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Decifrare i codici del cervello
Come parla il cervello a se stesso? 17 giugno 2014
In Cos'è la vita? (1944), una delle domande fondamentali che il fisico Erwin Schrödinger si pose era se ci fosse una sorta di codice ereditario incorporato nei cromosomi. Un decennio dopo, Crick e Watson hanno risposto affermativamente alla domanda di Schrödinger. Le informazioni genetiche sono state memorizzate nella semplice disposizione dei nucleotidi lungo lunghe stringhe di DNA.
La domanda era cosa significassero tutte quelle stringhe di DNA. Come la maggior parte degli scolari ora sa, c'era un codice contenuto all'interno: trii adiacenti di nucleotidi, i cosiddetti codoni, vengono trascritti dal DNA in sequenze transitorie di molecole di RNA, che vengono tradotte nelle lunghe catene di amminoacidi che conosciamo come proteine. La decifrazione di quel codice si è rivelata un fulcro di praticamente tutto ciò che è seguito nella biologia molecolare. Si dà il caso che il codice per tradurre trii di nucleotidi in amminoacidi (ad esempio il codice dei nucleotidi AAG per l'aminoacido lisina) si è rivelato universale; le cellule di tutti gli organismi, grandi o piccoli, batteri, sequoie giganti, cani e persone, usano lo stesso codice con variazioni minori. Le neuroscienze scopriranno mai qualcosa di simile bellezza e potenza, un codice principale che ci permetta di interpretare a nostro piacimento qualsiasi schema di attività neurale?
Questa storia faceva parte del nostro numero di luglio 2014
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In gioco c'è praticamente ogni progresso radicale nelle neuroscienze che potremmo essere in grado di immaginare: impianti cerebrali che migliorano i nostri ricordi o trattano disturbi mentali come la schizofrenia e la depressione, per esempio, e neuroprotesi che consentono ai pazienti paralizzati di muovere gli arti. Poiché tutto ciò che pensi, ricordi e senti è codificato in qualche modo nel tuo cervello, decifrare l'attività del cervello sarà un passo da gigante verso il futuro della neuroingegneria.
Un giorno, l'elettronica impiantata direttamente nel cervello consentirà ai pazienti con lesioni del midollo spinale di bypassare i nervi colpiti e controllare i robot con i loro pensieri (vedi The Thought Experiment). I futuri sistemi di biofeedback potrebbero persino essere in grado di anticipare i segni di un disturbo mentale e di scongiurarli. Laddove le persone di oggi usano tastiere e schermi tattili, i nostri discendenti tra cent'anni potrebbero usare interfacce dirette cervello-macchina.
Ma per farlo, per creare software in grado di comunicare direttamente con il cervello, dobbiamo decifrare i suoi codici. Dobbiamo imparare a guardare insiemi di neuroni, misurare come si attivano e decodificare il loro messaggio.
Un caos di codici
Stiamo già iniziando a scoprire indizi su come funziona la codifica del cervello. Forse il più fondamentale: tranne che in alcune delle creature più piccole, come il nematode C. elegans , l'unità di base della comunicazione e della codifica neuronale è il picco (o potenziale d'azione), un impulso elettrico di circa un decimo di volt che dura poco meno di un millisecondo. Nel sistema visivo, ad esempio, i raggi di luce che entrano nella retina vengono prontamente tradotti in picchi inviati sul nervo ottico, il fascio di circa un milione di fili in uscita, detti assoni, che vanno dall'occhio al resto del cervello. Letteralmente tutto ciò che vedi si basa su questi picchi, ogni neurone retinico spara a una velocità diversa, a seconda della natura dello stimolo, per produrre diversi megabyte di informazioni visive al secondo. Il cervello nel suo insieme, durante la nostra vita da svegli, è una vera sinfonia di picchi neurali, forse un trilione al secondo. In larga misura, decifrare il cervello significa dedurre il significato dei suoi picchi.
Ma la sfida è che i picchi significano cose diverse in contesti diversi. È già chiaro che è improbabile che i neuroscienziati siano fortunati quanto i biologi molecolari. Mentre il codice che converte i nucleotidi in amminoacidi è quasi universale, utilizzato essenzialmente allo stesso modo in tutto il corpo e in tutto il mondo naturale, è probabile che il codice da picco a informazione sia un miscuglio: non solo un codice ma molti, che differiscono non solo in una certa misura tra specie diverse ma anche tra diverse parti del cervello. Il cervello ha molte funzioni, dal controllo dei muscoli e della voce all'interpretazione delle immagini, dei suoni e degli odori che ci circondano, e ogni tipo di problema necessita di codici propri.
