e l'invecchiamento del cervello, non solo per i bambini, ma per l'intera durata della vita da 2 a 100 anni.
"Abbiamo analizzato le scansioni a risonanza magnetica ad alta risoluzione di quasi 60.000 persone da 80 scanner MRI in tutto il mondo", spiega Saige Rutherford, dottoranda e prima autrice. "Abbiamo usato le misure del volume di diverse strutture cerebrali o lo spessore della corteccia cerebrale a diverse età, e abbiamo creato grafici di crescita per ogni regione del cervello, un atlante a grana fine del cervello umano per tutta la vita".
Alterazioni nella struttura del cervello
Questi modelli consentono previsioni per singola persona sulla crescita e l'invecchiamento del cervello, rispetto alla normalità della popolazione. Marquand:
"Questo fornisce un riferimento alla variazione della mappa nei vari individui e può essere usato per contribuire a comprendere molte condizioni diverse del cervello, come ADHD, schizofrenia, demenza e Alzheimer".
Questi modelli hanno molti usi: possono essere utili per rilevare le modifiche nella struttura cerebrale che potrebbero indicare l'emergere di un disturbo mentale in una fase molto precoce. I modelli possono valutare se una regione nel cervello è più spessa o sottile di quanto dovrebbe essere per un individuo, rispetto alla media in questa fase di vita.
Ma sono utili anche per stratificare i disturbi mentali. Ad esempio, trovare le comunanze tra individui che potrebbero descrivere diversi sottotipi di disturbi, o in futuro, identificare individui che potrebbero rispondere a determinati trattamenti. Inoltre, il modello consente di monitorare la progressione della malattia nel tempo e anche di monitorare l'effetto di un trattamento.
Impronte digitali del cervello
Un modello di riferimento per il cervello come questo non era finora disponibile. I modelli e anche il software per usarli sono disponibili liberamente online per la comunità.
"Usiamo un software consolidato di elaborazione chiamato Freesurfer per misurare il volume e lo spessore delle strutture cerebrali", spiega Marquand. "Questo programma è usato da migliaia di ospedali in tutto il mondo, quindi possono facilmente ottenere le misure di cui hanno bisogno e usare il nostro software per determinare come collocare all'interno della popolazione un gruppo dei loro pazienti, o di partecipanti a uno studio".
Nel prossimo futuro, Marquand pensa che il software potrebbe essere di grande uso negli studi clinici:
"Se vuoi indagare su un nuovo farmaco per una certa condizione del cervello, ad esempio l'Alzheimer, puoi usare il nostro software per identificare i soggetti, con un particolare profilo, come la degenerazione della fase iniziale. Ciò potrebbe funzionare come una 'impronta digitale nel cervello' che potrebbe rendere la ricerca più efficiente facilitando la rilevazione delle differenze tra gruppi di persone. Alla fine tali strumenti potrebbero anche essere utili nella pratica clinica per puntare con precisione farmaci o interventi per le persone che ne hanno bisogno".
Fonte: Radboud University (> English) - Traduzione di Franco Pellizzari.
Riferimenti: Saige Rutherford, Charlotte Fraza, Richard Dinga, Seyed Mostafa Kia, Thomas Wolfers, Mariam Zabihi, Pierre Berthet, Amanda Worker, Serena Verdi, Derek Andrews, Laura Han, Johanna Bayer, Paola Dazzan, Phillip McGuire, Roel Mocking, Aart Schene, Chandra Sripada, Ivy Tso, Elizabeth Duval, Soo-Eun Chang, Brenda Pennix, Mary Heitzeg, Alexandra Burt, Luke Hyde, David Amaral, Christine Wu Nordahl, Ole Andreasssen, Lars Westlye, Roland Zahn, Henricus Ruhe, Christian Beckmann, Andre Marquand. Charting brain growth and aging at high spatial precision. eLife, 2022, DOI
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