Il Progetto Cervello Umano studia il cervello e le sue malattie. Nel primo approccio, viene ricreato un modello realistico del cervello basato su dati neuroscientifici e genetici dettagliati. In secondo luogo, grandi quantità di dati relativi a molti aspetti di una malattia devono essere raccolti in un unico formato di dati. L’obiettivo è quello di combinare entrambi gli approcci per collegare le cause genetiche e neurofisiologiche complesse delle malattie psichiatriche con i fenotipi complessi associati.
Da tempo si riconosce che le malattie psichiatriche come la schizofrenia e la depressione non possono essere spiegate in modo monocausale, ma che sono necessarie spiegazioni multifattoriali. A livello di metodologia di ricerca, ciò significa che gli approcci di ricerca isolati non sono sufficienti, ma che sono necessari metodi in grado di catturare la combinatoria di meccanismi multifattoriali (ad esempio, a livello genetico, neurobiologico, fenomenologico). Lo stesso vale per la ricerca sul cervello umano, con miliardi di neuroni e connessioni neuronali.
L’obiettivo del Progetto Cervello Umano è quello di poter esplorare la complessità del cervello e delle sue malattie. Per questo sono previsti due approcci: In primo luogo, verrà ricostruito un modello digitale del cervello basato su dati neuroscientifici e genetici. D’altra parte, grandi quantità di dati provenienti da molti aspetti di una malattia devono essere riuniti in un formato di dati uniforme. La visione di questo progetto è quella di combinare questi due approcci e di trovare nuovi approcci esplicativi integrando le caratteristiche genetiche e neurofisiologiche delle malattie psichiatriche e i fenotipi complessi ad esse associati. In sintesi, si tratta di un approccio che si occupa di raccogliere e analizzare grandi quantità di dati relativi al cervello umano.
“Approccio dal basso verso l’alto e approccio dall’alto verso il basso
L’approccio dal basso verso l’alto si concentra sull’obiettivo di ricostruire completamente il cervello, cioè di digitalizzarlo. A livello metodologico, si tratta di un progetto di integrazione dei dati paragonabile allo sviluppo di un atlante digitale basato su diverse fonti di dati di diversa scala. Sulla base dei dati del “Blue Brain Project” [1], si sta progettando un modello digitale della struttura e del funzionamento del cervello. Nell’approccio top-down, vengono raccolti dati relativi a diverse caratteristiche di una malattia (livello genetico e molecolare, livello comportamentale, ecc.) Questi dati vengono raccolti nelle cliniche e nelle università partner, rimangono nei computer delle rispettive istituzioni e vengono analizzati da un software speciale. I parametri di queste analisi vengono poi archiviati in una piattaforma neuroinformatica centrale. Da lì, questi dati vengono trasmessi ad altre piattaforme:
- Piattaforma di simulazione (=esame del cervello sano)
- Piattaforma che si occupa di malattie
Ci sono dodici sottoprogetti all’interno del Progetto Cervello Umano. Nell’ambito del sottoprogetto 10 (“Neurorobotica”), ad esempio, è disponibile per scienziati e altri professionisti un nuovo ambiente basato sul web (“Piattaforma Neurobiotica”) (Fig. 1), che offre la possibilità di collegare i modelli cerebrali con simulazioni dettagliate di robot e dei loro ambienti e di utilizzare i sistemi neurorobotici risultanti per esperimenti in silico [2].
La piattaforma informatica medica
Il sottoprogetto sulla ricerca sulle malattie mentali (“La piattaforma informatica medica”) (Fig. 1) riguarda una migliore comprensione delle malattie mentali. Sono coinvolte 14 istituzioni partner e 5 cliniche, tra cui un gruppo di ricerca guidato da Ferah Kherif e Bogdan Draganski, entrambi ricercatori e docenti dell’Università di Losanna.
La scienza del cervello e la diagnostica clinica devono essere collegate e portate in un formato standardizzato in termini di tecnologia dei dati. L’obiettivo è quello di prevedere e spiegare meglio le malattie complesse, integrando i dati sulle caratteristiche cliniche (fenomenologia), eziologiche e biologiche e abbinando questi dati al modello digitale del cervello.
Come viene implementato? Si misurano tutte le informazioni disponibili su una determinata malattia a livello genetico, molecolare o comportamentale. Gli algoritmi di apprendimento automatico vengono utilizzati per analizzare questi dati. In questo modo, la rete impara a trovare le differenze e a formare dei cluster all’interno di un’enorme serie di dati.
Ad esempio, l’analisi di un ampio set di dati di pazienti affetti da Alzheimer [3] con dati sulle caratteristiche genetiche, molecolari e cognitive, effettuata con questo metodo, ha portato all’identificazione di diversi sottogruppi. Con questo metodo, si può studiare come certi meccanismi producano una certa fenomenologia. In una fase successiva, si potrebbero utilizzare queste scoperte per sviluppare farmaci specifici per un sottogruppo. Poiché lo Human Brain Project è un’infrastruttura di ‘Big Data’ con l’obiettivo di ottenere l’accesso a una grande quantità di dati clinici, devono essere chiarite anche le questioni etiche, come le condizioni del ‘Consenso Informato’ [4].
