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DA UN PICCOLO INVERTEBRATO MARINO, IL BOTRILLO, UN AIUTO PER CAPIRE MEGLIO ALZHEIMER E PARKINSON

Con l’avanzare dell’età nel Botryllus schlosseri si osserva una riduzione del numero di neuroni e delle abilità comportamentali, come nell’uomo.

Inoltre il suo cervello manifesta geni la cui espressione caratterizza malattie neurodegenerative umane quali l’Alzheimer e il ParkinsonPubblicato su PNAS lo studio delle Università di Stanford, Padova e Cham Zuckerberg Biohub

I tunicati, invertebrati marini molto comuni nei nostri mari, sono i parenti più stretti dei vertebrati, di cui fa parte anche l’uomo. Tra i tunicati il botrillo, Botryllus schlosseri, forma piccole colonie in cui gli individui adulti si dispongono come i petali di un fiore. Nella colonia, che può essere formata anche da centinaia di fiori, ciascun individuo adulto presenta ai lati del corpo uno o più piccoli individui in crescita (le sue gemme), derivate per riproduzione asessuata. Gli adulti vengono settimanalmente riassorbiti e sostituiti dalle loro gemme nel frattempo maturate. Questo processo di sostituzione è ciclico e siccome ogni “genitore” produce più di una gemma, la colonia cresce di dimensioni in maniera veloce e continua. Tuttavia, se gli adulti hanno vita breve e sono continuamente sostituiti da nuovi individui, la colonia non vive in eterno: nella Laguna veneta muoiono tipicamente dopo 1-2 anni, ma in laboratorio si possono mantenere in vita anche per periodi molto più lunghi.

Dal botrillo un aiuto per capire meglio Alzheimer e Parkinson. In foto, un botrillo (Botryllus schlosseri)

Questi animali semplici, i botrilli, sono al centro dell’articolo dal titolo “Two distinct evolutionary conserved neural degeneration pathways characterized in a colonial chordate” pubblicato da un team di ricercatori del Dipartimento di Biologia dell’Università di Padova e dell’Università di Stanford, in collaborazione con il Cham Zuckerberg Biohub di San Francisco, sulla rivista scientifica «PNAS» perché presentano una degenerazione del cervello simile a quella umana. Capire quindi quali siano i processi che portano al decadimento del loro sistema nervoso, anche da un punto di vista evolutivo, può esser d’aiuto nel comprendere neuropatologie, spesso invalidanti, che coinvolgono un numero crescente di persone.

Lo studio

Il botrillo, come detto, ci offre la straordinaria possibilità di studiare la degenerazione del cervello sia nel breve periodo, ovvero nel processo ciclico (settimanale) di riassorbimento degli individui adulti che comporta di fatto un loro rapido invecchiamento, sia nel lungo periodo, ovvero nel processo di invecchiamento dell’intera colonia, che vede nel tempo diminuire la sua capacità di produrre nuovi individui ed espandersi.

La ricerca – coordinata da Chiara Anselmi, dottorata all’Ateneo patavino e ora post-doc all’Università di Stanford, Lucia Manni del Dipartimento di Biologia dell’Università di Padova, Ayelet Voskoboynik Irv Weissman dell’Università di Stanford – ha utilizzato colonie prelevate nella Laguna Veneta e allevate alla Stazione Idrobiologica di Chioggia e al Dipartimento di Biologia dell’Ateneo patavino oltre a quelle prese dalla Hopkins Marine Station, nella baia di Monterey in California.

Dalle analisi fatte emerge che la degenerazione del cervello del botrillo ha fortissime analogie con il decadimento del cervello umano: sia nella neurodegenerazione breve (settimanale) che in quella lunga (relativo all’invecchiamento della colonia). In entrambi i processi, nell’animale si osserva una riduzione del numero di neuroni e una diminuzione delle abilità comportamentali.

Lucia Manni

«È stato davvero sorprendente per noi vedere che nella degenerazione breve degli individui adulti il cervello cominciava a diminuire di volume qualche giorno prima del loro riassorbimento completo ovvero della loro morte. Dopo tre giorni di vita – dice la professoressa Lucia Manni del Dipartimento di Biologia dell’Università di Padova – il numero di neuroni nel cervello cominciava a diminuire, così come la loro capacità di rispondere a stimoli come il tocco della loro bocca, il sifone, attraverso cui l’acqua entra per la nutrizione e la respirazione. Questi stessi segni di invecchiamento erano poi presenti anche in individui di colonie neoformate rispetto a quelli presenti in colonie di soli 6 mesi. Eravamo quindi in presenza di due processi di neurodegenerazione la cui presenza non era mai stata sospettata, uno veloce e uno lento, nello stesso organismo».

