Modello matematico fa luce sulla diffusione dell'Alzheimer

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La matematica potrebbe non essere la prima cosa che le persone associano alla ricerca sul morbo di Alzheimer (MA). Ma per Pedro Maia, assistente professore di matematica e scienze dei dati dell'Università del Texas di Arlington, analizzare come diverse parti del cervello interagiscono come una rete rivela nuove informazioni su uno dei disturbi cerebrali più devastanti del mondo.


L'ultimo studio del dott. Maia, sviluppato in collaborazione con i colleghi della University of California di San Francisco e pubblicato su Brain, utilizza una modellazione matematica avanzata per aiutare a spiegare perché il MA si diffonde in modo non uniforme nel cervello. Il lavoro rivela perché alcune regioni cerebrali sono più vulnerabili al danno provocato dalla tau, una proteina che si accumula nelle cellule cerebrali e corrompe la loro normale funzione, mentre altre aree rimangono più resilienti.


"Ciò che è interessante", ha detto Maia, "è come la matematica, i metodi di dati, la scienza dei dati e la modellazione matematica possono effettivamente portare alcune intuizioni avanzate nel MA".


Maia e i suoi colleghi dell'UCSF hanno creato uno strumento matematico, chiamato 'modello di diffusione della rete estesa' (extended network diffusion model), che tiene traccia del modo in cui la proteina tau si accumula e si diffonde nella rete di regioni interconnesse del cervello. Con questo modello, i ricercatori possono classificare i geni in quattro categorie: quelli che seguono gli schemi di rete del cervello e aumentano la vulnerabilità; quelli che seguono gli schemi e forniscono protezione; quelli che agiscono in modo indipendente ma aumentano il rischio; quelli che agiscono in modo indipendente e aiutano a proteggere il cervello.


È un passo significativo per far avanzare la ricerca di MA, aiutando a rispondere a una domanda che sconcerta i ricercatori da anni: perché alcune regioni cerebrali si deteriorano rapidamente mentre altre rimangono in gran parte intatte? Il modello, come ha detto Maia, "ci aiuta a districare quello che in precedenza era solo un insieme disordinato di geni. L'idea è che il cervello non sia uniforme: regioni diverse sono costituite da tipi diversi di cellule e geni e sono anche collegate in modo diverso. Le regioni più connesse o più vicine alle aree interessate sono più vulnerabili. Le regioni isolate tendono ad essere più resilienti".


Lo studio ha usato i dati di 196 persone: 102 con diagnosi di lieve compromissione cognitiva in fase iniziale, 47 con lieve compromissione di stadio avanzato e 47 con MA. Precedenti ricerche di Maia e dei suoi colleghi si basavano su studi più controllati con topi modello. "I dati umani, anche se sono più difficili da esaminare date le variabili coinvolte, ci danno una visione diretta di come il MA progredisce nelle persone reali", ha detto Maia. "Se vogliamo sviluppare trattamenti che funzionano nell'uomo, abbiamo bisogno di dati che provengono dall'uomo".


Per Maia, applicare il suo background matematico alla ricerca di Alzheimer è stato particolarmente gratificante. Lo vede come parte di un cambiamento più ampio nel modo in cui il campo della matematica si sta evolvendo: "Nel secolo scorso, la fisica è stata la grande ispirazione per la ricerca matematica. Oggi, la biologia, specialmente il cervello, sta diventando la grande fonte di ispirazione. Se sei disposto a dialogare in contesti multidisciplinari, vedrai che la modellazione matematica ha ancora un ruolo importante da svolgere".

 

 

 


Fonte: University of Texas at Arlington (> English) - Traduzione di Franco Pellizzari.

Riferimenti: C Anand, [+5], A Raj. Selective vulnerability and resilience to AD tauopathy as a function of genes and the connectome. Brain, 2025, DOI

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