L'algoritmo italiano in gara per mappare il cervelllo

Possiamo immaginare l’insieme dei tratti neurali, i “fili” che collegano il nostro cervello, come la mappa della metropolitana di una immensa megalopoli. Lo strumento utilizzato dalle neuroscienze per visualizzare questa fittissima rete è la trattografia, una tecnica di modellazione che sfrutta i dati ottenuti tramite l’imaging con tensione di diffusione (DTI) e varie tecniche di risonanza magnetica. Grazie alla trattografia è possibile avere un’immagine del connettoma, un groviglio di fibre estremamente complesso: la mappa di tutte le connessioni neurali del cervello.

Conoscere con esattezza l’architettura cerebrale del genere umano rappresenta, per le neuroscienze, uno delle mete fondamentali da raggiungere nel prossimo futuro. Ottenere questo risultato comporterebbe un enorme salto in avanti nella lotta alle malattie neurodegenerative. L’obiettivo è tutt'altro che facile e a rendere il tutto ancora più complicato sono i limiti degli strumenti utilizzati per la trattografia.

Per superare questo problema, la più grande comunità internazionale di imaging radiologico – la ISMRM, International Society for Magnetic Resonance in Medicine – ha indetto nel 2015 la Tractography Challenge, una competizione internazionale per valutare l’efficacia dei metodi d’analisi utilizzati in 20 centri di ricerca, tra i più avanzati di tutto il mondo. Tra i partecipanti, l’unica realtà italiana era l’Istituto di bioimmagini e fisiologia molecolare del Cnr (Ibfm – Cnr), con sede a Catanzaro.

I risultati della “gara” finalmente pubblicati su Nature Communications sono incoraggianti. I software hanno ricostruito con esattezza la gran parte del connettoma ma, allo stesso tempo, hanno generato un buon numero di connessioni neurali del tutto inesistenti. Nella mappa della metropolitana venivano indicate alcune tratte tra varie stazioni che, in realtà, non c’erano.

Nell’equipe italiana che ha partecipato alla Tractography Challenge era presente Alessia Sarica, giovane ricercatrice dell’Ibfm-Cnr, che mi ha spiegato via mail perché fosse fondamentale riunire i centri di ricerca in questa 'Coppa del mondo della Trattografia'.

Motherboard: Perché l’ISMRM ha organizzato la Tractography Challenge?
Solitamente, i ricercatori applicano le loro metodologie su dati privati, acquisiti nei loro stessi centri. Questo però impedisce la ripetibilità dei risultati da parte di altri scienziati, perché questi dati non vengono condivisi. L’obiettivo di una competizione internazionale come la Tractography è proprio quello di valutare approcci diversi su uno stesso insieme di dati, rendendo robusto e attendibile il confronto tra algoritmi diversi. In particolare, si voleva esplorare lo stato dell’arte della ricostruzione dei tratti della materia bianca dell’uomo usando delle metriche globalmente accettate dalla comunità scientifica.

In cosa consisteva la competizione?
Gli organizzatori della competizione hanno generato sinteticamente un insieme di 25 gruppi di fibre basandosi sull’anatomia conosciuta del cervello umano. Le ricostruzioni dei partecipanti dovevano avvicinarsi il più possibile a questo modello di riferimento. Ogni gruppo aveva a disposizione due tipi di risonanze magnetiche, una (la sequenza pesata in T1) permette di estrarre informazioni sulle caratteristiche morfologiche e l’altra (la DTI) fornisce informazioni su come le molecole d’acqua e in generale i nutrienti, si diffondono nel nostro encefalo. Al termine della competizione, i punteggi di ogni team sono stati calcolati in base a quanti e quali gruppi di fibre erano stati correttamente ricostruiti.

Che indicazioni avete ottenuto dai risultati?
Sebbene il 90% dei tratti della materia bianca umana siano rintracciabili facilmente e correttamente, nessuno dei team è riuscito ad avere una soluzione perfetta. Infatti, ci sono stati molti falsi positivi, cioè certi gruppi di tratti ricostruiti dagli algoritmi erano anatomicamente non esistenti. Per questo, La Tractography Challenge ha evidenziato la forte necessità di migliorare gli algoritmi di trattografia per minimizzare le ambiguità dei risultati. Queste evidenze ci portano a consigliare estrema attenzione quando si utilizza la ricostruzione trattografica, ad esempio, per la diagnosi di malattie neurodegenerative gravi.

Come veniva valutato ogni partecipante e qual è stata la prestazione del vostro team?
Per valutare la bontà della ricostruzione di ogni team, gli organizzatori hanno utilizzato diverse metriche, tra le quali il numero di fasci rintracciati. Il nostro gruppo di ricerca ha presentato tre soluzioni diverse e in tutte e tre siamo riusciti a ricostruire correttamente 23 tratti su 25. L’evidenza più interessante è che, noi come gli altri partecipanti, abbiamo trovato circa un 40% di connessioni tra regioni che in realtà non sono collegate fra loro.

Che distanza ci separa dall’obiettivo della ricostruzione accurata delle nostre connessioni neurali?
Al momento, cercare di ricostruire le nostre reti neurali è proprio come tentare di fotografare una rete metropolitana da un satellite. Siamo sicuramente vicini ad una mappatura completa, ma pronosticare delle tempistiche precise è azzardato. I miglioramenti negli algoritmi di trattografia vanno di pari passo con i miglioramenti tecnologici degli scanner di risonanza magnetica. Nuove sequenze di acquisizione e l’utilizzo di macchine da 7 o 9 Tesla, che aumentano la risoluzione delle neuroimmagini, possono accelerare questo processo. Un altro grosso contributo può provenire dalla condivisione di dati e risorse a livello globale.

Come si inserisce questa ricerca nel contesto dello Human Brain Project?
La Tractography Challenge, così come lo Human Brain Project (HBP) rappresenta uno degli sforzi della comunità scientifica per condividere e unire le risorse ed accelerare i progressi della mappatura del cervello umano. Entrambi i progetti hanno tra gli altri obiettivi, quello di testare e valutare nuovi algoritmi e strumenti software. In particolare, lo HBP, di più ampio respiro, intende produrre una simulazione delle connessioni neurali con lo scopo principale di trovare nuove cure per le malattie neurodegenerative, la cui incidenza è in netto aumento in tutto il mondo.