Ma ciò che è ancor più interessante è che durante entrambi i processi degenerativi il cervello dell’animale manifesta geni la cui esressione caratterizza malattie neurodegenerative umane come l’Alzheimer e il Parkinson.

Chiara Anselmi

«Ancor più incredibile è stato poi verificare che entrambi i processi di neurodegenerazione erano associati all’aumento di espressione di geni che caratterizzano le malattie neurodegenerative nell’uomo come l’Alzheimer, il Parkinson, la malattia di Huntington, la demenza frontotemporale e altre ancora – sottolinea Chiara Anselmi dell’Università di Stanford –. Molti di questi geni erano espressi in entrambi i processi neurodegenerativi, mentre una piccola parte li differenziava. Questi geni, pertanto, svolgono un ruolo anche in questi semplici animali e questo piccolo invertebrato può rappresentare una risorsa per comprendere come l’evoluzione abbia forgiato i processi neurodegenerativi e quali siano le relazioni tra invecchiamento e perdita della funzionalità neuronale».

«Approfondire ora lo studio dell’invecchiamento e della neurodegenerazione in questo animale ci porterà a capire come il botrillo riesca a controllare e coordinare la neurodegenerazione ciclica rispetto a quella associata all’invecchiamento – concludono gli autori –. Questo potrebbe svelarci qualcosa di inaspettato rispetto alla nostra possibilità di governare i processi neurodegenerativi nell’uomo».

Il progetto di ricerca è stato finanziato dall’Università di Padova (Progetti di Ricerca di Ateneo, Dottorato di Ricerca, Iniziative di Cooperazione Universitaria), Fondazione “Aldo Gini”, Università di Stanford (School of Medecine Deans’s Postdoctoral Fellowship), l’NIH, il Chan Zuckerberg investigator program, e le Fondazioni “Stinehart-Reed” e “Larry L. Hillblom”.

Link: https://www.pnas.org/eprint/Y6SDVE94P5U58HVXSUGK/full

Titolo: Two distinct evolutionary conserved neural degeneration pathways characterized in a colonial chordate – “PNAS” – 2022

Autori: Chiara Anselmi, Mark Kowarsky, Fabio Gasparini, Federico Caicci, Katherine J. Ishizuka, Karla J. Palmeri, Tal Raveh, Rahul Sinha, Norma Neff, Steve R. Quake, Irving L. Weissman, Ayelet Voskoboynik, Lucia Manni

Testo e foto dall’Università degli Studi di Padova

DIMOSTRATA L’INEFFICACIA DEL FARMACO ANTI-ALZHEIMER CON LA TECNICA STATISTICA DI ALAN TURING

La ricerca di due docenti UniTo che prova come il prodotto sviluppato dalla multinazionale Biogen sia inefficace contro la patologia neurodegenerativa

inefficacia farmaco Alzheimer
Dimostrata l’inefficacia del farmaco contro l’Alzheimer. Nell’immagine, neuroni.

 

È stata pubblicata martedì 31 maggio, sulla rivista Journal of Alzheimer’s Disease, la ricerca intitolata “A Bayesian Reanalysis of the Phase III Aducanumab (ADU) Trial”, realizzata dai Proff. Tommaso Costa e Franco Cauda del Dipartimento di Psicologia dell’Università di Torino. Lo studio analizza l’efficacia dell’aducanumab (ADU), un farmaco prodotto dall’azienda farmaceutica Biogen per curare il morbo di Alzheimer. Grazie all’applicazione della statistica bayesiana, una tecnica già usata da Alan Turing per decifrare la macchina Enigma, i docenti UniTo hanno dimostrato che l’efficacia di ADU nel trattamento della patologia era molto bassa.

