La ricerca sull'Alzheimer aiutata dalla scoperta del Brain Network che distingue il vecchio verso nuovo

La ricerca emergente rivela una rete di memoria cerebrale che elabora le informazioni in arrivo in base al fatto che si tratti di qualcosa che abbiamo sperimentato in precedenza o se è completamente nuovo e sconosciuto.

Le implicazioni di questa scoperta andranno a beneficio della ricerca sull'Alzheimer poiché gli esperti cercano il meccanismo che fa sì che una persona cara alle prese con la malattia non riconosca più completamente un familiare o un amico intimo che si prende cura di loro.

Nello studio, i ricercatori raccolgono prove da più studi e metodi di neuroimaging per dimostrare l'esistenza di una rete cerebrale funzionale precedentemente sconosciuta e distinta, una che sembra avere un ampio coinvolgimento nell'elaborazione della memoria umana.

La ricerca sarà pubblicata in un prossimo numero della rivista Tendenze nelle scienze cognitive.

"L'attività in questa rete ci dice se stai guardando qualcosa che percepisci come nuovo o familiare", ha detto Adrian Gilmore, primo autore dello studio e studente di dottorato in psicologia al quinto anno in Arti e scienze alla Washington University.

“Quando un individuo vede un nuovo stimolo, questa rete mostra una marcata diminuzione dell'attività. Quando un individuo vede uno stimolo familiare, questa rete mostra un marcato aumento dell'attività ".

I coautori dello studio sono Kathleen B. McDermott, Ph.D., professore di psicologia in Arti e scienze e di radiologia presso la Washington University School of Medicine di St. Louis; e Steven Nelson, Ph.D., laureato al programma di dottorato in neuroscienze presso la Washington University.

Descritta dagli autori dello studio come Parietal Memory Network (PMN), la nuova rete di memoria e apprendimento mostra modelli coerenti di attivazione e disattivazione in tre distinte regioni della corteccia parietale nell'emisfero sinistro del cervello: il precuneo, la corteccia cingolata media e il giro angolare dorsale.

L'attività all'interno del PMN durante l'elaborazione delle informazioni in arrivo (codifica) può essere utilizzata per prevedere quanto bene tali informazioni verranno archiviate in memoria e successivamente rese disponibili per il recupero riuscito.

Il PMN mostra schemi di attività opposti a seconda che le informazioni recuperate siano riconosciute come nuove o familiari: più le informazioni sono familiari, maggiore è l'attività nel PMN, lo studio ha rilevato.

Nello studio, i ricercatori hanno identificato caratteristiche interessanti del PMN analizzando i dati di una serie di studi di neuroimaging pubblicati in precedenza. Utilizzando elementi di prova convergenti provenienti da dozzine di esperimenti cerebrali fMRI, i ricercatori hanno scoperto come l'attività nel PMN cambia durante il completamento di compiti mentali specifici e come le regioni interagiscono durante gli stati di riposo quando il cervello non è coinvolto in alcuna attività particolare o sfida mentale.

Questo studio si basa su ricerche precedenti che hanno stabilito l'esistenza di un'altra rete cerebrale funzionale che rimane sorprendentemente attiva quando il cervello non è coinvolto in un'attività specifica, un sistema noto come Default Mode Network.

Come la rete in modalità predefinita, è stato dimostrato che le regioni chiave del PMN ronzano all'unisono mentre il cervello è in periodi di riposo relativi. E mentre le regioni chiave del PMN si trovano vicino alla rete in modalità predefinita, il PMN sembra essere la sua rete funzionale distinta e separata, suggeriscono i risultati preliminari.

Un'altra caratteristica che distingue il PMN dalle altre reti funzionali è che i suoi schemi di attività rimangono coerenti indipendentemente dal tipo di sfida mentale che sta elaborando.

Molte regioni della corteccia entrano in azione solo durante l'elaborazione di un compito molto specifico, come l'apprendimento di un elenco di parole, ma rimangono relativamente inattive durante compiti molto simili, come l'apprendimento di un gruppo di volti. Il PMN, d'altra parte, mostra attività in una vasta gamma di compiti mentali, con livelli che aumentano e diminuiscono in base a quanto la novità o la familiarità di un'attività cattura la nostra attenzione.

"Sembra che la quantità di cambiamento dipenda in gran parte da quanto un dato stimolo cattura la nostra attenzione", ha detto Gilmore. "Se qualcosa risalta davvero come vecchio o nuovo, si notano cambiamenti molto più grandi nell'attività della rete che se non risaltava così tanto".

La coerenza di questi modelli attraverso vari tipi di attività di elaborazione suggerisce che il PMN gioca un ruolo ampio in molti diversi processi di apprendimento e richiamo, suggerisce il team di ricerca.

"Una caratteristica davvero interessante del PMN è che sembra mostrare i suoi modelli di risposta indipendentemente da ciò che stai facendo", ha detto Gilmore.

"Il PMN non sembra preoccuparsi di quello che stai cercando di fare. Si disattiva quando incontriamo qualcosa di nuovo e si attiva quando incontriamo qualcosa che abbiamo visto prima.

Questo lo rende un obiettivo davvero promettente per la ricerca futura in settori come l'istruzione o la ricerca sull'Alzheimer, dove vogliamo promuovere o migliorare le prestazioni della memoria in generale, piuttosto che concentrarci su compiti specifici ".

Fonte: Washington University, St. Louis