Non sono le singole regioni cerebrali, ma piuttosto le loro connessioni che contano: dei neuroscienziati propongono un nuovo modello di come funziona il cervello. Questa nuova visione, pubblicata in un numero speciale di Science del 4 novembre, ci consente di capire meglio perché e come il cervello umano varia tra le persone.
L'emisfero destro è per la creatività e il sinistro è per il pensiero razionale: questo è un mito urbano che deriva da una visione classica di come funziona il cervello, vale a dire che abbiamo diverse regioni cerebrali, tutte con una funzione specifica. Questa visione 'modulare' del cervello, anche se superata, è comunque presente in molti libri di testo.
Dovremmo quindi guardare la funzione cerebrale in modo diverso, secondo i neuroscienziati Stephanie Forkel della Radboud University e Michel Thiebaut de Schotten dell'Università di Bordeaux. Le funzioni cerebrali non sono localizzate nelle singole regioni cerebrali ma piuttosto emergono dallo scambio tra queste regioni.
Essenziale per parlare e leggere
"Vedi il linguaggio come esempio", afferma la Forkel. “Qui, il risultato è maggiore di una semplice somma delle parti. Per comunicare, devi comprendere molto rapidamente ciò che viene detto in un determinato contesto e considerare le intenzioni emotive che dipendono da chi ti sta parlando. Se il cervello funzionasse in modo modulare, non ci consentirebbe di avere tutti questi diversi calcoli linguistici in così poco tempo".
Le connessioni possono amplificare o ridurre i segnali cerebrali e determinare la struttura e la funzione del cervello, secondo i neuroscienziati. Esiste una forte relazione tra il modello di connessioni delle regioni cerebrali e la loro attività durante i compiti cognitivi. È possibile prevedere dove apparirà una funzione nel cervello in base alle connessioni cerebrali. La Forkel afferma:
"Se guardi il cervello dei bambini prima di acquisire l'alfabetizzazione, vedi che la materia bianca, che consiste in percorsi nervosi, è già collegata all'area 'classica' di lettura".
Più intuizioni sulle differenze cerebrali
Un divario importante nella visione classica del cervello modulare è che non può spiegare la variabilità tra gli individui. Secondo Stephanie Forkel:
"Ognuno ha un cervello diverso, che non è per niente come il cervello del libro di testo che tutti conosciamo. È qualcosa che ho capito quando ho lavorato sul cervello post mortem. La ricerca di neuroscansione, la maggior parte delle volte, fa sì che tutti i cervelli dei partecipanti si adattino a un cervello standard, portando a una perdita di informazioni sulla variabilità tra le persone. Questo è un grande argomento nelle neuroscienze al momento".
Con il nuovo approccio di rete, gli scienziati possono modellare la variabilità tra i nostri cervelli, ad esempio, alla luce dell'evoluzione:
"Se guardi la materia bianca, vediamo che le parti più vecchie nel nostro cervello (il cervello 'rettile') sono più o meno uguali. Le parti che sono evolute più di recente sono più variabili tra noi. Questo mette l'evoluzione del cervello in un nuovo quadro".
Inoltre, il nuovo approccio allo studio della funzione cerebrale potrebbe avere un grande impatto sui trattamenti clinici.
"Ci sono pazienti con lesioni cerebrali senza sintomi o sintomi che non ti aspetteresti. In uno studio, abbiamo esaminato come le lesioni avevano influenzato l'intera rete cerebrale e abbiamo dimostrato che il modello di rete riusciva a prevedere quali sintomi avevano i pazienti o quali avrebbero sviluppato un anno dopo".
Reti professionali
Per aggiornare il lavoro con questo nuovo modello, sarà necessario che i ricercatori creino reti professionali per integrare più campi di ricerca neuroscientifica, secondo il team di ricerca. Ciò spingerà in avanti gli attuali confini e porterà a metodi avanzati di neuroscansione, a modelli anatomici personalizzati e a un impatto clinico significativo.
Fonte: Radboud University Nijmegen (> English) - Traduzione di Franco Pellizzari.
Riferimenti: M Thiebaut de Schotten, SJ Forkel. The emergent properties of the connected brain. Science, 2022, DOI
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