Tutto ha inizio nel 1999, quando alcuni ricercatori dimostrano che l’immunizzazione contro la produzione di placche di proteina beta-amiloide aveva invertito i deficit neurologici nei topi transgenici. Questa scoperta dà l’avvio a ricerche nel mondo accademico e nelle industrie farmaceutiche per sviluppare terapie di immunizzazione per il morbo di Alzheimer. A partire dal 2019, nonostante i risultati promettenti ottenuti nelle prime fasi dei trial clinici, i farmaci anti-immunizzazione falliscono nella fase III dei test e le principali sperimentazioni si interrompono. A causa del fallimento dei loro trial anche Biogen, la multinazionale americana di biotecnologie,  annuncia l’interruzione della sua sperimentazione di fase III del farmaco ADU. Alcuni mesi dopo però, dicembre 2019, a seguito di un ulteriore trial clinico, torna sui propri passi e dichiara la potenziale efficacia del farmaco ad alti valori di dosaggio.

I risultati vengono presentati in un incontro internazionale a San Diego (California) e la Biogen, basandosi su queste nuove evidenze, presenta nel luglio 2020 alla Food and Drug Administration (FDA) una nuova domanda per proseguire nello sviluppo del farmaco. Tuttavia, molti dubbi sull’efficacia di questo farmaco vengono sollevati nel mondo scientifico e della ricerca, in particolare dai ricercatori dell’Office of Biostatistics (OBS) della FDA, secondo i quali non erano state fornite prove sostanziali di efficacia del farmaco. I dubbi derivano dal fatto che i valori di significatività statistica sull’efficacia del farmaco sono al confine tra significativo e non significativo. Cioè i risultati statistici erano molto ambigui. Nonostante le osservazioni e raccomandazioni espresse dall’OBS, la FDA approva comunque il proseguimento dei trial clinici sul farmaco.

Il lavoro di Costa e Cauda si è proposto di rianalizzare i dati resi pubblici dalla Biogen per verificare se fosse possibile, utilizzando altre tecniche statistiche, ottenere evidenze scientifiche più forti sulla effettiva efficacia del farmaco. Gli unici dati e risultati disponibili della fase III purtroppo, non essendo stati rilasciati pubblicamente i dati grezzi, sono state le statistiche sommarie dei risultati dei trial clinici svolti presentati a San Diego. Per analizzare questo tipo di dati i docenti UniTo hanno applicato delle tecniche di statistica bayesiana, un tipo di statistica in cui l’evidenza su uno stato vero del mondo è espressa in termini di gradi di credibilità o più specificamente di probabilità. Si tratta di una tecnica già usata da Alan Turing negli anni ‘40 per decifrare la macchina Enigma, chiamata Fattore di Bayes (BF).Questo tipo di statistica costituisce un approccio diverso dalla statistica frequentista tradizionale, usata solitamente nell’accademia e anche nei trial clinici.

“Adottando questa tecnica – dichiara il Prof. Tommaso Costa – abbiamo potuto dimostrare che l’evidenza dell’efficacia del farmaco ADU, cioè la probabilità che funzioni come trattamento per la malattia di Alzheimer, è molto bassa. I risultati hanno mostrato che, contrariamente a ciò che ha affermato la Biogen, anche nella condizione ad alto dosaggio del farmaco, l’efficacia infatti è sempre bassa. Questo lavoro, insieme ad altri, ha dimostrato che la statistica bayesiana consente di superare difficoltà computazionali, fornire risultati in modo rapido e semplice e una puntuale interpretazione e valutazione dei risultati degli studi clinici che la rende molto promettente per lo sviluppo e la ricerca nel campo dei trial clinici”.

 

Testo e foto dall’Area Relazioni Esterne e con i Media Università degli Studi di Torino

“INFORMA”, UNA APP PER CONTRASTARE L’ALZHEIMER A CASA PROPRIA

Permette alle persone affette da questi disturbi di eseguire da casa e in autonomia una serie di attività basate sul protocollo di terapia cognitivo-comunicativa “Cognitive Activation Therapy

Grazie a un finanziamento della Fondazione Cassa di Risparmio di Padova, il Centro regionale per l’invecchiamento cerebrale (Cric) dell’Azienda Ospedaliera dell’Università di Padova, con la collaborazione del Dipartimento di Ingegneria dell’informazione (Dei) ha realizzato “Informa”, una piattaforma telematica multi-tecnologica per la stimolazione e la riabilitazione cognitiva di persone con disturbo neurocognitivo, come, ad esempio, l’Alzheimer. L’obiettivo del progetto è permettere alle persone affette da questi disturbi di eseguire da casa e in autonomia una serie di attività basate sul protocollo di terapia cognitivo-comunicativa “Cognitive Activation Therapy” (Cat), sviluppato a partire dal 2001 da Cric, la cui efficacia è stata dimostrata su un campione di più di 240 pazienti e i cui risultato sono stati oggetto di pubblicazione.

