Immagine: Public Domain.
I ricercatori dell’EPFL sono riusciti a far camminare di nuovo i roditori paralizzati stimolando il midollo spinale danneggiato degli animali.
Questo promettente trattamento ha già aiutato i paraplegici a ritrovare la mobilità durante gli studi clinici presso l’Ospedale universitario di Losanna (CHUV). Ora, usando l’intelligenza artificiale, i ricercatori possono individuare quali neuroni sono coinvolti nel processo di riacquisizione della mobilità.
I risultati, pubblicati su Nature Biotechnology, potrebbero portare allo sviluppo di nuovi approcci, rendendo i trattamenti ancora più efficaci e aprendo la strada ai progressi in altre aree della ricerca biomedica.
I cordoni spinali dei roditori, come quelli degli esseri umani, contengono circa 50 diversi tipi di cellule nervose o neuroni. Non tutte queste cellule, tuttavia, rispondono allo stesso modo al trattamento di recupero della capacità di camminare sviluppato all’EPFL, che si basa su una combinazione di esercizi e stimolazione elettrica e chimica del midollo spinale. Identificando con precisione i tipi di neuroni coinvolti, tuttavia, i ricercatori possono capire meglio cosa succede a livello cellulare quando questi stimoli provocano un immediato recupero dell’andatura. Possono quindi colpire in modo specifico quei neuroni che sono attivati dalla stimolazione, aumentando così l’efficacia del trattamento.
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Come parte di questi sforzi, il laboratorio di Grégoire Courtine ha sviluppato un metodo di apprendimento automatico che può essere applicato a qualsiasi tipo di tecnologia a cellula singola e identificare quali cellule sono più importanti per il compito da svolgere. L’applicazione di questo metodo alla biologia a singola cellula è particolarmente interessante in quanto tecniche come il sequenziamento dell’RNA a singola cellula forniscono misurazioni precise cellula per cellula di tutti i geni che una cellula potrebbe esprimere, consentendo ai ricercatori di individuare i meccanismi cellulari chiave.
Gli scienziati hanno confrontato i loro risultati usando due gruppi di topi: quelli che avevano imparato di nuovo a camminare dopo una lesione del midollo spinale e quelli che erano rimasti paralizzati negli arti inferiori a causa della mancanza di trattamento. Tuttavia, per un tale trattamento, cambiare l’espressione di migliaia di geni, identificare all’interno di questi enormi set di dati i neuroni specifici che aiutano il recupero dei topi è un problema impegnativo. Per affrontare questo problema, il team di Courtine ha sviluppato un metodo di apprendimento automatico. chiamato Augur che è in grado di imparare a individuare i tipi di cellule che meglio spiegano le differenze tra due condizioni considerando automaticamente i livelli di espressione di migliaia di geni.
Augur fornisce un punteggio di priorità, prevedendo quali cellule mostrano le maggiori differenze tra i topi paralizzati e quelli che hanno riguadagnato mobilità. Quando Augur dà la priorità a un certo tipo di neurone, significa che quel neurone è fondamentale per il recupero dell’andatura indotto dalla stimolazione elettrochimica. Al contrario, i neuroni che non hanno la priorità di Augur si comportano in modo simile nei topi mobili e non mobili e quindi probabilmente non svolgono un ruolo importante nella risposta al trattamento.
” Augur è un solido metodo statistico che può essere applicato a qualsiasi problema”, affermano i due primi autori dell’articolo, Michael Skinnider e Jordan Squair. “Quanto più Augur può assegnare un particolare tipo di neurone in modo preciso ai due gruppi di topi, tanto più rilevanti sono quelle particolari cellule nervose. È quindi più probabile che siano coinvolte nel recupero dell’andatura”.
Utilizzando questo metodo, i ricercatori sono stati in grado di identificare un tipo di neurone che svolge un ruolo importante nel recupero dell’andatura nei topi. Ora possono osservare i meccanismi al lavoro in modo più dettagliato e anche indirizzarli con un trattamento farmacologico per aumentare l’efficacia complessiva.
Questo metodo sarà interessante per molti studi biomedici, secondo Courtine: “Sia che tu stia lavorando sul cancro, morbo di Crohn, COVID o sclerosi multipla, la domanda centrale rimane la stessa, che tipo di cellula è alla fonte del problema. Il nostro metodo accelera il processo investigativo e per questo motivo abbiamo reso Augur disponibile gratuitamente”.
Fonte: Nature Biotechnology
