Utilizzo dell'intelligenza artificiale per individuare i neuroni coinvolti nella riacquisizione dell'andatura

I ricercatori dell'EPFL sono in grado di far camminare nuovamente i roditori paralizzati stimolando il midollo spinale danneggiato degli animali. Questo trattamento promettente ha già aiutato i paraplegici a ritrovare la mobilità durante gli studi clinici presso l'Ospedale universitario di Losanna (CHUV). Ora, utilizzando l'intelligenza artificiale, i ricercatori possono individuare quali neuroni sono coinvolti nel processo di riacquisizione dell'andatura. I risultati, che sono stati pubblicati in Biotecnologie naturali , potrebbe portare allo sviluppo di nuovi approcci, rendere i trattamenti ancora più efficaci, oltre a spianare la strada a progressi in altre aree della ricerca biomedica.

Il midollo spinale dei roditori, come quello degli esseri umani, contiene circa 50 diversi tipi di cellule nervose, o neuroni. Non tutte queste cellule, però, rispondere allo stesso modo al trattamento di recupero dell'andatura sviluppato all'EPFL, che si basa su una combinazione di esercizi e stimolazione elettrica e chimica del midollo spinale. Identificando con precisione i tipi di neuroni coinvolti, però, i ricercatori possono capire meglio cosa succede a livello cellulare quando questi stimoli si traducono in un immediato recupero dell'andatura. Possono quindi indirizzare specificamente quei neuroni che vengono attivati ​​​​dalla stimolazione, aumentando così l'efficacia del trattamento.

Come parte di questi sforzi, Il laboratorio di Grégoire Courtine ha sviluppato un metodo di apprendimento automatico che può essere applicato a qualsiasi tipo di tecnologia unicellulare, e identificare quali celle sono più importanti per il compito da svolgere. L'applicazione di questo metodo alla biologia unicellulare è particolarmente interessante in quanto tecniche come il sequenziamento dell'RNA unicellulare forniscono misurazioni precise cellula per cellula di tutti i geni che una cellula potrebbe esprimere, consentendo ai ricercatori di individuare i meccanismi cellulari chiave.

Gli scienziati hanno confrontato i loro risultati utilizzando due gruppi di topi:quelli che avevano imparato di nuovo a camminare dopo una lesione del midollo spinale e quelli che erano rimasti paralizzati agli arti inferiori a causa della mancanza di cure. Però, quando un tale trattamento potrebbe cambiare l'espressione di migliaia di geni, identificare all'interno di questi enormi set di dati i neuroni specifici che aiutano il recupero dei topi è un problema impegnativo. Per affrontare questo, Il team di Courtine ha sviluppato un metodo di apprendimento automatico. Soprannominato Auguro, è in grado di imparare a individuare i tipi cellulari che meglio spiegano le differenze tra due condizioni considerando automaticamente i livelli di espressione di migliaia di geni.

Augur fornisce un punteggio di priorità, prevedere quali cellule mostrano le maggiori differenze tra i topi paralizzati e quelli che hanno riacquistato la mobilità. Quando Augur dà la priorità a un certo tipo di neurone, significa che quel neurone è fondamentale per il recupero dell'andatura indotto dalla stimolazione elettrochimica. Al contrario, i neuroni che non hanno la priorità da Augur si comportano in modo simile nei topi mobili e non mobili e quindi probabilmente non giocano un ruolo importante nella risposta al trattamento.

È un metodo statistico robusto che può essere applicato a qualsiasi perturbazione. Più precisamente Augur può assegnare un particolare tipo di neurone ai due gruppi di topi, più rilevanti sono quelle particolari cellule nervose. È quindi più probabile che siano coinvolti nel recupero dell'andatura".

Michael Skinnider e Jordan Squair, i due primi autori dell'articolo

Usando questo metodo, i ricercatori sono stati in grado di identificare un tipo di neurone che svolge un ruolo importante nel recupero dell'andatura nei topi. Ora possono osservare i meccanismi all'opera in modo più dettagliato, e anche indirizzarli con un trattamento farmacologico per aumentare l'efficacia complessiva.

Questo metodo sarà di interesse per molti studi biomedici, secondo Courtine:"Sia che tu stia lavorando sul cancro, Morbo di Crohn, COVID, o sclerosi multipla, la questione centrale rimane la stessa, che tipo di cellula è all'origine del problema? Il nostro metodo velocizza il processo investigativo, e per questo motivo abbiamo reso Augur disponibile gratuitamente."

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