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Gli scienziati mappano il modo in cui la retina comunica i segnali visivi al cervello

Immagine: Public Domain.

Gli scienziati hanno mappato il modo in cui la retina comunica i segnali visivi al cervello per avere una migliore comprensione delle malattie legate alla retina.

Per capire come vediamo il mondo e in che modo malattie come la degenerazione maculare legata all’età e il glaucoma compromettono la vista, gli scienziati devono capire come la retina comunica i segnali visivi al cervello.

In precedenza, i ricercatori hanno lavorato principalmente con cellule retiniche di animali. Ma un nuovo studio condotto da scienziati della Washington University School of Medicine di St. Louis illustra in dettaglio il lavoro dei ricercatori con le cellule delle retine umane e il modo in cui tali cellule convertono i segnali visivi trasportati dal nervo ottico al cervello, che quindi interpreta i segnali.

Nello studio, pubblicato il 12 giugno sulla rivista Neuron, i ricercatori riferiscono che specifiche cellule gangliari della retina che trasportano la maggior parte dei segnali visivi dalla retina umana al cervello elaborano e comprimono in modo efficiente tali informazioni in modo che possano essere trasferite. Gli scienziati hanno appreso ciò monitorando l’attività delle cellule retiniche umane mentre le retine erano esposte a film che causavano la trasmissione di segnali da parte di tali cellule al variare dello scenario.

“Se vogliamo imparare a correggere i deficit visivi nelle persone che hanno malattie della retina, così come problemi come il glaucoma che danneggiano il nervo ottico, dobbiamo sapere come queste cellule gangliari convertono e trasmettono segnali”, ha affermato il ricercatore principale dello studio, Daniel Kerschensteiner, MD. “I sistemi visivi sono adattati agli ambienti specifici e alle esigenze comportamentali e queste cellule gangliari si sono adattate a tali esigenze nel corso di milioni di anni di evoluzione. Sebbene condividiamo alcuni aspetti dei nostri sistemi visivi con gli animali, se vogliamo davvero comprendere e ripristinare la visione nelle persone, dobbiamo capire meglio come le cellule gangliari umane codificano e trasmettono informazioni visive “.

Vedi anche: Degenerazione maculare: impianto di retina artificiale comporta un ripristino visivo

Kerschensteiner, Professore di oftalmologia presso il John F. Hardesty, MD, Dipartimento di oftalmologia e scienze visive e Professore di neuroscienze e ingegneria biomedica, ha condotto lo studio delle cellule retiniche dagli occhi umani che dovevano essere rimosse a causa del cancro oculare. Sebbene gli scienziati abbiano usato retine solo da quattro occhi umani, i ricercatori sono stati in grado di trarre conclusioni studiando l’attività di centinaia di cellule gangliari in ciascun occhio. Gli assoni di quelle cellule si uniscono per formare il nervo ottico.

I ricercatori si sono concentrati sui due principali tipi di cellule che trasmettono informazioni visive, ognuna delle quali è disponibile in due varietà: una che risponde quando la luce aumenta e una che risponde quando la luce diminuisce.

Il team di Kerschensteiner ha eseguito un’analisi computerizzata dell’attività delle cellule e ha scoperto che in ogni caso queste cellule trasmettevano la massima quantità di informazioni visive utilizzando la minima quantità di energia. Utilizzando la modellazione computerizzata per modificare il comportamento delle cellule, gli scienziati sono stati in grado di dimostrare che le cellule gangliari erano efficienti. Ma ogni volta che hanno apportato tali modifiche al computer, i segnali provenienti dalle cellule sono diventati meno efficienti.

“Il nervo ottico è un vero collo di bottiglia nel sistema visivo”, ha spiegato. “E dalla nostra analisi risulta che queste cellule si sono evolute per comprimere le informazioni visive per superare questo stretto collo di bottiglia. I pazienti con malattie degli occhi, come il glaucoma, hanno difficoltà a farlo e per correggere quei deficit, stiamo appena iniziando a ottenere questa comprensione “.

Fonte: Neuron

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