IA rivela il ruolo da 'protagonista' degli astrociti nelle dinamiche del cervello

astroglia from FloridaAtlanticUniAstroglia, un termine ampio che comprende astrociti e relative cellule progenitrici. (Fonte: Florida Atlanti cUni)

Sono finalmente sotto i riflettori delle neuroscienze le cellule gliali a lungo trascurate e sottovalutate, cellule non neuronali che supportano, proteggono e comunicano con i neuroni. Un nuovo studio della Florida Atlantic University evidenzia la sorprendente influenza di una particolare cellula gliale, rivelando il suo ruolo molto più attivo e dinamico nella funzione cerebrale di quanto si pensava finora.


Utilizzando una sofisticata modellazione computazionale e l'apprendimento automatico, i ricercatori hanno scoperto che gli astrociti, una cellula gliale a forma di 'stella', modulano sottilmente, ma significativamente, la comunicazione tra i neuroni, specialmente durante un'attività cerebrale altamente coordinata e sincrona.


"È evidente che le cellule gliali sono implicate significativamente in diverse funzioni cerebrali, rendendo l'identificazione della loro presenza tra i neuroni un problema accattivante e importante", ha affermato l'autore senior Rodrigo Pena PhD, assistente professore di scienze biologiche della FAU. "Per quell'obiettivo la modellazione può essere utile. Tuttavia, la simulazione delle complesse interazioni tra cellule gliali e neuroni è un compito impegnativo che richiede approcci computazionali avanzati".


La ricerca, eseguita in collaborazione con la Federal University of São Carlos e con l'Università di San Paolo in Brasile, affronta una carenza fondamentale nelle neuroscienze.


"Mentre i neuroni hanno dominato a lungo la conversazione, le cellule gliali - e prevalentemente gli astrociti - sono state trattate come strutture di supporto passivo. Ma scoperte recenti hanno sfidato questa visione incentrata sui neuroni, suggerendo che gli astrociti sono partecipanti attivi in ​​processi come la modulazione sinaptica, la regolazione dell'energia e anche la coordinazione della rete", ha detto la coautrice Lara Fontenas PhD, assistente prof.ssa di scienze biologiche della FAU.


Lo studio, pubblicato su Cognitive Neurodynamics, approfondisce queste idee, dimostrando che gli astrociti influenzano il modo in cui gruppi di neuroni sparano insieme, specialmente quando il cervello è in uno stato 'sincrono', in cui grandi popolazioni di neuroni sparano con un ritmo coordinato, una condizione cruciale per le funzioni come l'attenzione, la formazione della memoria e i cicli del sonno.


Per esplorare ciò, il team ha generato dati artificiali sulla rete cerebrale e ha applicato una suite di modelli di apprendimento automatico che includono Decision Trees, Gradient Boosting, Random Forests e Feedforward Neural Networks per classificare e rilevare l'influenza degli astrociti in diversi stati della rete. I risultati rivelano che [il modello] Feedforward Neural Networks è emerso come quello più efficace, specialmente in condizioni asincrone (meno coordinate), dove acquisire modelli sottili richiedeva dati più ricchi e complessi.


"Il nostro obiettivo era identificare la presenza di cellule gliali nella trasmissione sinaptica usando diversi metodi di apprendimento automatico, che non richiedono forti ipotesi sui dati", ha affermato Pena. "Abbiamo scoperto che il tasso medio di sparo - una misura sperimentale comune - era particolarmente efficace nell'aiutare questi modelli a rilevare influenze gliali, specialmente se abbinati a solidi algoritmi come il Feedforward Neural Networks".


Secondo la Fontenas, i ricercatori possono ora studiare questi risultati computazionali in modelli animali appropriati come il pesce zebra. Uno dei risultati chiave dello studio è che gli astrociti esercitano la loro influenza più forte durante gli stati cerebrali sincroni. In queste condizioni, strumenti statistici avanzati come lo spike-train coherence, che misurano le relazioni temporali tra segnali neurali, hanno rilevato uno spostamento verso uno sparo più coordinato e con diverse frequenze quando erano presenti astrociti. Ciò suggerisce che gli astrociti non solo supportano, ma possono anche sintonizzare meglio la dinamica ritmica delle reti cerebrali, contribuendo potenzialmente alla stabilità e al flusso di informazioni.


"Anche con le difficoltà di identificare la presenza di cellule gliali, il nostro studio evidenzia l'utilità dell'apprendimento automatico nel rilevare la loro influenza all'interno delle reti neurali, in particolare sfruttando il tasso di sparo medio come un efficace metodo di raccolta dei dati", ha affermato Pena.


Le metriche tradizionali di attività cerebrale come il tasso di sparo e il coefficiente di variazione spesso mancano queste sottigliezze. Lo studio mostra che sebbene gli astrociti influenzino il comportamento della rete, i loro contributi non producono sempre grandi cambiamenti nelle misure convenzionali. Di conseguenza, rilevare la loro influenza richiede strumenti più ricchi di sfumature, che possono vedere oltre l'ovvio e identificare i modelli più profondi nell'attività cerebrale.


Mentre la scienza continua a svelare le complessità della mente umana, questo studio ricorda che alcuni dei più importanti contributori del cervello sono stati ignorati per lungo tempo. Grazie all'apprendimento automatico e alle neuroscienze computazionali, l'influenza invisibile degli astrociti diventa ora visibile, e con essa, un quadro più ricco e completo di come funziona davvero il cervello.


"Migliorando la nostra capacità di rilevare l'influenza gliale attraverso metodi statistici avanzati, apriamo nuove strade per esplorare il modo in cui le interazioni neuroni-glia modellano la funzione cerebrale", ha affermato Pena. "È un passo fondamentale verso la comprensione dei disturbi neurologici e potrebbe informare le terapie future che puntano non solo i neuroni, ma l'intero ecosistema cellulare del cervello".

 

 

 


Fonte: Gisele Galoustian in Florida Atlantic University (> English) - Traduzione di Franco Pellizzari.

Riferimenti: JP Pirola, [+4], RFO Pena. Astrocytic signatures in neuronal activity: a machine learning-based identification approach. Cogn Neurodyn, 2025, DOI

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