Il cervello umano è responsabile di funzioni importanti, tra cui percezione, memoria, linguaggio, pensiero, coscienza ed emozioni.

Per capire come funziona il cervello, gli scienziati spesso usano il neuroimaging per registrare l'attività cerebrale dei partecipanti mentre il cervello sta eseguendo un compito o a riposo. Le funzioni cerebrali sono sistematicamente regolate nella corteccia cerebrale, che è lo strato esterno del cervello umano. I ricercatori utilizzano spesso il cosiddetto “modello della superficie corticale” per analizzare i dati di neuroimaging e studiare l’organizzazione funzionale del cervello umano.

Ogni cervello ha una forma diversa. Per analizzare i dati di neuroimaging di più individui, i ricercatori devono registrare i dati nello stesso modello cerebrale, consentendo di identificare la stessa posizione anatomica in cervelli diversi, anche se i cervelli hanno forme diverse. Questi siti sono conosciuti come “picchi”.

Negli ultimi 25 anni ci sono state diverse iterazioni di questi modelli e il modello di superficie corticale più utilizzato oggi si basa su dati raccolti da 40 cervelli.

Ora, i ricercatori di Dartmouth sono riusciti a creare un nuovo modello di superficie corticale chiamato “OpenNeuro Average” o “onavg” in breve, che fornisce maggiore precisione ed efficienza nell’analisi dei dati di neuroimaging.

I risultati sono pubblicato In I metodi della natura.

“Il nostro modello di superficie corticale, onavg, è il primo a campionare uniformemente diverse parti del cervello”, afferma l'autore principale Feilong Ma, ricercatore post-dottorato e membro dell'Haxby Lab presso il Dipartimento di scienze psicologiche e cerebrali di Dartmouth. “È una mappa meno distorta e più efficiente dal punto di vista computazionale”.

Il team ha creato il modello basato sull’anatomia corticale di 1.031 cervelli da 30 set di dati in OpenNeuro, una piattaforma gratuita e open source per la condivisione di dati di neuroimaging. Secondo i coautori, è anche il primo modello di superficie corticale basato sulla geometria del cervello.

Al contrario, i modelli precedenti campionavano diverse parti della corteccia in modo non uniforme e si basavano su una forma sferica per individuare i vertici corticali, portando a distorsioni nella distribuzione dei vertici.

Con il modello onavg sono necessari meno dati per l'analisi.

“Ottenere dati tramite neuroimaging è molto costoso e per alcune popolazioni cliniche, ad esempio se si sta studiando una malattia rara, può essere difficile o impossibile ottenere una grande quantità di dati”, afferma Vilong. Less è un vantaggio. “Con un uso più efficiente dei dati, il nostro modello può aumentare la riproducibilità negli studi accademici”.

“Credo che onavg rappresenti un progresso metodologico che ha ampie applicazioni in tutti gli aspetti delle neuroscienze cognitive e cliniche”, afferma il coautore James Haxby, professore presso il Dipartimento di scienze psicologiche e cerebrali ed ex direttore del Center for Cognitive Neuroscience a Dartmouth .

Dice che il loro modello di superficie corticale potrebbe essere utilizzato in studi sulla vista, sull'udito, sul linguaggio e sulle differenze individuali, nonché in disturbi come l'autismo e le malattie neurodegenerative come l'Alzheimer e il Parkinson.

“Crediamo che ciò avrà un impatto ampio e profondo sul campo”, afferma Haxby.

Hanno contribuito allo studio anche Jiahui Guo, ex ricercatore post-dottorato in Scienze psicologiche e cerebrali e professore assistente presso la School of Behavioral and Brain Sciences presso l'Università del Texas a Dallas, e Maria Ida Gobini, professoressa associata presso il Dipartimento di Scienze Scienze Mediche e Chirurgiche dell'Università di Bologna.