Esempio di applicazione concreta: modello esplicativo per la schizofrenia
Gli studi empirici dimostrano che ci sono anomalie in varie caratteristiche a diversi livelli nei disturbi schizofrenici e che i fattori genetici giocano un ruolo importante. Per esempio, è stato dimostrato che il rischio di sviluppare la schizofrenia a un certo punto della vita (“rischio di vita”) è del 50% per un fratello gemello di una persona affetta dalla malattia. I figli di genitori malati hanno un rischio del 13% di sviluppare anche la schizofrenia. Negli studi empirici, è stato riscontrato che i pazienti schizofrenici sono significativamente più lenti nei compiti con un’elevata richiesta di memoria di lavoro rispetto a un gruppo di controllo di persone sane e che i modelli di attività neuronale nella corteccia prefrontale differiscono. Una batteria di test ha mostrato anomalie in diversi test (ad esempio, Wisconsin Card Sorting Test, Visual Masking, Stroop, ecc.) Tuttavia, non è stata trovata alcuna correlazione tra i risultati dei singoli test e i polimorfismi “a singolo nucleotide” e i risultati nei test cognitivi. Questo dimostra che si tratta di una malattia complessa.
Herzog ha illustrato la sfida combinatoria di una malattia multifattoriale come la schizofrenia in forma semplificata, utilizzando un esperimento di pensiero: supponendo che ci siano otto fattori rilevanti per la malattia e che ognuno di questi fattori abbia due varianti (ad esempio “Up”, “Down”), ci sono 256 costellazioni “Up”/”Down”. Ogni singolo componente non presenta problemi, è la combinazione delle diverse varianti ad essere decisiva. Che tutte le varianti siano “Su” o “Giù” corrisponde a una probabilità inferiore all’1%. Ciò corrisponde alla prevalenza della schizofrenia nella popolazione generale. Per studiare i meccanismi delle malattie complesse in modo più dettagliato, sono necessarie grandi quantità di dati e metodi analitici in grado di catturare la combinazione di diverse caratteristiche e formare dei cluster. Questo è un esempio di una possibile applicazione della metodologia di ricerca del Progetto Cervello Umano.
Attività di ricerca pianificate
Nell’aprile 2018, ci sarà un invito a presentare proposte con maggiori dettagli sulle condizioni di partecipazione al Progetto Cervello Umano. Una possibilità è quella di condurre la raccolta dei dati nel contesto clinico. Si prevede che il software per l’analisi dei dati sarà installato sui computer della rispettiva clinica e che solo i metadati anonimizzati e criptati saranno esportati su computer esterni. I dati originali rimangono quindi sempre nei computer della clinica. I metadati criptati devono essere resi disponibili al pubblico e accessibili alle persone interessate. In futuro, chiunque si registri al progetto sarà in grado di scoprire, ad esempio, come una certa concentrazione di proteine influisce su altri parametri.
- Sito web Il Progetto Cervello Umano
www.humanbrainproject.eu
Letteratura:
- Il Progetto Blue Brain. Un’iniziativa svizzera per il cervello. http://bluebrain.epfl.ch
- Falotico E, et al: Collegare i cervelli artificiali ai robot in un quadro di simulazione completo: la Piattaforma Neurorobotica. Front Neurorobot, 2017 25 gen; https://doi.org/10.3389/fnbot.2017.00002
- Adaszewski S, et al.: Con quale anticipo possiamo prevedere la malattia di Alzheimer usando l’anatomia computazionale? Neurobiol Aging 2013; 34(12): 2815-2826.
- Christen M, et al.: Sulla compatibilità della ricerca guidata dai Big Data e il consenso informato: l’esempio del Progetto Cervello Umano. In: Mittelstadt B., Floridi L. (eds). L’etica dei Big Data biomedici. Law, Governance and Technology Series 2016; 29. Springer, Cham
Ulteriori letture:
- Amunts K, et al: The Human Brain Project: Creare un’infrastruttura di ricerca europea per decodificare il cervello umano: Neuron 2016; 92 (3): 574-581, https://doi.org/10.1016/j.neuron.2016.10.046
- Amunts K, et al. BigBrain: un modello di cervello umano 3D ad altissima risoluzione. Science 2013; 340: 1472-1475, DOI: 10.1126/science.1235381, http://science.sciencemag.org/content/340/6139/1472
- Deco G, Kringelbach ML. Grandi aspettative: utilizzare la connettomica computazionale del cervello intero per comprendere i disturbi neuropsichiatrici. Neuron 2014; 84 (5): 892-905. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2014.08.034
InFo NEUROLOGIA & PSICHIATRIA 2017; 15(6): 46-48
