Correlati neurali II: il tasso di scarica

Oggi vorrei entrare nei dettagli della discussione cominciata qui e spiegare qual'è il correlato neurale più semplice da esaminare: il tasso di scarica di un neurone o di un gruppo di essi.

Come sapete, i neuroni comunicano tra loro tramite potenziali d'azione, sarebbe a dire brevissime scariche lettere. È come se comunicassero tramite un codice Morse fatto solo di punti ma non di linee.

(Per essere precisi, questo è vero sicuramente per i neuroni corticali umani, mentre creature più semplici hanno spesso neuroni comunicanti in altre maniere, ma questo è un altro discorso)

Immaginiamo adesso di fare un esperimento che ci consenta di registrare questi impulsi durante un esperimento, ad esempio mentre mostrate ad un soggetto diverse immagini. Cosa possiamo fare per analizzare i dati a nostra disposizione? Possiamo, ad esempio, per ogni immagine mostrata al soggetto, contare quanti potenziali d'azione sono stati registrati dal vostro elettrodo e dividerli per il tempo per il quale abbiamo mostrato l'immagine. Otteniamo così un "tasso di scarica", che ovviamente dipenderà dall'immagine mostrata al soggetto.

Vi sembrerà bizzarro, ma questa semplice analisi rivelerà che in alcune zone del cervello ci sono neuroni che scaricano preferibilmente quando vengono mostrate alcuni tipi di immagini. Ad esempio, se siete degli amanti del cinema trash, avrete sicuramente alcuni neuroni nel cervello che scaricano a tutta forza quando vengono mostrate immagini di Lino Banfi.

Non sto scherzando.

PS: non mettetevi in testa adesso che il cervello funziona in maniera banale. Il fatto che per quasi ogni oggetto o concetto ci siano neuroni che scaricano, non spiega assolutamente nulla: nè il meccanismo che genera questo fenomeno, nè la sua funzione. In altre parole: del significato di tali analisi parleremo un'altra volta...

Scale spaziali

Fra i vari problemi delle neuroscienze teoriche ce n'è uno che mi piace particolarmente; principalmente perchè mette in evidenza come un approccio riduzionista sia essenzialmente privo di speranza.

Mi riferisco al problema dell'integrazione fra segnali elettrici a varie scale. La scala più bassa è quella cellulare: si anestetizza un animale, e si cerca di registrare il potenziale di membrana di un neurone utilizzando un elettrodo che penetri all'interno del neurone. Non è particolarmente facile, ma si può fare.

Quello che si vedrà è un segnale molto irregolare, intervallato ogni tanto da grandi, rapide escursioni (spikes). Se si vuole averne un'idea, si osservi l'immagine qui.

Se invece, si inserisce nel cervello del nostro animale un elettrodo che non penetri le cellule, ma che si inserisca fra loro, per dirla in maniera semplice, si osserverà il potenziale extracellulare, che viene di solito filtrato per evidenziare la parte del segnale in bassa frequenza (LFP), o quella in alta frequenza (MUA). Si veda qua.

Se poi si va ancora più lontani dalla fonte del segnale, si può osservare il segnale EEG, che viene misurato all'esterno della testa, si veda qua.

La cosa veramente interessante è che oggi, nel 2009, a 136 anni dalla pubblicazione delle equazioni di Maxwell ancora di deve capire quali sono le relazioni fra questi tre segnali.

Si sa molto di come il segnale cellulare produce il MUA, e si incomincia a capire come il primo determina l'LFP; ma nulla si sa delle cause dell'EEG!

Il Morse dei neuroni

Dopo essermi addottorato, ho finalmente un po' di tempo per scrivere...

Avrete sentito mille volte negli ultimi anni annunci sui neuroni specchio (o simili, non è questo il punto adesso) e su come si attivano in risposta a delle sollecitazioni. Quello che non viene mai spiegato negli articoli divulgativi è il significato di questo termine: "attivato". E soprattutto non si spiega come si arriva a stabilire che un neurone è più attivo in certi momenti che in altri.

Esaminiamo più da vicino come comunicano i neuroni fra loro. Immaginiamo di impiantare degli elettrodi in un cervello, e di esaminare l'attività elettrica registrata, di solito tramite questa tecnica.

