Un gruppo di ricerca interdisciplinare guidato da scienziati dell’Università Nazionale di Singapore (NUS), ha utilizzato con successo l’apprendimento automatico. Al fine di scoprire nuove intuizioni del cervello umano.
Il team ha dimostrato un approccio che stima automaticamente i parametri del cervello utilizzando i dati raccolti dalla risonanza magnetica funzionale (fMRI). Il che ha consentito ai neuroscienziati di dedurre le proprietà cellulari di diverse regioni del cervello senza sondare il cervello con mezzi chirurgici.
Questo approccio potrebbe essere potenzialmente utilizzato per valutare il trattamento dei disturbi neurologici e per sviluppare nuove terapie. Vediamo in che modo
A presentare l’importanza della ricerca è Thomas Yeo. Un autentico luminare della materia dato che lavora presso il Singapore Institute for Neurotechnology (SINAPSE), al NUS e il centro di ricerca per immagini cliniche A * STAR-NUS (CIRC). Ecco le sue parole:
“Le vie sottostanti di molte malattie si verificano a livello cellulare e molti farmaci operano a livello microscopico. Per sapere cosa succede realmente ai livelli più interni del cervello umano, è fondamentale per noi sviluppare metodi che possano approfondire la profondità del cervello in modo non invasivo”.
Il nuovo studio, condotto in collaborazione con ricercatori olandesi e spagnoli, è stato segnalato per la prima volta online nella rivista scientifica Science Advances il 9 gennaio 2019.
Il cervello umano è l’organo più intricato del corpo umano, ed è composto da 100 miliardi di cellule nervose che sono a loro volta connesse a circa 1.000 altre. Qualsiasi danno o malattia che colpisca anche la parte più piccola del cervello potrebbe portare a gravi danni a tutta la struttura mentale.
Il prof. Yeo e il suo team hanno lavorato con ricercatori di Universitat Pompeu Fabra, Universitat Barcelona e University Medical Center Utrecht per analizzare i dati di imaging da 452 partecipanti al progetto Human Connectome.
Partendo dal precedente lavoro di modellazione, hanno consentito a ciascuna regione del cervello di avere proprietà cellulari distinte e algoritmi di apprendimento automatico sfruttati per stimare automaticamente i parametri del modello.
Il modello spaziale dell’architettura cellulare del cervello umano riflette da vicino come il cervello elabora gerarchicamente le informazioni provenienti dall’ambiente circostante. Questa forma di elaborazione gerarchica, è una caratteristica chiave del cervello umano e dei recenti progressi nell’intelligenza artificiale.
“Il nostro studio suggerisce che la gerarchia di elaborazione del cervello è supportata dalla differenziazione su micro scala tra le sue regioni. la quale potrebbe fornire ulteriori indizi per scoperte rivoluzionarie nell’intelligenza artificiale “, ha detto Asst Prof Yeo.
In futuro, il team NUS confida di applicare il proprio approccio per esaminare i dati cerebrali dei singoli partecipanti. Nonché comprendere meglio come le variazioni individuali nell’architettura cellulare del cervello possano riguardare differenze nelle abilità cognitive.
Il team spera che questi ultimi risultati possano essere un passo verso lo sviluppo di piani di trattamento individualizzati. Con farmaci specifici o strategie di stimolazione cerebrale.
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