Nuovo metodo rivela una geometria della connettività ippocampale
DIANE RICHMOND
NOTE
E NOTIZIE - Anno XIII – 31 ottobre 2015.
Testi pubblicati sul sito
www.brainmindlife.org della Società Nazionale di Neuroscienze “Brain, Mind
& Life - Italia” (BM&L-Italia). Oltre a notizie o commenti relativi a
fatti ed eventi rilevanti per la Società, la sezione “note e notizie” presenta
settimanalmente lavori neuroscientifici selezionati fra quelli pubblicati o in
corso di pubblicazione sulle maggiori riviste e il cui argomento è oggetto di
studio dei soci componenti lo staff dei
recensori della Commissione Scientifica
della Società.
[Tipologia del testo: RECENSIONE]
Per comprendere la funzione dei circuiti neuronici del sistema nervoso centrale, e in particolare del cervello, si tende a rilevare ed analizzare la struttura dell’attività neurale. Questo delicato, anche se ormai consueto tipo di studio, è sostanzialmente basato sull’analisi delle proprietà di codifica dei neuroni, mediante la correlazione delle loro risposte agli stimoli esterni, assumendo la significatività di questo modo di procedere. In realtà, come da noi osservato numerose volte in passato, questo modo rappresenta un’ipersemplificazione che nasconde molte insidie, fino a produrre in alcuni casi risultati ingannevoli. In effetti, ricavare strutture significative dai dati di connettività ed di attività neurale, come si fa ordinariamente, in presenza di nonlinearità nascoste è una difficile impresa, proprio a causa dei metodi tradizionali basati sull’autovalore (eigenvalue-based methods). Per questo motivo, Chad Giusti, Vladimir Itskov e colleghi hanno introdotto un nuovo approccio all’analisi di matrice, chiamato clique topology, che è in grado di estrarre elementi dai dati invarianti sotto monotone trasformazioni non-lineari. Tali elementi possono essere impiegati per rilevare sia strutture random sia configurazioni perfettamente geometriche, e dipendono solo dall’ordinamento relativo delle entries della matrice.
Usando
correlazioni appaiate di neuroni dell’ippocampo, i ricercatori hanno dimostrato
che il nuovo metodo è stato in grado di rilevare una struttura geometrica dall’attività
neurale presa da sola, senza fare ricorso a stimoli esterni o campi
recettivi (Giusti C., et al., Clique topology reveals
intrinsic geometric structure in neural correlations. Proceedings of the National Academy of Sciences
USA – Epub ahead of print doi: 10.1073/pnas.1506407112,
2015).
La provenienza degli autori è la
seguente: Warren Center for Network and Data Science, Departments of
Bioengineering and Mathematics, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA
(USA); Department of Mathematics, The Pennsylvania State University, University
Park, PA (USA); Department of
Mathematics, University of Nebraska, Lincoln, NE (USA); Janelia Research
Campus, Howard Hughes Medical Institute, Ashburn, VA (USA).
Dopo aver introdotto il nuovo metodo – più sopra esposto in estrema sintesi – i ricercatori hanno realizzato un cimento biologico di notevole interesse. Hanno analizzato l’attività di neuroni piramidali dell’ippocampo di ratto, registrati mentre gli animali erano impegnati ad esplorare uno spazio bidimensionale concepito per l’esperimento. L’analisi ha confermato che il loro metodo è in grado di rilevare l’organizzazione geometrica impiegando soltanto il pattern intrinseco delle correlazioni neurali.
A questo punto dell’esposizione, è facile immaginare le obiezioni e le perplessità, non solo quelle preconcette dei neurobiologi che non amano troppo i metodi matematici, ma anche quelle di coloro che conoscono le equivalenze geometriche delle esperienze spaziali che è possibile riscontrare nell’attività neuronica, a partire dai sistemi organizzati in funzione dell’esplorazione e della “navigazione” nell’ambiente esterno, secondo disegni che ricalcano i rapporti topologici esistenti nell’ambiente e nei confronti dell’orientamento dell’animale.
Giusti e colleghi hanno considerato questa obiezione, ed hanno provveduto a verificarne la fondatezza cimentando il metodo con due attività del sistema nervoso centrale di sicura importanza ed evidentemente indipendenti da una tracciatura dello spostamento nello spazio: la gestione dei processi fisiologici che hanno luogo nella corsa da fermo (ruota girevole)[1] e il sonno nella fase caratterizzata dai rapidi movimenti dei globi oculari (REM), sostanzialmente corrispondente all’attività onirica.
Gli esiti sono stati simili a quelli ottenuti dall’applicazione del metodo allo studio della correlazione di attività fra neuroni piramidali dell’ippocampo di ratti esploranti un ambiente 2D, fornendo una straordinaria conferma della validità del nuovo approccio.
Questi risultati suggeriscono che la struttura geometrica delle correlazioni è delineata e configurata dai circuiti ippocampali sottostanti come effetto della loro attività intrinseca, e non è una mera conseguenza di un processo di codificazione della posizione dell’animale.
Giusti e colleghi concludono che la clique topology possa essere un nuovo potente strumento per l’analisi di matrice nei settings biologici, nei quali le relazioni delle quantità osservate per più variabili significative è spesso non lineare e sconosciuta.
L’autrice della nota ringrazia la
dottoressa Isabella Floriani per la correzione della bozza e invita alla
lettura delle numerose recensioni di argomento connesso che appaiono nella
sezione “NOTE E NOTIZIE” del sito (utilizzare il emotore interno nella pagina
“CERCA”) e degli altri scritti.
La Società Nazionale di Neuroscienze BM&L-Italia, affiliata alla International Society of Neuroscience, è registrata presso l’Agenzia delle Entrate di Firenze, Ufficio Firenze 1, in data 16 gennaio 2003 con codice fiscale 94098840484, come organizzazione scientifica e culturale non-profit.
[1] Questo esercizio che l’animale compie spontaneamente come un gioco, cioè per il puro piacere di farlo, è tradizionalmente paragonato alla corsa sul tapis roulant.