Alcuni modelli di onda cerebrale presenti nel sonno possono essere valutati dai medici nella diagnosi della demenza e di altre condizioni relative alla memoria, al linguaggio e al pensiero. Un nuovo studio pubblicato su Sleep, guidato da investigatori del Massachusetts General Hospital (MGH) e del Beth Israel Deacones Medical Center (BIDMC), potrebbe aiutare a migliorare metodi automatizzati per rilevare questi modelli di onda cerebrale o fusi/picchi del sonno, e per correlarli alla funzione cognitiva.
I fusi o picchi del sonno sono scoppi di attività cerebrale che si verificano durante il sonno non-REM e possono essere valutati attraverso un elettroencefalogramma (EEG), che prevede il posizionamento non invasivo di elettrodi sul cuoio capelluto. I fusi sono considerati una 'impronta digitale' che varia tra gli individui, sono altamente ereditabili e tendono ad essere coerenti da notte a notte.
La prima coautrice Noor Adra, coordinatrice di ricerca clinica del MGH, dice:
"Con il crescere dell'onere delle malattie neurodegenerative, c'è la necessità pressante di un biomarcatore sensibile della cognizione. Ciò ha portato a un'ondata di ricerca che esamina i fusi del sonno, uno schema oscillatorio dell'attività cerebrale osservato durante il sonno, e il loro ruolo in varie condizioni neuropsichiatriche e nelle prestazioni cognitive".
Sebbene i fusi del sonno e le altre caratteristiche del cervello rappresentino promettenti indicatori elettrofisiologici potenziali delle malattie neurodegenerative e psichiatriche, il rilevamento e la valutazione dei fusi del sonno non è semplice. Secondo il primo coautore Haoqi Sun PhD, investigatore del Dipartimento di Neurologia al MGH:
"Sappiamo già che nel cervello questi eventi transitori ad alta frequenza nel sonno sono strettamente collegati alla cognizione, in particolare all'apprendimento e alla memoria. Ma quando provi a rilevare i fusi tra più di 100 registrazioni del sonno, le cose diventano meno chiare, come qual è la soglia migliore, qual è la durata minima migliore, ecc.".
I fusi del sonno sono generalmente analizzati attraverso l'ispezione visiva dell'EEG, ma i metodi automatici possono offrire risultati più coerenti. Però non esiste ancora alcun consenso per i parametri di tali metodi automatici. Per affrontare questi problemi, gli investigatori hanno progettato esperimenti relativi al sonno coinvolgendo 167 adulti, per caratterizzare come le impostazioni dei parametri di rilevamento dei fusi influenzano l'associazione tra le caratteristiche del fuso e la cognizione, e identificare i parametri che si correlano meglio con le prestazioni cognitive.
La squadra ha anche scoperto che i fusi del sonno erano legati con più forza a ciò che è noto come intelligenza fluida, che si basa sul pensiero astratto e sulle capacità di risolvere i problemi, e diminuisce durante le prime fasi della demenza.
"Pertanto, le nostre scoperte supportano i fusi del sonno come biomarcatore della cognizione fluida basato sul sonno", afferma la Adra. "Ottimizzando il rilevamento di questo biomarcatore di cognizione basato sul sonno, speriamo di guidare gli studi futuri che esaminano la sensibilità di questo biomarcatore nelle popolazioni neurodegenerative".
Il coautore senior M. Brandon Westover MD/PhD, investigatore nel dipartimento di neurologia del MGH e direttore di scienza dei dati al MGCance Center for Brain Health, aggiunge:
"I fusi del sonno sono uno tra le molte importanti caratteristiche misurabili dell'attività cerebrale durante il sonno, che forniscono una finestra nello stato attuale di salute del cervello e sul rischio degli individui di sviluppare malattie cerebrali o declino cognitivo.
"Ora che capiamo meglio come misurare i fusi del sonno, possiamo aggiungerli a un crescente arsenale di indicatori di salute del cervello che possono essere misurati durante il sonno. Questi indicatori saranno strumenti essenziali nella ricerca per sviluppare trattamenti che possono preservare e migliorare la salute del cervello".
Fonte: Massachusetts General Hospital (> English) - Traduzione di Franco Pellizzari.
Riferimenti: Noor Adra, Haoqi Sun, Wolfgang Ganglberger, Elissa Ye, Lisa Dümmer, Ryan Tesh, Mike Westmeijer, Madalena Da Silva Cardoso, Erin Kitchener, An Ouyang, Joel Salinas, Jonathan Rosand, Sydney Cash, Robert Thomas, M Brandon Westover. Optimal Spindle Detection Parameters for Predicting Cognitive Performance. Sleep, 2022, DOI
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