Scienza

La depressione invecchia il cervello

Una tecnica di scansione del cervello dimostra che la densità sinaptica, ovvero la quantità di connessioni, inizia a calare 10 anni prima nei depressi

Un gruppo di ricercatori della Yale University ha utilizzato una nuova tecnica di scansione cerebrale per dimostrare che la densità sinaptica, ovvero la quantità di connessioni nel cervello, inizia a calare 10 anni prima nelle persone depresse, a 40 anni d'età anziché a 50.

Questo potrebbe significare una precoce perdita di memoria, annebbiamento cerebrale, rallentamenti nel linguaggio e persino l'insorgenza di malattie legate all'età come l'Alzheimer.

La principale autrice dello studio, Irina Esterlis, (1) che ha presentato i risultati in un meeting dell'American Association for the Advancement of Science, (2) afferma che i risultati dello studio potrebbero avvicinarci a spiegare perché le donne, che hanno il doppio delle probabilità di soffrire di depressione, hanno il triplo del rischio di ammalarsi di Alzheimer rispetto agli uomini.

La scienziata aggiunge che lo studio potrebbe anche aiutarci a sviluppare nuovi farmaci mirati all'ippocampo, la regione del cervello interessata sia dalla depressione che dall'Alzheimer.

Lo studio è di piccole dimensioni, con sole 10 persone, ma i ricercatori affermano ora di avere le basi per organizzare uno studio su larga scala con molte più persone. “Prima non siamo stati mai in grado di misurare le sinapsi nelle persone viventi perché non avevamo uno strumento”, spiega Irina Esterlis. Il potenziale di questo nuovo e promettente metodo di imaging è significativo. I ricercatori pensano che con il tempo si puo' pensare di sottoporre le persone con depressione a screening per rilevare i segni dell'invecchiamento cerebrale che potrebbero trasformarsi in problemi più gravi.

“C'è molto che possiamo fare, abbiamo solo bisogno di più tempo”, avverte Esterlis. Il motivo per cui è stato così difficile vedere se la depressione invecchia il cervello negli umani è perché le scansioni cerebrali non possono vedere così tanto. Le scansioni MRI possono mappare le regioni del cervello, ma non possono osservare in diretta il flusso dei complessi e rapidi cambiamenti che avvengono costantemente.

Vasi sanguigni cresciuti in un laboratorio

Questi vasi sanguigni sono i primi ad essere cresciuti in un laboratorio, la tecnologia ha già generato un nuovo vantaggio nel trattamento del diabete

Un team di scienziati hanno creato vasi sanguigni umani uguali a quelli che trasportano il sangue in tutto il corpo.

L'ultimo elemento rivoluzionario nella ricerca sul diabete potrebbe non essere un nuovo farmaco o una nuova terapia. Potrebbe essere invece un sistema di vasi sanguigni umani praticamente identici a quelli che attualmente trasportano il sangue in tutto il corpo.

Ciò che rende speciali questi vasi sanguigni è che sono i primi ad essere cresciuti in un laboratorio, la tecnologia utilizzata dai ricercatori ha già generato un nuovo vantaggio nel trattamento del diabete.

Quando una persona ha il diabete, i suoi vasi sanguigni spesso mostrano un ispessimento anormale di quello che è conosciuto come “membrana basale”.

Tale ispessimento altera il trasferimento dell'ossigeno e delle sostanze nutrienti verso le cellule e i tessuti, ciò può causare numerosi di problemi di salute che variano dall'indebolimento dei reni fino ad arrivare agli infarti e alla cecità.

L'utilizzo degli organoidi

In uno studio pubblicato sulla rivista Nature, (1) i ricercatori della University of British Columbia hanno spiegato in che modo hanno impiegato le cellule staminali per far crescere degli organoidi vascolari in laboratorio, praticamente è stata realizzata una struttura tridimensionale che imita i vasi sanguigni umani. Il termine organoide viene utilizzato tutte le volte che vengono realizzati sistemi cellulari tridimensionali sistemi che imitano le caratteristiche di organi o tessuti.

Successivamente i ricercatori hanno disposto i vasi sanguigni sviluppati in laboratorio in una capsula di Petri progettata per imitare “un ambiente diabetico”.

Fisica statistica per la modellizzazione di reti

Fisici esperti di teoria delle reti hanno creato metodi e idee della fisica statistica per la biologia e la descrizione di reti sociali ed economiche

Una collaborazione tra Istituto dei sistemi complessi del Cnr, Imt di Lucca e Università di Leiden ha prodotto un framework comune, basato sulle idee proprie della fisica statistica, per la modellizzazione di reti complesse, applicabile a sistemi reali che spaziano da quelli socio-economici a quelli naturali.

La principale applicazione si ha quando bisogna ricostruire la struttura di tali sistemi a partire da informazioni parziali. Ad esempio, nel caso delle banche e degli scambi finanziari coperti dalla privacy. Lo studio è pubblicato nel numero inaugurale di Nature Reviews Physics

Molti sistemi socio-economici e naturali possono essere efficacemente modellizzati come reti in cui i nodi rappresentano gli elementi che interagiscono tra loro e i legami le interazioni stesse le quali spesso danno luogo a strutture complesse ed irregolari. Tale modellizzazione è fondamentale per lo studio approfondito di tali sistemi: talvolta, però, non si ha accesso alla struttura totale della rete, ma si ha un'informazione parziale, da cui sorge la necessità di elaborare modelli statistici adatti alla ricostruzione della rete globale.

Fisici esperti di teoria delle reti dell'Istituto dei sistemi complessi del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Isc), in collaborazione con colleghi della scuola Imt di Lucca e dell'Università di Leiden in Olanda, hanno pubblicato nel numero inaugurale di Nature Reviews Physics un lavoro dove si presenta un approccio matematico comune a questi problemi, basato sui metodi e le idee proprie della fisica statistica, che permette ampie applicazioni in ambiti scientifici che vanno dalla biologia alla descrizione delle reti sociali ed economiche.

“Spesso questi sistemi sono schematizzati come reti per le quali, nel recente passato, sono stati sviluppati molti strumenti teorici e numerici di analisi, a partire dalla teoria matematica dei grafi. È il caso per esempio delle reti bancarie che scambiano moneta o titoli, degli ecosistemi con specie legate da rapporti preda-predatore o delle rete funzionali delle aree corticali del cervello, che interagiscono dinamicamente”, spiega Andrea Gabrielli, ricercatore Cnr-Isc. “Tuttavia, per limiti sperimentali o imposti dall'esterno, come le clausole di privacy che non permettono la conoscenza di tutti gli scambi finanziari in una rete interbancaria, l'informazione parziale sulla rete rende necessaria la formulazione di modelli statistici per dedurne le sue proprietà strutturali”.

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