Utilizzando l’intelligenza artificiale, i neuroscienziati Cedars-Sinai creano i modelli computerizzati più realistici e complessi delle singole cellule cerebrali fino ad oggi, aprendo la strada a esperimenti impossibili in laboratorio

 

I ricercatori di Cedars-Sinai hanno creato i modelli computerizzati più biorealistici e complessi di singole cellule cerebrali, in quantità senza precedenti. La loro ricerca, pubblicata oggi sulla rivista peer-reviewed  Cell Reports,  descrive in dettaglio come questi modelli potrebbero un giorno rispondere a domande sui disturbi neurologici – e persino sull’intelletto umano – che non è possibile esplorare attraverso esperimenti biologici.

“Questi modelli catturano la forma, i tempi e la velocità dei segnali elettrici che i neuroni emettono per comunicare tra loro, che è considerata la base della funzione cerebrale”, ha affermato  Costas Anastassiou, PhD , ricercatore presso il Dipartimento di Neurochirurgia presso Cedars-Sinai e autore senior dello studio. “Questo ci consente di replicare l’attività cerebrale a livello di una singola cellula”.

I modelli sono i primi a combinare set di dati provenienti da diversi tipi di esperimenti di laboratorio per presentare un quadro completo dell’attività elettrica, genetica e biologica dei singoli neuroni. I modelli possono essere utilizzati per testare teorie che richiederebbero dozzine di esperimenti da esaminare in laboratorio, ha detto Anastassiou. 

“Immagina di voler indagare su come 50 diversi geni influenzano i processi biologici di una cellula”, ha detto Anastassiou. “Dovresti creare un esperimento separato per ‘eliminare’ ogni gene e vedere cosa succede. Con i nostri modelli computazionali, saremo in grado di cambiare le ricette di questi marcatori genici per tutti i geni che vogliamo e prevedere cosa accadrà”.

Un altro vantaggio dei modelli è che consentono ai ricercatori di controllare completamente le condizioni sperimentali. Questo apre la possibilità di stabilire che un parametro, come una proteina espressa da un neurone, provoca un cambiamento nella cellula o una condizione di malattia, come le crisi epilettiche, ha detto Anastassiou. In laboratorio, gli investigatori possono spesso mostrare  un’associazione,  ma è difficile provare una  causa .

“Negli esperimenti di laboratorio, il ricercatore non controlla tutto”, ha detto Anastassiou. “La biologia controlla molto. Ma in una simulazione computazionale, tutti i parametri sono sotto il controllo del creatore. In un modello, posso cambiare un parametro e vedere come influisce su un altro, cosa che è molto difficile da fare in un esperimento biologico”.

Per creare i loro modelli, Anastassiou e il suo team  dell’Anastassiou Lab  (@anastassiou_lab), membri dei Dipartimenti di  Neurologia e Neurochirurgia , del  Board of Governors Regenerative Medicine Institute  e del  Center for Neural Science and Medicine  di Cedars-Sinai, hanno utilizzato due diversi serie di dati sulla corteccia visiva primaria del topo, l’area del cervello che elabora le informazioni provenienti dagli occhi. 

Il primo set di dati presentava immagini genetiche complete di decine di migliaia di singole cellule. Il secondo collegava le risposte elettriche e le caratteristiche fisiche di 230 cellule della stessa regione del cervello. I ricercatori hanno utilizzato l’apprendimento automatico per integrare questi due set di dati e creare modelli biorealistici di 9.200 singoli neuroni e della loro attività elettrica.

“Questo lavoro rappresenta un progresso significativo nel calcolo ad alte prestazioni”, ha affermato  Keith L. Black, MD,  presidente del Dipartimento di Neurochirurgia e Ruth e Lawrence Harvey Chair in Neuroscience presso Cedars-Sinai. “Dà inoltre ai ricercatori la capacità di cercare relazioni all’interno e tra i tipi di cellule e di ottenere una comprensione più profonda della funzione dei tipi di cellule nel cervello”. 

Lo studio è stato condotto in collaborazione con l’Allen Institute for Brain Science di Seattle, che ha anche fornito dati.

“Questo lavoro guidato dal Dr. Anastassiou si adatta bene alla dedizione di Cedars-Sinai nel riunire matematica, statistica e informatica con la tecnologia per affrontare tutte le questioni importanti nella ricerca biomedica e nell’assistenza sanitaria”, ha affermato Jason Moore, PhD, presidente del Dipartimento di Biomedicina Computazionale. “In definitiva, questa direzione computazionale ci aiuterà a comprendere i misteri più profondi del cervello umano”. 

Anastassiou e il suo team lavoreranno poi per creare modelli computazionali di cellule umane per studiare la funzione cerebrale e le malattie negli esseri umani. 

Finanziamento: la ricerca è stata supportata dal numero di sovvenzione del National Institutes of Health RO1 NS120300-01. 

Di ihal

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