Un confronto con i codici informatici chiarisce perché questo è prevedibile. Si consideri il quasi onnipresente codice ASCII che rappresenta i 128 caratteri, inclusi numeri e testo alfanumerico, utilizzati nelle comunicazioni come le e-mail in chiaro. Quasi tutti i computer moderni utilizzano ASCII, che codifica la lettera maiuscola A come 100 0001, B come 100 0010, C come 100 0011 e così via. Quando si tratta di immagini, tuttavia, quel codice è inutile e devono essere utilizzate tecniche diverse. Le immagini bitmap non compresse, ad esempio, assegnano stringhe di byte per rappresentare le intensità dei colori rosso, verde e blu per ciascun pixel nell'array che costituisce un'immagine. Codici diversi rappresentano grafica vettoriale, filmati o file audio.
Alcuni dei codici più importanti nel cervello di qualsiasi animale sono quelli che utilizza per individuare la sua posizione nello spazio. Come funziona il nostro GPS interno? In che modo i modelli di attività neurale codificano dove siamo mentre ci muoviamo?
Le prove puntano nella stessa direzione per il cervello. Piuttosto che un unico codice universale che spiega cosa significano i modelli di picchi, sembrano essercene molti, a seconda del tipo di informazioni da codificare. I suoni, ad esempio, sono intrinsecamente unidimensionali e variano rapidamente nel tempo, mentre le immagini che escono dalla retina sono bidimensionali e tendono a cambiare a un ritmo più deliberato. L'olfatto, che dipende dalle concentrazioni di centinaia di odori nell'aria, si basa su un altro sistema. Detto questo, ci sono alcuni principi generali. Ciò che conta di più non è esattamente quando un particolare neurone ha un picco, ma quanto spesso lo fa; il tasso di sparo è la valuta principale.
Consideriamo, ad esempio, i neuroni nella corteccia visiva, l'area che riceve gli impulsi dal nervo ottico tramite un relè nel talamo. Questi neuroni rappresentano il mondo in termini di elementi di base che costituiscono qualsiasi scena visiva: linee, punti, bordi e così via. Un dato neurone nella corteccia visiva potrebbe essere stimolato più vigorosamente dalle linee verticali. Quando la linea viene ruotata, la velocità con cui quel neurone si attiva varia: quattro picchi in un decimo di secondo se la linea è verticale, ma forse solo una volta nello stesso intervallo se viene ruotata di 45° in senso antiorario. Sebbene il neurone risponda maggiormente alle linee verticali, non è mai muto. Nessun singolo picco segnala se sta rispondendo a una linea verticale o qualcos'altro. Solo nell'aggregato, nella velocità di scarica del neurone nel tempo, si può discernere il significato della sua attività.
Questa strategia, nota come codifica della velocità, viene utilizzata in modi diversi in diversi sistemi cerebrali, ma è comune in tutto il cervello. Diverse sottopopolazioni di neuroni codificano aspetti particolari del mondo in modo simile, utilizzando la frequenza di scarica per rappresentare variazioni di luminosità, velocità, distanza, orientamento, colore, altezza e persino informazioni tattili come la posizione di una puntura di spillo sul palmo della mano . I singoli neuroni si attivano più rapidamente quando rilevano uno stimolo preferito, meno rapidamente quando non lo fanno.
Per rendere le cose più complicate, i picchi provenienti da diversi tipi di cellule codificano diversi tipi di informazioni. La retina è un intricato strato di tessuto del sistema nervoso che riveste la parte posteriore di ciascun occhio. Il suo compito è trasdurre la pioggia di fotoni in entrata in esplosioni di picchi elettrici in uscita. I neuroanatomisti hanno identificato almeno 60 diversi tipi di neuroni retinici, ciascuno con la propria forma e funzione specializzate. Gli assoni di 20 diversi tipi di cellule retiniche costituiscono il nervo ottico, l'unica uscita dell'occhio. Alcune di queste cellule segnalano il movimento in diverse direzioni cardinali; altri sono specializzati nel segnalare la luminosità complessiva dell'immagine o il contrasto locale; altri ancora portano informazioni relative al colore. Ognuna di queste popolazioni trasmette i propri dati, in parallelo, a diversi centri di elaborazione a monte dell'occhio. Per ricostruire la natura delle informazioni codificate dalla retina, gli scienziati devono monitorare non solo il tasso di picco di ogni neurone, ma anche l'identità di ciascun tipo di cellula. Quattro picchi provenienti da un tipo di cellula possono codificare un piccolo blob colorato, mentre quattro picchi provenienti da un diverso tipo di cellula possono codificare un motivo grigio in movimento. Il numero di picchi è insignificante se non sappiamo da quale particolare tipo di cellula provengono.
