I neuroni e le loro estensioni di filiale note come dendriti sono presenti nella corteccia cerebrale di un topo.
L'imaging sofisticato delle sinapsi traccia i cambiamenti nei neuroni man mano che l'apprendimento si sviluppa, offrendo nuove intuizioni per i sistemi di intelligenza artificiale simili al cervello
In che modo vengono codificati nel nostro cervello i compiti di un nuovo lavoro.
Come impariamo qualcosa di nuovo? Come vengono codificati i testi dell'ultima canzone di successo o le indicazioni stradali per raggiungere casa di un amico?
La risposta più generica è che il nostro cervello subisce degli adattamenti per accogliere nuove informazioni. Per seguire un nuovo comportamento o assimilare le informazioni appena introdotte, i circuiti cerebrali subiscono dei cambiamenti.
Tali modificazioni sono orchestrate attraverso trilioni di sinapsi – le connessioni tra singole cellule nervose, chiamate neuroni – dove avviene la comunicazione cerebrale. In un processo intricatamente coordinato, le nuove informazioni fanno sì che alcune sinapsi si rafforzino con nuovi dati, mentre altre si indeboliscano. I neuroscienziati che hanno studiato attentamente queste alterazioni, note come “plasticità sinaptica”, hanno identificato numerosi processi molecolari che causano tale plasticità. Eppure, la comprensione delle “regole” che selezionano quali sinapsi subiscono questo processo è rimasta sconosciuta, un mistero che in ultima analisi determina il modo in cui le informazioni apprese vengono acquisite nel cervello.
I neurobiologi dell'University of California San Diego, il dottor William (Jake) Wright (1), il dottor Nathan Hedrick (2) e il dottor Takaki Komiyama, (3) hanno ora scoperto dettagli chiave su questo processo in uno studio parzialmente finanziato dal National Institutes of Health. Il principale sostegno finanziario per questa ricerca pluriennale è stato fornito da numerose borse di studio nazionali di ricerca sulla salute e una sovvenzione di formazione.
Come pubblicato sulla rivista Science (4), i ricercatori hanno utilizzato una metodologia di visualizzazione cerebrale all'avanguardia, che include l'imaging a due fotoni, per ingrandire l'attività cerebrale dei topi e monitorare l'attività di sinapsi e neuroni durante le attività di apprendimento. Grazie alla capacità di visualizzare le singole sinapsi come mai prima d'ora, le nuove immagini hanno rivelato che i neuroni non seguono un unico insieme di regole durante gli episodi di apprendimento, come si supponeva nel pensiero convenzionale. Piuttosto, i dati hanno rivelato che i singoli neuroni seguono più regole, con sinapsi in regioni diverse che seguono regole diverse. Queste nuove scoperte sono destinate a contribuire ai progressi in molti settori, dai disturbi cerebrali e comportamentali all'intelligenza artificiale.
«Quando si parla di plasticità sinaptica, si pensa generalmente che sia uniforme all'interno del cervello», ha affermato il dottor William (Jake) Wright, ricercatore post-dottorato presso la School of Biological Sciences e primo autore dello studio. «La nostra ricerca fornisce una comprensione più chiara di come le sinapsi vengano modificate durante l'apprendimento, con implicazioni potenzialmente importanti per la salute, poiché molte patologie cerebrali comportano una qualche forma di disfunzione sinaptica».
I neuroscienziati hanno studiato attentamente come le sinapsi abbiano accesso solo alle proprie informazioni “locali”, eppure, collettivamente, contribuiscano a plasmare nuovi comportamenti appresi, un enigma definito “problema dell'assegnazione dei crediti”. Il problema è analogo a quello delle singole formiche che lavorano a compiti specifici senza conoscere gli obiettivi dell'intera colonia.
Scoprire che i neuroni seguono più regole contemporaneamente ha colto di sorpresa i ricercatori. I metodi all'avanguardia utilizzati nello studio hanno permesso loro di visualizzare gli input e gli output dei cambiamenti nei neuroni mentre si verificavano.
«Questa scoperta cambia radicalmente il modo in cui comprendiamo come il cervello risolve il problema dell'assegnazione dei crediti, con il concetto che i singoli neuroni eseguono calcoli distinti in parallelo in diversi compartimenti subcellulari», ha affermato l'autore principale dello studio Takaki Komiyama, professore presso i dipartimenti di neurobiologia (Facoltà di scienze biologiche) e neuroscienze (Facoltà di medicina), con incarichi presso l'Halıcıoğlu Data Science Institute e il Kavli Institute for Brain and Mind.
Le nuove informazioni offrono spunti promettenti per il futuro dell'intelligenza artificiale e delle reti neurali simili al cervello su cui operano. Tipicamente, un'intera rete neurale funziona secondo un insieme comune di regole di plasticità, ma questa ricerca suggerisce possibili nuovi modi per progettare sistemi di intelligenza artificiale avanzati utilizzando regole multiple su singole unità.
Per quanto riguarda la salute e il comportamento, i risultati potrebbero aprire la strada a un nuovo modo di trattare patologie come la dipendenza, il disturbo da stress post-traumatico e il morbo di Alzheimer, nonché disturbi dello sviluppo neurologico come l'autismo.
«Questo lavoro sta gettando le basi per cercare di comprendere come funziona normalmente il cervello, consentendoci di comprendere meglio cosa non va in queste diverse malattie», conclude Wright.
Le nuove scoperte stanno ora portando i ricercatori ad approfondire la comprensione di come i neuroni siano in grado di utilizzare regole diverse contemporaneamente e quali vantaggi offra loro l'utilizzo di più regole.
Riferimenti:
(2) Nathan Hedrick
(3) Takaki Komiyama
(4) Distinct synaptic plasticity rules operate across dendritic compartments in vivo during learning
Descrizione foto: I neuroni e le loro estensioni di filiale note come dendriti sono presenti nella corteccia cerebrale di un topo. - Credit: University of California San Diego.
Autore traduzione riassuntiva e adattamento linguistico: Edoardo Capuano / Articolo originale: Groundbreaking Study Uncovers How Our Brain Learns