Ripristinare la mobilità degli arti dei roditori paralizzati stimolando il midollo spinale danneggiato dopo aver identificato i neuroni che rendono possibile lo stesso movimento è possibile secondo uno studio condotto da ricercatori dell’EPFL e pubblicato su Nature Biotechnology.
Si tratta di risultati importanti che potrebbero portare a nuovi approcci anche per quanto riguarda i trattamenti sugli esseri umani.
Il tutto è stato possibile anche grazie all’intelligenza artificiale: con quest’ultima, infatti, gli scienziati sono riusciti a capire quali erano quei neuroni, nel corpo dei topi, importanti per la mobilità degli arti.
Non tutte le cellule nervose, dette anche neuroni, rispondono infatti in maniera simile quando vengono stimolate. Poter capire dunque quali sono quelle tipologie di neuroni coinvolti nel movimento degli arti può permettere di capire cosa avviene a livello cellulare quando si stimolano questi stessi neuroni.
Proprio per questo Grégoire Courtine e i suoi colleghi hanno sviluppato un software di apprendimento automatico grazie al quale sono riusciti a identificare quelle cellule più importanti per raggiungere il proprio scopo, ossia ripristinare la mobilità.
I ricercatori hanno inizialmente confrontato i topi che avevano imparato di nuovo a camminare a seguito di una lesione del midollo spinale con quelli che erano rimasti paralizzati e che non erano stati trattati.
Il programma, denominato Augur, imparava a capire quali sono quelle cellule che spiegano meglio le differenze tra le due condizioni.
“È un solido metodo statistico che può essere applicato a qualsiasi perturbazione”, spiegano Michael Skinnider e Jordan Squair, due dei principali autori dello studio. “Quanto più precisamente Augur può assegnare un particolare tipo di neurone ai due gruppi di topi, tanto più rilevanti sono quelle particolari cellule nervose. È quindi più probabile che siano coinvolti nel recupero del movimento”.
Approfondimenti
- Restoring mobility by identifying the neurons that make it possible – EPFL (IA)
- Cell type prioritization in single-cell data | Nature Biotechnology (IA) (DOI: 10.1038/s41587-020-0605-1)
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