Informa consiste in due moduli principali, denominati planning e training. Il modulo di planning offre al terapista un’interfaccia web per realizzare percorsi di stimolazione cognitiva personalizzati, combinando a piacere le diverse attività e gli esercizi del protocollo Cat trasportati nel mondo digitale. Il modulo di training, invece, consiste in una app per tablet che, tramite interfacce intuitive e funzionali, rende fruibile alla persona con disturbo neurocognitivo le attività riabilitative definite dal terapista. Diversamente dai vari “serious game” che si trovano in commercio, Informa permette al terapista non solo di decidere la tipologia, numerosità e grado di difficoltà degli esercizi del percorso di stimolazione neurocognitiva, ma anche di adattarne temi e contenuti sulla base dei gusti e preferenze dell’utente finale, anche facendo uso di materiale multimediale (immagini, brani musicali, audio) personale, al fine di massimizzare l’accettazione e l’efficacia riabilitativa della terapia. L’applicazione inoltre consente di raccogliere informazioni statistiche sull’esecuzione delle attività proposte, offrendo al terapista elementi utili per valutare le condizioni neurocognitive dell’utente e adattare da remoto il programma di training.

Andrea Zanella Informa app
Andrea Zanella

A valle di una prima fase di test su circa 20 volontari, che ha dato risultati molto positivi, il sistema Informa ha ora ottenuto il parere favorevole del Comitato etico per la pratica clinica ed è ora in corso una valutazione per un uso più ampio sul territorio. Lo sviluppo del progetto ha visto la collaborazione attiva di un team di lavoro interdisciplinare costituito dal Carlo Gabelli, direttore del Cric e responsabile scientifico del progetto, da Andrea Zanella, professore di ingegneria delle telecomunicazione al Dei, prorettore Unipd con delega alle Tecnologie dell’informazione e della comunicazione (ICT) e responsabile tecnologico del progetto, da Donata Gollin, logopedista del Cric, da Marco Simoni, logopedista con borsa di ricerca al Cric, da Cristina Ruaro, psicologa del Cric, e da Carlo Fantozzi, ricercatore in ingegneria informatica presso il Dei.

 

Testo e foto dall’Università degli Studi di Padova su Informa, la app per la stimolazione e la riabilitazione cognitiva di persone con disturbo neurocognitivo, come, ad esempio, l’Alzheimer.

Telemedicina: un algoritmo analizza la scrittura dei pazienti e fornisce informazioni utili sul loro stato di salute

Un nuovo studio, coordinato dal Dipartimento di Neuroscienze umane della Sapienza, ha proposto un innovativo sistema di monitoraggio a distanza dei pazienti neurologici basato sull’analisi della scrittura attraverso algoritmi di machine learning. I risultati del lavoro sono stati pubblicati sulla rivista Frontiers in Aging Neuroscience.

telemedicina algoritmo scrittura
Telemedicina: un algoritmo analizza la scrittura dei pazienti e fornisce informazioni utili sul loro stato di salute. Foto di Firmbee

La scrittura a mano è un compito cognitivo e motorio acquisito di particolare complessità, che offre un’interessante finestra di osservazione sulle funzioni del cervello. Per questo motivo, il monitoraggio della scrittura fornisce informazioni biologiche utili, soprattutto nei pazienti neurologici: i disturbi della scrittura sono infatti frequentemente osservati in pazienti affetti da malattie neurodegenerative, tra cui la malattia di Parkinson (micrografia) e la malattia di Alzheimer (agrafia).

Un team di ricerca interdisciplinare, coordinato da Antonio Suppa del Dipartimento di Neuroscienze Umane della Sapienza, ha proposto l’analisi della scrittura attraverso l’intelligenza artificiale come un innovativo sistema per il monitoraggio da remoto, in telemedicina, di pazienti neurologici. Il sistema, basato sull’accuratezza di algoritmi di machine learning nel rilevare alcuni “pattern” di scrittura attribuibili all’invecchiamento fisiologico di soggetti sani, è un’alternativa alla consueta valutazione clinica ambulatoriale.