Quello che si osserva sono una serie di variazioni standardizzate del potenziale elettrico molto ampie e molto brevi, i cosiddetti potenziali d'azione. Quindi nell'assunzione (che non è un'ipotesi!) che il codice dei neuroni sia elettrico, si deduce che ciò che i neuroni si comunicano siano i tempi di tali potenziali d'azione.

È come se i neuroni, a intervalli più o meno, si lanciassero dei brevi segnali luminosi.

Uno dei problemi difficilissimi delle neuroscienze computazionali è quello, pertanto, di interpretare questi segnali luminosi. Riassumiamo il problema: si infilano degli elettrodi nel cervello e si registrano un certo numero di neuroni. Poi per ogni neurone si disegna un diagramma in cui su un asse c'è il tempo, e sull'altro si disegna una striscia nera nel punto corrispondente al momento in cui si è registrato un segnale: qui un esempio. Dopo aver fatto queste registrazioni, bisogna interpretare questo bizzarro codice Morse.

Ed è esattamente in questo momento che l'elettrofisiologo lascia il campo al neuroscienziato computazionale...

[...continua in una prossima puntata e si riassocia alla storia del neurone...]

Il collasso cantoriano: breve storia del neurone

Neuron

This article is about cells in the nervous system. For other uses of the term neuron, please see neuron (disambiguation).

Wikipedia

La storia del termine neurone è istruttiva per ciò che ho raccontato la scorsa volta.

Cercherò di spiegare per quali motivi trovo la storia del termine neurone esemplare. Esemplare, intendo, come esempio della nascita di una nuova disciplina a causa del sovraccarico di un termine o di un concetto di una disciplina precedente.

Premetto che affronterò la storia da un punto di vista, per così dire, biologico, e mi disinteresserò di quello informatico. Ad un certo punto sarà necessario ricongiungersi all'informatica, e spiegherò perchè. Ma per ora dimentichiamocene.

Il nostro viaggio comincia nel 1848 quando il biologo Emil du Bois-Reymond, da non confondere con il matematico Paul du Bois-Reymond, suo fratello, scoprì il potenziale d'azione nelle cellule del cervello dette neuroni. Detto brevemente, queste cellule sono interconnese fra loro tramite sottili propaggini dette assoni, sulle quali brevi impulsi elettrici vengono trasmessi dall'una all'altra; tali impulsi elettrici sono detti potenziali d'azione.

Egli scoprì, dunque, che i neuroni comunicano utilizzando un codice simile al Morse, in cui però ci sono solo punti e non linee. Successivamente, nel 1851, il suo amico Hermann von Helmholtz misurò la velocità di tali impulsi elettrici. Poi, per circa un secolo, nulla.

(Non proprio nulla, Bisogna citare almeno due fatti avvenuti all'inizio del XX secolo:
1) Ramon y Cajal scoprì che i neuroni erano interconnessi fra loro e suppose, dunque, che fossero le unità funzionali del sistema nervoso centrale.
2) In risposta a du Bois-Reymond e al suo Ignorabimus, il matematico David Hilbert tuona ad una conferenza nel 1930.)

Comunque sia, un secolo più tardi, siamo negli '50 del XX secolo, Hodgkin e Huxley formulano delle equazioni che descrivono con notevole precisione tale fenomeno.

Qua la nostra storia entra nel vivo. Il problema, ma anche la grande fortuna delle equazioni di Hodgkin-Huxley (d'ora in poi HH per brevità) è la loro incredibile complicatezza. Esse, infatti, sono un sistema di equazioni alle derivate parziali non lineari. In pratica, tutto il peggio che si possa avere, tutto insieme.

Per tentare di capirci qualcosa, si è proceduto a provare diverse semplificazioni, col risultato di sviluppare una serie di sistemi alternativi che usano l'una o l'altra semplificazione, qui e qui due esempi. Ognuna di queste semplificazioni richiederebbe un trattamento a parte, ed è, in verità, oggetto di studio di schiere di scienziati.

Ritorniamo a noi: questa pletora di equazioni e modelli erano tutti tentativi di modellare un solo oggetto: il neurone. Tuttavia, affinchè il collasso sul termine neurone avvenga, abbiamo bisogno di un altro ingrediente: dobbiamo ricongiungerci all'informatica che abbiamo abbandonato all'inizio.

Questo lo faremo la prossima volta...