Previsione dell'epilessia da modelli di rete neurale
All'interno delle reti di neuroni incredibilmente complesse che compongono il nostro cervello, le correnti elettriche mostrano dinamiche complesse. Per capire meglio come si comportano queste reti, i ricercatori in passato hanno sviluppato modelli che mirano a imitarne le dinamiche. In alcune rare circostanze, i loro risultati hanno indicato che possono verificarsi "punti critici", in cui i sistemi passano bruscamente da uno stato all'altro: eventi ora comunemente ritenuti essere associati a episodi di epilessia.
I risultati del team potrebbero fornire ai ricercatori una migliore comprensione degli episodi che si verificano improvvisamente, tra cui l'epilessia e gli attacchi d'asma, e potrebbero consentire loro di sviluppare migliori sistemi di allerta precoce per i pazienti che ne soffrono. Per fare ciò, lo studio ha considerato come le dinamiche dell'attività dei neuroni siano influenzate dai rami nelle reti che formano. I modelli precedenti hanno dimostrato che queste dinamiche spesso rallentano in questi punti, ma finora non sono stati in grado di prevedere come si svolge il processo in reti di neuroni più grandi e complesse.
Il team ha migliorato queste tecniche utilizzando modelli aggiornati, in cui è possibile regolare manualmente il grado in cui i neuroni adiacenti influenzano le dinamiche reciproche. Inoltre, hanno considerato il confronto tra le dinamiche di reti neuronali complesse e quelle delle cellule isolate. Insieme, queste tecniche hanno permesso ai ricercatori di prevedere meglio dove si verifica la ramificazione; e, successivamente, come vengono influenzate le dinamiche della rete. I loro risultati rappresentano un progresso nella nostra comprensione della complessa struttura del cervello e di come la dinamica delle correnti elettriche che contiene possono essere direttamente correlate a casi di epilessia.