E ciò che è vero per la retina sembra valere per tutto il cervello. Nel complesso, nel cervello umano possono esserci fino a mille tipi di cellule neuronali, ognuna presumibilmente con il proprio ruolo unico.
Saggezza delle folle
Tipicamente, codici importanti nel cervello coinvolgono l'azione di molti neuroni, non solo di uno. La vista di un volto, ad esempio, attiva l'attività di migliaia di neuroni in settori di ordine superiore della corteccia visiva. Ogni cellula risponde in modo leggermente diverso, reagendo a un dettaglio diverso: la forma esatta del viso, la tonalità della sua pelle, la direzione in cui sono focalizzati gli occhi e così via. Il significato più ampio è insito nella risposta collettiva delle cellule.
Un importante passo avanti nella comprensione di questo fenomeno, noto come codifica della popolazione, avvenne nel 1986, quando Apostolos Georgopoulos, Andrew Schwartz e Ronald Kettner della Johns Hopkins University School of Medicine impararono come un insieme di neuroni nella corteccia motoria delle scimmie codificava la direzione in cui una scimmia muove un arto. Nessun neurone ha determinato completamente dove si sarebbe mosso l'arto, ma le informazioni aggregate in una popolazione di neuroni lo hanno fatto. Calcolando una sorta di media ponderata di tutti i neuroni che si sono attivati, Georgopoulos e i suoi colleghi hanno scoperto di poter dedurre in modo affidabile e preciso il movimento previsto del braccio della scimmia.
Una delle prime illustrazioni di ciò che un giorno la neurotecnologia potrebbe ottenere si basa direttamente su questa scoperta. Il neuroscienziato della Brown University John Donoghue ha sfruttato l'idea della codifica della popolazione per costruire decodificatori neurali, che incorporano sia software che elettrodi, che interpretano l'attivazione neurale in tempo reale. Il team di Donoghue ha impiantato una serie di microelettrodi a forma di pennello direttamente nella corteccia motoria di un paziente paralizzato per registrare l'attività neurale mentre il paziente immaginava vari tipi di attività motorie. Con l'aiuto di algoritmi che interpretano questi segnali, il paziente potrebbe utilizzare i risultati per controllare un braccio robotico. Il controllo mentale del braccio del robot è ancora lento e goffo, simile a guidare un furgone in movimento fuori allineamento. Ma il lavoro è un potente indizio di ciò che verrà man mano che la nostra capacità di decodificare l'attività del cervello migliora.
Tra i codici più importanti nel cervello di ogni animale ci sono quelli che usa per individuare la sua posizione nello spazio. Come funziona il nostro GPS interno? In che modo i modelli di attività neurale codificano dove siamo? Un primo importante indizio arrivò all'inizio degli anni '70 con la scoperta da parte di John O'Keefe all'University College di Londra di quelle che divennero note come cellule di luogo nell'ippocampo dei ratti. Tali cellule si attivano ogni volta che l'animale cammina o attraversa una parte particolare di un ambiente familiare. In laboratorio, una cella di un posto potrebbe attivarsi più spesso quando l'animale è vicino al punto di diramazione di un labirinto; un altro potrebbe rispondere più attivamente quando l'animale è vicino al punto di ingresso. Il team composto da Edward e May-Britt Moser, composto da marito e moglie, ha scoperto un secondo tipo di codifica spaziale basata sulle cosiddette celle griglia. Questi neuroni si attivano più attivamente quando un animale si trova ai vertici di una griglia geometrica immaginata che rappresenta il suo ambiente. Con insiemi di tali cellule, l'animale è in grado di triangolare la sua posizione, anche al buio. (Sembra che ci siano almeno quattro diversi insiemi di queste celle della griglia a diverse risoluzioni, consentendo un buon grado di rappresentazione spaziale.)
