Decifrare i segreti del cervello

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Adrian Wanner si rallegra dell’eccezionale riconoscimento internazionale d
Adrian Wanner si rallegra dell’eccezionale riconoscimento internazionale da parte dell’Istituto Nazionale della Salute (NIH) degli Stati Uniti. (Foto: Scanderbeg Sauer Photography)

I ricercatori del PSI ricevono finanziamenti dal National Institute of Health (NIH) statunitense nell’ambito della cosiddetta "BRAIN Initiative". L’obiettivo è quello di mappare in modo completo il cervello dei topi.

Svelare i segreti del cervello, in particolare della sua architettura e dei suoi circuiti, è una delle grandi sfide delle moderne scienze della vita. Ecco perché il National Institutes of Health (NIH) degli Stati Uniti, una delle più grandi organizzazioni di ricerca al mondo, ne ha fatto un suo programma. Nell’ambito della NIH BRAIN Initiative, un ricercatore svizzero si è aggiudicato una borsa di studio di massimo 2,6 milioni di dollari USA: Il neurobiologo Adrian Wanner, capo gruppo dell’Istituto Paul Scherrer PSI, è il ricercatore principale del progetto. Al progetto partecipa anche Andreas Schaefer del Francis Crick Institute di Londra.

La decisione del NIH di investire questa somma in un progetto di un istituto svizzero è la prova dell’eccezionale competitività dei ricercatori svizzeri e conferma il PSI come centro di ricerca di livello mondiale. "Ricevere una tale sovvenzione come giovane leader di un gruppo di lavoro, per di più dall’estero, non è affatto usuale e testimonia il suo grande talento scientifico e la fiducia che la comunità internazionale ripone nella Svizzera come sede di ricerca", afferma Gebhard Schertler, capo della divisione Biologia e Chimica, felice della buona notizia proveniente dagli Stati Uniti. Schaefer aggiunge: "Questo finanziamento rafforzerà ulteriormente la collaborazione esistente tra i nostri gruppi e istituti".

Esplorare una delle entità più complesse della natura

Il cervello è una delle strutture più complesse della natura. Ad esempio, l’organo del pensiero umano contiene circa 100 miliardi di cellule cerebrali e molte più connessioni, le cosiddette sinapsi. Secondo i ricercatori, il modo in cui il cervello elabora le informazioni complesse provenienti dall’ambiente e le trasforma in pensieri, decisioni e azioni può essere spiegato solo se si conoscono i modelli di cablaggio delle cellule cerebrali. La scienza parla di connettoma, una sorta di diagramma dei circuiti del cervello. Da esso si possono estrarre informazioni dettagliate sui modelli di interconnessione dei diversi tipi di cellule del cervello, fondamentali in particolare per la comprensione di malattie cerebrali come il morbo di Alzheimer.

Il cammino verso questo obiettivo è arduo, come ha già dimostrato la decodifica del connettoma del verme Caenorhabditis elegans, completata nel 1986 dopo anni di ricerche. Sebbene il cervello del verme contenga solo 302 cellule nervose con 5000 sinapsi, la sua mappatura è comunque considerata una pietra miliare nella ricerca sul cervello. Per ottenere il connettoma di un cervello o di un campione di cervello, i ricercatori tagliano il tessuto in piccole fette. Quindi le colorano e analizzano le fette ultrasottili, spesse da 30 a 40 nanometri, ad alta risoluzione in un microscopio elettronico. Nelle immagini così ottenute è possibile ricostruire le cellule nervose e le loro connessioni, le cosiddette sinapsi, e determinare i diversi tipi di cellule. Nel caso del nematode, le cellule nervose potevano ancora essere ricostruite a mano. Questo non è più possibile per i cervelli più grandi. Per esempio, la ricostruzione manuale del connettoma di un cervello di mosca richiederebbe già circa 2000 anni-persona. Ciò significa che 50 persone non dovrebbero fare altro per tutta la loro vita lavorativa di 40 anni.

Decodificare l’organo pensante con l’intelligenza artificiale

Negli ultimi anni, tuttavia, i ricercatori sono riusciti ad automatizzare questo processo di ricostruzione. I progressi nel campo dell’imaging e l’uso dell’intelligenza artificiale (AI) hanno ridotto l’apporto umano di un fattore 50. "È quasi pazzesco quanto funzioni bene l’AI", afferma con soddisfazione Wanner. Ad esempio, i suoi colleghi dell’Università di Princeton hanno recentemente ricostruito il connettoma di una mosca in modo quasi del tutto automatico - ci sono voluti "solo" 50 anni di lavoro per la correzione manuale da parte dell’uomo. Se il processo potrà essere ulteriormente automatizzato, anche la delucidazione del connettoma di piccoli mammiferi, come il topo, sarà a portata di mano. Questo è l’obiettivo della strategia e dei finanziamenti del NIH nell’ambito dell’Iniziativa BRAIN.

Il metodo descritto presenta comunque un inconveniente. Le sezioni ultrasottili nell’intervallo tra 30 e 40 nanometri sono difficili da gestire. Si verificano errori nell’applicazione al vetrino, singole sezioni si perdono, si rompono, si raggrinziscono o il coltello lascia delle tacche. Oltre il 50% degli errori negli algoritmi di analisi dell’IA può essere ricondotto a difetti nei tagli seriali. Ciò significa che al momento i risultati dell’IA devono ancora essere controllati a mano. In media, ciò richiede ancora una settimana lavorativa per una singola cellula nervosa del cervello di topo - e quindi troppo tempo.

Il processo di produzione dei microchip aiuta

Il team del PSI-Crick sta quindi adottando un approccio diverso che dovrebbe rendere l’imaging più robusto e quindi potrebbe essere fondamentale per la ricerca sul connettoma del topo: Per prima cosa vengono realizzate sezioni di spessore compreso tra 250 e 500 nanometri, in quanto le sezioni più spesse sono molto più facili da maneggiare. Quindi vengono scattate immagini delle sezioni con un microscopio elettronico a trasmissione a scansione multiraggio. Poi un fascio di ioni a banda larga asporta uno strato di pochi nanometri dal campione, dopodiché l’intera procedura viene ripetuta. "Abbiamo copiato la procedura dai produttori di microchip", spiega Wanner. Dopo 25-50 passaggi di lucidatura, l’intera sezione viene analizzata e il computer può determinare un’immagine 3D ad alta risoluzione dai valori differenziali dei singoli passaggi.

Il minor numero di errori durante il taglio e la maggiore risoluzione dovuta alla lucidatura con il fascio di ioni a banda larga forniscono agli algoritmi di IA informazioni migliori per la ricostruzione delle cellule nervose. Poiché le sezioni non vengono scansionate solo con un fascio di elettroni, ma con 64 fasci paralleli, l’imaging è anche molto veloce e affidabile. I primi test preliminari, che facevano parte della richiesta di ricerca al NIH, dimostrano già che il nuovo approccio metodologico funziona. Nei prossimi tre anni verrà chiarito se la ricerca sul tessuto connettivo dei topi registrerà risparmi e accelerazioni decisive. Il progetto PSI-Crick è finanziato dal NIH per questo periodo.

Testo: Werner Siefer




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