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Una nuova tecnica per comprendere la complessa bellezza del cervello che dorme

E' stata creata una nuova tecnica per analizzare l'attività cerebrale durante il sonno e i cambiamenti neurofisiologici che avvengono.

Di Greta Lorini

Pubblicato il 19 Feb. 2017

I ricercatori del Massachusetts General Hospital (MGH) hanno sviluppato un nuovo approccio per analizzare l’ attività cerebrale durante il sonno, che promette di dare una rappresentazione più dettagliata e accurata dei cambiamenti neurofisiologici che avvengono mentre si dorme. All’interno di un report pubblicato sulla rivista Physiology, il team di ricerca ha descritto come l’applicazione di una tecnica chiamata Analisi Spettrale con metodo Multitaper dell’elettroencefalogramma (EEG) fornisca raffigurazioni obiettive e ad alta risoluzione dell’ attività cerebrale durante il sonno, che sono più informative e più facili da definire rispetto agli approcci precedenti.

 

Gli studi neuropsicologici precedenti sul sonno

Le analisi cliniche del sonno si sono storicamente concentrate nell’identificare e tracciare i pattern comuni dell’attività cerebrale: le “fasi del sonno”; un processo lungo e perlopiù soggettivo. A partire dalla fine del 1930, la stadiazione del sonno è stata effettuata utilizzando macchine per EEG che riportavano su fogli di carta tracce di 30 secondi dell’attività cerebrale. Un tecnico esperto prendeva poi ogni foglio – quasi 1.000 in una registrazione di 8 ore – e decideva in quale fase del sonno il paziente si trovasse mediante ispezione visiva delle tracce.

Quasi 80 anni dopo, dopo un affinamento delle diverse fasi e la computerizzazione delle tracce, il processo di stadiazione è rimasto praticamente invariato, richiedendo ancora molto tempo e rimanendo qualitativo. Di conseguenza, i tecnici preposti alla lettura, anche se esperti, concordano ancora solo il 75-80% delle volte. La progressione di diverse fasi del sonno durante una notte, definita ipnogramma, è ancora usata come descrittore primario dell’architettura del sonno ed è uno strumento importante, dato che i numerosi “segni e scarabocchi” delle onde cerebrali diventano indiscernibili ad occhio nudo su grandi scale temporali.

Durante il sonno, il cervello è impegnato in una sinfonia di attività che coinvolgono l’interazione dinamica di diverse reti corticali e sub-corticali” ha affermato Michael Prerau del Dipartimento di Anestesia al MGH, autore principale del report. “A causa dei vincoli pratici e delle prassi ormai consolidate, le attuali tecniche cliniche semplificano notevolmente il modo in cui il sonno è descritto, causando la perdita di un’enorme quantità di informazioni. Abbiamo quindi voluto identificare un modo più completo di caratterizzare l’ attività cerebrale durante il sonno, facile da capire e veloce da imparare, ma solido e basato su principi matematici”.

 

L’analisi spettrale per studiare l’ attività cerebrale durante il sonno

L’approccio dei ricercatori fornisce un cambiamento di paradigma che permette di allontanarsi dalla stadiazione soggettiva del sonno e di sfruttare la ricchezza di informazioni oggettive contenute nei dati EEG. L’analisi spettrale permette di suddividere un segnale ad onda nelle sue diverse oscillazioni, proprio come un prisma suddivide la luce bianca nei suoi colori componenti. Nell’EEG, queste oscillazioni rappresentano l’attività di network cerebrali specifici durante il sonno e la veglia. “A un livello fondamentale, l’attività cerebrale è veramente organizzata in termini di oscillazioni e onde” ha spiegato l’autore senior Patrick Purdon. “L’analisi spettrale analizza i segnali in termini di queste onde, il che lo rende lo strumento adatto – e per certi versi lo strumento perfetto – per lo scopo. Purdon ha sottolineato anche che l’analisi tradizionale del sonno è essenzialmente una forma rudimentale di analisi spettrale, basata sul riconoscimento delle proprietà delle diverse onde attraverso l’occhio.

L’analisi spettrale potrebbe non essere stata adottata precedentemente per lo scoring del sonno poiché le principali tecniche per la stima spettrale dell’EEG producevano valutazioni imprecise, rendendo l’interpretazione dello spettrogramma difficile. Di conseguenza, i ricercatori hanno utilizzato il metodo multitaper, una tecnica con ridotta interferenza e maggiore precisione, che esegue una traccia di come la frequenza e l’intensità delle oscillazioni cambiano nel tempo, fornendo ulteriori informazioni su quali reti siano attive in ​​diversi punti durante il sonno.

In futuro, il team di ricerca si concentrerà sullo sviluppo di metriche quantitative robuste basate sullo spettrogramma. “Andando avanti, questo approccio migliorato permetterà agli scienziati di meglio caratterizzare la complessa eterogeneità osservata nel sonno normale e, infine, di supportare la diagnostica del sonno e dei disturbi ad esso correlati” ha affermato Prerau.

 

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