Altri codici consentono agli animali di controllare le azioni che si verificano nel tempo. Un esempio è il circuito responsabile dell'esecuzione delle sequenze motorie alla base del canto degli uccelli canori. I fringuelli maschi adulti cantano per le loro partner femminili, ogni canzone stereotipata dura solo pochi secondi. Come hanno scoperto Michale Fee e i suoi collaboratori al MIT, i neuroni di un tipo all'interno di una particolare struttura sono completamente silenziosi finché l'uccello non inizia a cantare. Ogni volta che l'uccello raggiunge un punto particolare nel suo canto, questi neuroni eruttano improvvisamente in una singola raffica di tre o cinque picchi strettamente raggruppati, solo per tacere di nuovo. Neuroni diversi eruttano in momenti diversi. Sembra che i singoli gruppi di neuroni codificano per l'ordine temporale, ognuno dei quali rappresenta un momento specifico nel canto degli uccelli.
Nonna Coding
A differenza di una macchina da scrivere, in cui un singolo tasto specifica in modo univoco ogni lettera, il codice ASCII utilizza più bit per determinare una lettera: è un esempio di ciò che gli informatici chiamano codice distribuito. In modo simile, i teorici hanno spesso immaginato che concetti complessi potessero essere fasci di caratteristiche individuali; il concetto di Bovaro del Bernese potrebbe essere rappresentato da neuroni che si attivano in risposta a nozioni come cane, amante della neve, amichevole, grande, marrone e nero, e così via, mentre molti altri neuroni, come quelli che rispondono a veicoli o gatti , non sparare. Nel complesso, questa vasta popolazione di neuroni potrebbe rappresentare un concetto.
C'è qualche motivo per sperare. L'optogenetica ora consente ai ricercatori di attivare e disattivare a piacimento classi di neuroni identificate geneticamente con fasci di luce colorati. Potrebbe velocizzare notevolmente la ricerca dei codici.
Una nozione alternativa, chiamata codifica sparsa, ha ricevuto molta meno attenzione. In effetti, i neuroscienziati una volta disprezzavano l'idea di codificare le cellule della nonna. Il termine derisorio implicava un ipotetico neurone che si attivava solo quando il suo portatore vedeva o pensava a sua nonna: sicuramente, o almeno così sembrava, un concetto assurdo.
Ma di recente, uno di noi (Koch) ha aiutato a scoprire le prove per una variazione su questo tema. Sebbene non vi sia motivo di pensare che un singolo neurone nel cervello rappresenti tua nonna, ora sappiamo che i singoli neuroni (o almeno gruppi relativamente piccoli di essi) possono rappresentare determinati concetti con grande specificità. Le registrazioni dei microelettrodi impiantati in profondità nel cervello dei pazienti epilettici hanno rivelato singoli neuroni che hanno risposto a stimoli estremamente specifici, come celebrità o volti familiari. Una di queste cellule, ad esempio, ha risposto a diverse immagini dell'attrice Jennifer Aniston. Altri hanno risposto alle foto di Luke Skywalker di Guerre stellari fama, o al suo nome enunciato. Un nome familiare può essere rappresentato da un minimo di cento e fino a un milione di neuroni nell'ippocampo umano e nelle regioni limitrofe.
Tali risultati suggeriscono che il cervello può effettivamente collegare piccoli gruppi di neuroni per codificare cose importanti che incontra più e più volte, una sorta di scorciatoia neuronale che può essere vantaggiosa per associare e integrare rapidamente nuovi fatti con la conoscenza preesistente.
Terra Incognita
Se le neuroscienze hanno compiuto progressi reali nel capire come un dato organismo codifica ciò che sperimenta in un dato momento, deve ulteriormente andare verso la comprensione di come gli organismi codificano la loro conoscenza a lungo termine. Ovviamente non sopravviveremmo a lungo in questo mondo se non potessimo apprendere nuove abilità, come la sequenza orchestrata di azioni e decisioni che riguardano la guida di un'auto. Eppure il metodo preciso con cui lo facciamo rimane misterioso. I picchi sono necessari ma non sufficienti per tradurre l'intenzione in azione. La memoria a lungo termine, come la conoscenza che sviluppiamo quando acquisiamo un'abilità, è codificata in modo diverso, non da raffiche di picchi costantemente in circolazione ma, piuttosto, dal ricablaggio letterale delle nostre reti neurali.
Questo ricablaggio si ottiene almeno in parte ridisegnando le sinapsi che collegano i neuroni. Sappiamo che sono coinvolti molti processi molecolari diversi, ma sappiamo ancora poco su quali sinapsi vengono modificate e quando, e quasi nulla su come lavorare a ritroso da un diagramma di connettività neurale ai particolari ricordi codificati.
