Immagine, illustrazione di tipi morfologici di cellule piramidali all’interno dello strato corticale roditore Credito: EPFL / Blue Brain Project-BBP.
Un team guidato da Lida Kanari ha sviluppato un nuovo sistema per distinguere i tipi di cellule nel cervello, un metodo di classificazione algoritmica di cui beneficerà l’intero campo delle neuroscienze.
Il fondatore della Blue Brain, il Professor Henry Markram, afferma: “Per quasi 100 anni gli scienziati hanno cercato di classificare le cellule, descrivendole nello stesso modo in cui Darwin descriveva animali e alberi. Ora, il Blue Brain Project ha sviluppato un algoritmo matematico per classificare oggettivamente le forme dei neuroni nel cervello: ciò consentirà lo sviluppo di una tassonomia standardizzata [classificazione delle cellule in gruppi distinti] di tutte le cellule del cervello, che aiuterà i ricercatori a confrontare i loro dati in un modo più affidabile”.
Il team ha sviluppato un algoritmo per distinguere le forme del tipo più comune di neurone nella neocorteccia, le cellule piramidali che sono tipicamente cellule ad albero che costituiscono l’80 percento dei neuroni nella neocorteccia e, come le antenne, raccolgono informazioni da altri neuroni nel cervello. Fondamentalmente, sono le sequoie della foresta cerebrale. Sono eccitatori, inviano ondate di attività elettrica attraverso la rete, mentre le persone percepiscono, agiscono e sentono.
Il padre della neuroscienza moderna, Ramón y Cajal, ha disegnato per la prima volta cellule piramidali più di 100 anni fa, osservandole al microscopio. Eppure fino ad ora, gli scienziati non hanno raggiunto un consenso sui tipi di neuroni piramidali. Gli anatomisti hanno assegnato nomi e discusso dei diversi tipi per tutto il secolo scorso, mentre la neuroscienza non è stata in grado di dire con certezza quali tipi di neuroni sono caratterizzati soggettivamente. Anche per i neuroni visibilmente distinguibili, non esiste un terreno comune per definire coerentemente i tipi morfologici.
17 tipi di cellule piramidali
Lo studio di Blue Brain dimostra per la prima volta che la classificazione oggettiva di queste cellule piramidali è possibile applicando strumenti dalla topologia algebrica, una branca della matematica che studia la forma, la connettività e l’emergere della struttura globale dai vincoli locali.
Blue Brain ha aperto la strada all’uso della topologia algebrica per affrontare una vasta gamma di problemi neuroscientifici e, con questo studio, ha dimostrato ancora una volta la sua efficacia. In collaborazione con i Professori Kathryn Hess dell’EPFL e Ran Levi dell’Università di Aberdeen, Blue Brain ha sviluppato un algoritmo per classificare in modo obiettivo 17 tipi di cellule piramidali nella corteccia somatosensoriale del ratto. La classificazione topologica non richiede l’intervento di esperti e si dimostra robusta.
La struttura della maggior parte dei neuroni assomiglia a un albero complesso, con più rami che si connettono ad altri neuroni e comunicano tramite segnali elettrici. Se manteniamo i componenti più lunghi (persistenti) della struttura neuronale e decomponiamo i rami più piccoli, possiamo trasformare la sua struttura ad albero in un codice a barre, un oggetto matematico che può essere usato come input per qualsiasi algoritmo di apprendimento automatico che classificherà i neuroni in gruppi distinti.
“Specie” di cellule cerebrali
Qualsiasi processo di classificazione dei neuroni ci pone di fronte a una domanda: due cellule che sembrano diverse sono solo una parte di un continuum di differenze che cambiano gradualmente (come diverse razze di cani) o sono veramente diverse “specie” di neuroni? In altre parole, sono variazioni morfologiche discrete o continue l’una dell’altra? A questo si può rispondere usando la nuova classificazione topologica e raggruppando le diverse “specie” di cellule cerebrali, ciascuna con le sue caratteristiche.
“Il Blue Brain Project sta ricostruendo e simulando digitalmente il cervello e questa ricerca fornisce una delle solide basi necessarie per mettere insieme tutti i tipi di neuroni”, spiega Kanari. “Rimuovendo l’ambiguità dei tipi di cellule, il processo di identificazione del tipo morfologico di nuove cellule diventerà completamente automatico“.
Questa scoperta può avvantaggiare l’intera comunità delle neuroscienze, poiché fornirà una comprensione più sofisticata della tassonomia cellulare e un metodo comparativo affidabile. La definizione oggettiva dei tipi morfologici è un primo passo essenziale verso una migliore comprensione degli elementi fondamentali del cervello: come la struttura è correlata alla funzione e come le proprietà locali dei neuroni sono collegate alle loro proiezioni a lungo raggio. Questo metodo fornisce un descrittore universale, il che significa che può essere usato per la descrizione coerente di tutti i tipi di cellule nel cervello, compresi i neuroni di tutte le regioni del cervello e le cellule gliali.
Fonte, Cerebral Cortex
