An fmri study of brain functional connectivity in parkinson's disease patients

Argomento del presente lavoro è l’analisi di dati fMRI (functional Magnetic Resonance Imaging) nell’ambito di uno studio EEG-fMRI su pazienti affetti da malattia di Parkinson idiopatica. L’EEG-fMRI combina due diverse tecniche per lo studio in vivo dell’attività cerebrale: l'elettroencefalografia (EEG) e la risonanza magnetica funzionale. La prima registra l’attività elettrica dei neuroni corticali con ottima risoluzione temporale; la seconda misura indirettamente l’attività neuronale registrando gli effetti metabolici ad essa correlati, con buona risoluzione spaziale. L’acquisizione simultanea e la combinazione dei due tipi di dati permettono di sfruttare i vantaggi di ciascuna tecnica. Scopo dello studio è l’indagine della connettività funzionale cerebrale in condizioni di riposo in pazienti con malattia di Parkinson idiopatica ad uno stadio precoce. In particolare, l’interesse è focalizzato sulle variazioni della connettività con aree motorie primarie e supplementari in seguito alla somministrazione della terapia dopaminergica. Le quattro fasi principali dell’analisi dei dati sono la correzione del rumore fisiologico, il pre-processing usuale dei dati fMRI, l’analisi di connettività “seed-based “ e la combinazione dei dati relativi ad ogni paziente in un’analisi statistica di gruppo. Usando ’elettrocardiogramma misurato contestualmente all’EEG ed una stima dell’attività respiratoria, è stata effettuata la correzione del rumore fisiologico, ottenendo risultati consistenti con la letteratura. L’analisi di connettività fMRI ha mostrato un aumento significativo della connettività dopo la somministrazione della terapia: in particolare, si è riscontrato che le aree cerebrali maggiormente connesse alle aree motorie sono quelle coinvolte nel network sensorimotorio, nel network attentivo e nel default mode network. Questi risultati suggeriscono che la terapia dopaminergica, oltre ad avere un effetto positivo sulle performance motorie durante l’esecuzione del movimento, inizia ad agire anche in condizioni di riposo, migliorando le funzioni attentive ed esecutive, componenti integranti della fase preparatoria del movimento. Nel prossimo futuro questi risultati verranno combinati con quelli ottenuti dall’analisi dei dati EEG.

La fibroina della seta come biomateriale per la medicina neurorigenerativa

Una delle grandi sfide della medicina moderna e dell’ingegneria biomedica è rappresentata dalla rigenerazione e il recupero dei tessuti nervosi. I danni al Sistema Nervoso Centrale (SNC) e Periferico (SNP) provocano effetti irreversibili e influiscono sulla qualità della vita dei pazienti. L’ingegneria tissutale è stata definita come “un campo interdisciplinare che applica i principi dell’ingegneria e delle scienze della vita per lo sviluppo di sostituti biologici che ripristinino, mantengano, o migliorino la funzione di un tessuto o di un intero organo” (Langer R et al, 1993). Lo sviluppo dei biomateriali, i progressi scientifici nel campo delle cellule staminali e dei fattori di crescita, nonché le migliorie nelle tecniche di differenziazione e del rilascio dei farmaci offrono nuove opportunità di sviluppo terapeutico. Sono stati infatti creati tessuti in laboratorio attraverso la combinazione di matrici extracellulari ingegnerizzate, comunemente definite scaffold, cellule e molecole biologicamente attive. Tali “impalcature”, forniscono un supporto fisico e biochimico alla crescita delle cellule nervose. In quest’ottica si configura come essenziale il contributo della seta e di una sua particolare molecola: la fibroina. Quest’ultima grazie alle specifiche caratteristiche di biocompatibilità, lenta degradabilità e alle notevoli proprietà meccaniche, è stata ampiamente studiata, in anni recenti, per nuove applicazioni in ambito biomedico, come nel caso dell’ingegneria dei tessuti e del rilascio di farmaci. La fibroina della seta utilizzabile in vari formati quali film, fibre, reti, maglie, membrane, gel e spugne supporta l'adesione, la proliferazione e la differenziazione in vitro di diversi tipi di cellule. In particolare studi recenti indicano che la seta ha una buona compatibilità per la crescita di cellule neuronali dell'ippocampo. In questo elaborato saranno presentate le caratteristiche della fibroina della seta come biomateriale, con particolare riferimento all’ingegnerizzazione e al processo di fabbricazione degli scaffold finalizzati al supporto della rigenerazione cellulare – neuronale in caso di insulti traumatici, acuti e/o cronici del Sistema Nervoso.

