La riattivazione degli schemi di attività neuronale derivante dall'esperienza è cruciale per apprendere e memorizzare, ma questi schemi e le onde cerebrali relative variano ampiamente e sono difficili da classificare. Tali eventi, chiamati increspature o ondulazioni, sono caratteristiche dell'ippocampo, una regione cerebrale responsabile della memoria.
Fino ad ora, il modo più comune di studiare le increspature era con l'analisi di frequenza, ma un progetto guidato dal National Research Council (CSIC) spagnolo ha proposto una nuova strategia di classificazione. Usando gli strumenti della scienza dei dati, un gruppo di ricerca dell'Istituto Cajal guidato da Liset M. de La Prida è riuscito a capire la struttura temporale delle ondulazioni dell'ippocampo.
Gli scienziati hanno osservato che proiettando tutti gli eventi registrati in una sessione su spazi matematici astratti, si ottiene una nuvola dove la loro posizione non è per niente casuale. Queste informazioni potrebbero essere utili per la loro classificazione differenziale in disturbi come l'Alzheimer e l'epilessia, che condividono i deficit della memoria episodica.
La memoria episodica rappresenta le esperienze di una persona, ad esempio ciò che è accaduto in momenti e luoghi specifici e costituisce la sua storia di vita.
“Questa memoria si forma e si consolida durante le increspature, che sono onde cerebrali ad alta frequenza di breve durata contenenti tracce di memoria delle esperienze precedenti. Nei disturbi come l'Alzheimer e l'epilessia queste ondulazioni, e quindi la memoria, sono compromesse", spiega Liset de la Prida.
Le tracce di memoria delle esperienze vissute si manifestano come sequenze di attività neuronale. Entrare in un museo, camminare lungo un corridoio e finire in una stanza a guardare un dipinto, sono sequenze che vengono riattivate durante queste increspature e quindi si fondono con altre tracce di eventi precedenti, formando collegamenti e modificando gli aspetti essenziali della memoria.
Ciò significa, ad esempio, che entrare nel museo potrebbe essere collegato al ricordo di una visita simile di diversi anni prima. La forma d'onda delle increspature riflette la specificità delle tracce di memoria associate.
Una strategia di scienza dei dati
“Data la loro natura oscillatoria, le increspature sono state studiate per molto tempo con strumenti spettrali che caratterizzano la frequenza e la gamma delle oscillazioni. Tuttavia, questi metodi non sono in grado di identificare la variabilità riflessa dalle loro forme d'onda e dalle sequenze neuronali associate", afferma Liset de la Prida.
In questo progetto, hanno adottato una strategia di scienze dei dati, l'analisi dei dati topologici, che consente di proiettare i campioni temporali delle increspature in uno spazio ad alta dimensione. In questo spazio, ogni ondulazione diventa un punto e, quando vengono aggiunti tutti, si ottiene una nuvola di eventi. I ricercatori hanno scoperto che la forma della nuvola è interpretabile in termini fisiologici.
"Gli eventi con frequenza, durata o piste simili sono proiettate nelle vicinanze, mentre quelli con caratteristiche diverse occupano punti distanti l'uno dall'altro", spiega Enrique Rodríguez Sebastián, ricercatore predottorato e primo autore dello studio pubblicato su Nature Neuroscience..
Ciò consente ai loro meccanismi di essere decodificati in modo più preciso e di prevedere increspature generate da diverse regioni dell'ippocampo.
"Queste regioni possono innescare tracce di diversi contenuti della memoria, come quelli con più contenuti sociali (chi c'era al museo) o più contenuti spaziali (il museo è accanto a casa mia)", aggiunge Liset de la Prida. “Il nostro lavoro faciliterà la comprensione dei meccanismi della formazione della memoria episodica. Queste stesse strategie potrebbero aiutare a separare le ondulazioni fisiologiche da quelle patologiche che accompagnano i deficit di memoria episodici come quelli presenti nell'Alzheimer e nell'epilessia".
Fonte: Spanish National Research Council (> English) - Traduzione di Franco Pellizzari.
Riferimenti: ER Sebastian, [+4], LM de la Prida. Topological analysis of sharp-wave ripple waveforms reveals input mechanisms behind feature variations. Nat Neurosci, 9 Nov 2023, DOI
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