Un altro mistero riguarda come il cervello rappresenti frasi e frasi. Anche se c'è un piccolo insieme di neuroni che definisce un concetto come tua nonna, è improbabile che il tuo cervello abbia assegnato insiemi specifici di neuroni a concetti complessi che sono meno comuni ma comunque immediatamente comprensibili, come la nonna materna di Barack Obama. È altrettanto improbabile che il cervello dedichi particolari neuroni a tempo pieno alla rappresentazione di ogni nuova frase che ascoltiamo o produciamo. Invece, ogni volta che interpretiamo o produciamo una frase nuova, il cervello probabilmente integra più popolazioni neurali, combinando codici per elementi di base (come parole e concetti individuali) in un sistema per rappresentare complessi combinatori. Al momento, non abbiamo idea di come ciò avvenga.
Uno dei motivi per cui tali domande sugli schemi del cervello per la codifica delle informazioni si sono rivelate così difficili da decifrare è che il cervello umano è così immensamente complesso, che comprende 86 miliardi di neuroni collegati da qualcosa dell'ordine di un quadrilione di connessioni sinaptiche. Un altro è che le nostre tecniche di osservazione rimangono rozze. Gli strumenti di imaging più popolari per scrutare il cervello umano non hanno la risoluzione spaziale per catturare i singoli neuroni nell'atto di sparare. Per studiare i sistemi di codifica neurale che sono unici per gli esseri umani, come quelli usati nel linguaggio, probabilmente abbiamo bisogno di strumenti che non sono ancora stati inventati, o almeno di modi sostanzialmente migliori per studiare popolazioni altamente sparse di singoli neuroni nel cervello vivente.
Vale anche la pena notare che ciò che i neuroingegneri cercano di fare è un po' come origliare, attingendo alle comunicazioni interne del cervello per cercare di capire cosa significano. Alcune di queste intercettazioni potrebbero fuorviarci. Ogni codice neurale che possiamo decifrare ci dirà qualcosa su come funziona il cervello, ma non tutti i codici che decidiamo sono qualcosa di cui il cervello stesso fa uso diretto. Alcuni di essi possono essere epifenomeni, tic accidentali che, anche se si rivelano utili per applicazioni ingegneristiche e cliniche, potrebbero essere diversivi sulla strada verso una piena comprensione del cervello.
Tuttavia, c'è motivo di essere ottimisti sul fatto che ci stiamo muovendo verso tale comprensione. L'optogenetica ora consente ai ricercatori di attivare e disattivare a piacimento classi di neuroni identificate geneticamente con fasci di luce colorati. Qualsiasi popolazione di neuroni che ha un codice postale molecolare noto e univoco può essere contrassegnata con un pennarello fluorescente e quindi essere sottoposta a spike con precisione al millisecondo o impedita. Ciò consente ai neuroscienziati di passare dall'osservare l'attività neuronale all'interferire con essa in modo delicato, transitorio e reversibile. L'optogenetica, ora utilizzata principalmente nelle mosche e nei topi, accelererà notevolmente la ricerca di codici neurali. Invece di limitarsi a correlare i modelli di spiking con un comportamento, gli sperimentali saranno in grado di scrivere modelli di informazioni e studiare direttamente gli effetti sui circuiti cerebrali e sul comportamento degli animali vivi. Decifrare i codici neurali è solo una parte della battaglia. Decifrare i numerosi codici del cervello non ci dirà tutto ciò che vogliamo sapere, non più di quanto la comprensione dei codici ASCII possa, da sola, dirci come funziona un elaboratore di testi. Tuttavia, è un prerequisito vitale per la costruzione di tecnologie che riparano e migliorano il cervello.
Prendiamo, ad esempio, nuovi sforzi per utilizzare l'optogenetica per porre rimedio a una forma di cecità causata da disturbi degenerativi, come la retinite pigmentosa, che attaccano le cellule dell'occhio sensibili alla luce. Una strategia promettente utilizza un virus iniettato nei bulbi oculari per modificare geneticamente le cellule gangliari della retina in modo che diventino sensibili alla luce. Una telecamera montata su occhiali emetterebbe fasci di luce nella retina e attiverebbe l'attività elettrica nelle cellule geneticamente modificate, che stimolerebbero direttamente il successivo set di neuroni nel percorso del segnale, ripristinando la vista. Ma per farlo funzionare, gli scienziati dovranno imparare il linguaggio di quei neuroni. Man mano che impariamo a comunicare con il cervello nella sua lingua, potrebbero presto emergere nuovi mondi di possibilità.
Christof Koch è direttore scientifico dell'Allen Institute for Brain Science di Seattle. Gary Marcus, professore di psicologia alla New York University e blogger assiduo per il Newyorkese , è coeditore del libro di prossima pubblicazione Il futuro del cervello.