Simulated switching of the resting state functional connectivity in mouse brain using a real mesoscale connectome

Capire come modellare l'attività del cervello a riposo, resting state, è il primo passo necessario per avvicinarsi a una reale comprensione della dinamica cerebrale. Sperimentalmente si osserva che, quando il cervello non è soggetto a stimoli esterni, particolari reti di regioni cerebrali presentano un'attività neuronale superiore alla media. Nonostante gli sforzi dei ricercatori, non è ancora chiara la relazione che sussiste tra le connessioni strutturali e le connessioni funzionali del sistema cerebrale a riposo, organizzate nella matrice di connettività funzionale. Recenti studi sperimentali mostrano la natura non stazionaria della connettività funzionale in disaccordo con i modelli in letteratura. Il modello implementato nella presente tesi per simulare l'evoluzione temporale del network permette di riprodurre il comportamento dinamico della connettività funzionale. Per la prima volta in questa tesi, secondo i lavori a noi noti, un modello di resting state è implementato nel cervello di un topo. Poco è noto, infatti, riguardo all'architettura funzionale su larga scala del cervello dei topi, nonostante il largo utilizzo di tale sistema nella modellizzazione dei disturbi neurologici. Le connessioni strutturali utilizzate per definire la topologia della rete neurale sono quelle ottenute dall'Allen Institute for Brain Science. Tale strumento fornisce una straordinaria opportunità per riprodurre simulazioni realistiche, poiché, come affermato nell'articolo che presenta tale lavoro, questo connettoma è il più esauriente disponibile, ad oggi, in ogni specie vertebrata. I parametri liberi del modello sono stati scelti in modo da inizializzare il sistema nel range dinamico ottimale per riprodurre il comportamento dinamico della connettività funzionale. Diverse considerazioni e misure sono state effettuate sul segnale BOLD simulato per meglio comprenderne la natura. L'accordo soddisfacente fra i centri funzionali calcolati nel network cerebrale simulato e quelli ottenuti tramite l'indagine sperimentale di Mechling et al., 2014 comprovano la bontà del modello e dei metodi utilizzati per analizzare il segnale simulato.

Graph-based analysis of brain resting-state fMRI data in nocturnal frontal lobe epileptic patients

Il lavoro che ho sviluppato presso l'unità di RM funzionale del Policlinico S.Orsola-Malpighi, DIBINEM, è incentrato sull'analisi dati di resting state - functional Magnetic Resonance Imaging (rs-fMRI) mediante l'utilizzo della graph theory, con lo scopo di valutare eventuali differenze in termini di connettività cerebrale funzionale tra un campione di pazienti affetti da Nocturnal Frontal Lobe Epilepsy (NFLE) ed uno di controlli sani. L'epilessia frontale notturna è una peculiare forma di epilessia caratterizzata da crisi che si verificano quasi esclusivamente durante il sonno notturno. Queste sono contraddistinte da comportamenti motori, prevalentemente distonici, spesso complessi, e talora a semiologia bizzarra. L'fMRI è una metodica di neuroimaging avanzata che permette di misurare indirettamente l'attività neuronale. Tutti i soggetti sono stati studiati in condizioni di resting-state, ossia di veglia rilassata. In particolare mi sono occupato di analizzare i dati fMRI con un approccio innovativo in campo clinico-neurologico, rappresentato dalla graph theory. I grafi sono definiti come strutture matematiche costituite da nodi e links, che trovano applicazione in molti campi di studio per la modellizzazione di strutture di diverso tipo. La costruzione di un grafo cerebrale per ogni partecipante allo studio ha rappresentato la parte centrale di questo lavoro. L'obiettivo è stato quello di definire le connessioni funzionali tra le diverse aree del cervello mediante l'utilizzo di un network. Il processo di modellizzazione ha permesso di valutare i grafi neurali mediante il calcolo di parametri topologici che ne caratterizzano struttura ed organizzazione. Le misure calcolate in questa analisi preliminare non hanno evidenziato differenze nelle proprietà globali tra i grafi dei pazienti e quelli dei controlli. Alterazioni locali sono state invece riscontrate nei pazienti, rispetto ai controlli, in aree della sostanza grigia profonda, del sistema limbico e delle regioni frontali, le quali rientrano tra quelle ipotizzate essere coinvolte nella fisiopatologia di questa peculiare forma di epilessia.

Applicazioni sperimentali e tarapeutiche della stimolazione magnetica transcranica

La Stimolazione Magnetica Transcranica (TMS) è una tecnica non invasiva di neuromodulazione e neurostimolazione della corteccia cerebrale, che si basa sulla capacità di una corrente indotta nello scalpo di interferire con il normale funzionamento neuronale. Essa trova impiego in numerosi settori, quali l'indagine dell'eccitabilità delle differenti regioni corticali, lo studio della relazione tra cervello e comportamento, e il trattamento terapeutico di numerosi disturbi. L'obiettivo di questo elaborato è offrire una vasta panoramica sulle possibili applicazioni terapeutiche e non della TMS. A tale scopo, vengono presentate diverse sperimentazioni per ciascun ambito. Si cerca inoltre di mettere in luce sia le limitazioni che le potenzialità di questa tecnica, per comprendere quali siano gli aspetti su cui i futuri studi dovrebbero concentrarsi.

Soluzione del modello di apprendimento BCM in presenza di ambiente generalizzato

In questa tesi viene illustrato il modello BCM, formulato nel 1982 con l'intento di spiegare il fenomeno di apprendimento neuronale, definito come "plasticita sinaptica". Si passa successivamente ad una descrizione dettagliata del comportamento di un singolo neurone, per poi estendere la trattazione alle reti neuronali. L'esposizione degli argomenti viene effettuata considerando cellule esposte a distribuzioni di input linearmente indipendenti. Viene proposto infine un metodo per adattare il modello al caso linearmente dipendente.