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Per milioni di persone affette da epilessia e disturbi del movimento come il morbo di Parkinson, la stimolazione elettrica del cervello sta già ampliando le possibilità di trattamento. In futuro, la stimolazione elettrica potrebbe aiutare le persone con malattie psichiatriche e lesioni cerebrali dirette, come l’ictus.
Tuttavia, studiare come le reti cerebrali interagiscono tra loro è piuttosto complicato. Le reti cerebrali possono infatti essere esplorate fornendo brevi impulsi di corrente elettrica in un’area del cervello di un paziente mentre si misurano le risposte di tensione in altre aree. In linea di principio, si dovrebbe essere in grado di dedurre la struttura delle reti cerebrali da questi dati ma, concretamente, i segnali che vengono registrati sono complessi, e può essere effettuata solo una contenuta quantità di misurazioni.
Per rendere il problema gestibile, i ricercatori della Mayo Clinic hanno sviluppato una serie di paradigmi che semplificano i confronti tra gli effetti della stimolazione elettrica sul cervello. Poiché nella letteratura scientifica non esisteva una tecnica matematica per caratterizzare come gli insiemi di input convergono nelle regioni del cervello umano, il team della Mayo Clinic ha collaborato con un esperto internazionale di algoritmi di intelligenza artificiale per sviluppare un nuovo tipo di algoritmo chiamato “identificazione della curva del profilo di base”.
In uno studio pubblicato su PLOS Computational Biology, in particolare, un paziente affetto da un tumore al cervello è stato sottoposto al posizionamento di un array di elettrodi elettrocorticali per localizzare le crisi e mappare la funzione del cervello prima che il tumore fosse rimosso. Ogni interazione di elettrodi ha portato a centinaia o migliaia di punti di tempo da studiare utilizzando il nuovo algoritmo.
“I nostri risultati mostrano che questo nuovo tipo di algoritmo può aiutarci a capire quali regioni del cervello interagiscono direttamente tra loro, che a sua volta può aiutare a guidare il posizionamento degli elettrodi per i dispositivi stimolanti per trattare le malattie del cervello della rete“, afferma Kai Miller, neurochirurgo della Mayo Clinic e primo autore dello studio. “Con l’emergere di nuove tecnologie, questo tipo di algoritmo può aiutarci a trattare meglio i pazienti con epilessia, disturbi del movimento come il morbo di Parkinson, e malattie psichiatriche come il disturbo ossessivo compulsivo e la depressione“.
“I dati neurologici fino ad oggi sono forse i dati più impegnativi ed eccitanti da modellare per i ricercatori AI“, afferma Klaus-Robert Mueller, co-autore dello studio e membro del Google Research Brain Team. Mueller è co-direttore del Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data e direttore del Machine Learning Group – entrambi alla Technical University di Berlino.
Nello studio, gli autori forniscono un pacchetto di codice scaricabile in modo che altri possano esplorare la tecnica. “Condividere il codice sviluppato è una parte fondamentale dei nostri sforzi per aiutare la riproducibilità della ricerca“, dice Dora Hermes, ingegnere biomedico della Mayo Clinic e autore senior.
