Come gli “elettroceutici” cervello-computer possano aiutare a ripristinare la cognizione

Elettroceutici-Immagine: impressione artistica. Crediti immagine: Gemini / Alius Noreika.

La ricerca guidata da Thilo Womelsdorf, Professore di psicologia e ingegneria biomedica presso il Vanderbilt Brain Institute, potrebbe rivoluzionare il modo in cui le interfacce cervello-computer vengono utilizzate per curare i disturbi della memoria e della cognizione.

Lo studio, intitolato “L’apprendimento con rinforzo adattivo è supportato causalmente dalla corteccia cingolata anteriore e dallo striato”, è stato pubblicato sulla rivista Neuron.

Secondo i ricercatori, i neurologi utilizzano interfacce cervello-computer (BCI) elettriche per aiutare i pazienti affetti da morbo di Parkinson e lesioni del midollo spinale quando farmaci e altri interventi riabilitativi non risultano efficaci. Per questi disturbi, i ricercatori affermano che le interfacce cervello-computer sono diventate elettroceutici che sostituiscono i farmaci modulando direttamente i segnali cerebrali disfunzionali.

Analogamente alla contrazione muscolare per i movimenti, la cognizione è innescata da impulsi elettrici nel cervello. Ma il modo in cui il cervello organizza gli impulsi elettrici per le funzioni cognitive o mnemoniche è legato a una complessa rete di aree cerebrali.

Nello studio, Womelsdorf e il suo team hanno individuato due strutture di questa rete cognitiva in cui gli impulsi elettrici sono direttamente correlati all’apprendimento flessibile degli oggetti visivi. Utilizzando un’interfaccia cervello-computer per amplificare gli impulsi elettrici in corso in questa rete, lo studio ha riscontrato un miglioramento dell’apprendimento e dell’attenzione.

“La premessa di questo studio si basava sull’idea che brevi impulsi elettrici all’interno di questa rete cerebrale precedano periodi di apprendimento potenziato”, ha affermato Womelsdorf. “Potenziando questi impulsi di apprendimento intrinseci al cervello, siamo stati in grado di accelerare il processo di apprendimento e migliorare efficacemente la flessibilità cognitiva“.

Ha aggiunto che lo studio, che ha utilizzato fondi del National Institute of Mental Health, potrebbe aprire la strada a progressi più rapidi nello sviluppo di interfacce cervello-computer in grado di ripristinare o assistere le funzioni cognitive nei pazienti con disabilità cognitive.

“Esistono gravi disturbi in cui la cognizione è bloccata, come nei pazienti con disturbo ossessivo-compulsivo; o in cui la cognizione non riesce più ad accedere ai ricordi, come nella demenza di Alzheimer“, ha affermato Womelsdorf. “Per queste disabilità cognitive, le interfacce cervello-computer promettono di diventare opzioni di trattamento elettroceutico di nuova generazione“.

Spiegano gli autori:

“L’apprendimento per rinforzo può beneficiare di strategie adattive che regolano i livelli di esplorazione-sfruttamento, sfruttano la memoria di lavoro o guidano l’attenzione verso informazioni rilevanti. Abbiamo testato come la corteccia cingolata anteriore (ACC) e lo striato supportino questi processi durante l’apprendimento dell’attenzione basata sulle caratteristiche, a diversi livelli di incertezza e salienza motivazionale. Una breve stimolazione elettrica, condizionata dallo sguardo, ha influenzato l’apprendimento per rinforzo adattivo nell’ACC e nello striato in condizioni di elevata incertezza delle caratteristiche, ma in modi opposti. La stimolazione dell’ACC ha compromesso l’apprendimento, mentre la stimolazione dello striato lo ha migliorato. La modellizzazione ha mostrato che la stimolazione dell’ACC ha compromesso l’ottimizzazione dell’esplorazione e l’uso degli errori di predizione per ridurre l’incertezza, mentre la stimolazione dello striato ha migliorato l’aggiornamento delle aspettative di valore. Questi risultati erano coerenti con la selettività neuronale. Nell’ACC, i neuroni hanno tracciato la cronologia degli errori e si sono attivati più intensamente durante le scelte più incerte, mentre nello striato i neuroni si sono attivati più intensamente durante le scelte più certe e di valore più elevato. Questi risultati mostrano che l’ACC e lo striato ottimizzano la guida dell’esplorazione verso oggetti rilevanti per la ricompensa durante i periodi di incertezza“.

Abstract grafico

Tra i coautori dello studio figurano Louis Treuting , studente laureato in ingegneria biomedica; Charles Gerrity , Ph.D.’25, ricercatore post-dottorato ed ex studente di ingegneria elettrica e informatica; Adam Neumann, specialista di ricerca e Kianoush Banaie Boroujeni, Ph.D.’21, ricercatore post-dottorato dell’Università di Princeton ed ex studente di Vanderbilt .

Fonte: Università di Vanderbilt