Lo studio, realizzato con la collaborazione dei dipartimenti di Ingegneria dell’informazione, elettronica e telecomunicazioni della Sapienza, dell’IRCCS Neuromed e del Dipartimento di Neurologia dell’Università di Cincinnati in Ohio, è stato pubblicato sulla rivista Frontiers in Aging Neuroscience.

I ricercatori hanno reclutato 156 soggetti sani e destrimani e li hanno suddivisi in tre classi di età: 51 giovani tra i 18 e i 32 anni, 40 adulti di età compresa tra 37 e 57 anni e, infine, 63 soggetti in età adulta avanzata, ovvero tra i 62 e i 90 anni. A ognuno di essi è stato chiesto di scrivere con una penna a sfera nera il proprio nome e cognome per 10 volte su un foglio di carta bianca e, successivamente, di fotografare il proprio campione di scrittura con uno smartphone e inviarlo ai ricercatori.

“Il principale traguardo scientifico del nostro studio – spiega Antonio Suppa – consiste nella accuratezza dell’analisi automatica della scrittura con algoritmi di intelligenza artificiale, in grado di obiettivare la progressiva riduzione di ampiezza dei caratteri dovuta all’invecchiamento fisiologico e, quindi, di attribuire ogni campione di scrittura a una specifica fascia d’età dell’autore”.

“Sebbene ricerche precedenti avessero già dimostrato cambiamenti nella destrezza della scrittura legati all’aumento dell’età, per analizzare una grande quantità di dati nell’ambito della telemedicina si rendevano necessari approcci basati su tecniche di analisi più complesse come il machine learning”.

“L’analisi della scrittura con algoritmi di intelligenza artificiale – aggiunge Simone Scardapane, co-autore dello studio– è stata svolta grazie all’utilizzo di una rete neurale convoluzionale – ovvero una rete artificiale specializzata per l’elaborazione di immagini e segnali digitali – in grado di convertire automaticamente i caratteri in parametri di interesse.

Si tratta di un metodo semplice, ecologico, a basso costo e di facile utilizzo in diversi ambiti. Infatti, oltre alle notevoli implicazioni nel campo neurologico, può contribuire, ad esempio, alla datazione storica di un determinato documento, grazie alla valutazione automatica dell’età della persona che lo ha scritto. In particolare, in ambito medico-legale potrebbe facilitare la datazione di un testamento al momento della stesura o della firma.

“Il nostro auspicio – conclude Francesco Asci, co-autore dello studio – è che l’analisi della scrittura da remoto e mediante algoritmi di intelligenza artificiale possa costituire in futuro un innovativo biomarker di invecchiamento, con un impatto rilevante nel campo della diagnostica di malattie neurodegenerative e in accordo con i metodi della telemedicina”.

Riferimenti:
Handwriting Declines With Human Aging: A Machine Learning Study – Francesco Asci, Simone Scardapane, Alessandro Zampogna, Valentina D’Onofrio, Lucia Testa, Martina Patera, Marco Falletti, Luca Marsili, Antonio Suppa – Frontiers in Aging Neuroscience (2022) https://doi.org/10.3389/fnagi.2022.889930

 

Testo dal Settore Ufficio stampa e comunicazione Sapienza Università di Roma

Alzheimer: un approccio machine learning per individuare le predisposizioni genetiche 

Un nuovo studio Sapienza, realizzato con l’Istituto italiano di tecnologia (IIT) e altri centri di ricerca internazionali, ha valutato la possibilità di predirre con metodi di apprendimento automatico le varianti genetiche associate a un alto rischio di malattia. I risultati del lavoro sono stati pubblicati su Alzheimer’s & Dementia: Diagnosis, Assessment & Disease Monitoring.

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Alzheimer: machine learning per individuare le predisposizioni genetiche. Immagine di Chen (chenspec)

L’Alzheimer fa parte di quelle malattie genetiche causate da mutazioni a livello di un singolo gene, ovvero in cui una variante a livello di singolo nucleotide (SNV Single-Nucleotide Variants) è sufficiente per causare la patologia genetica. Ad oggi si conoscono il gene e la mutazione coinvolti nell’insorgenza di solo la metà di queste malattie.

Diversi studi di larga scala (chiamati in inglese GWAS, Genome-wide association studies) hanno portato alla luce informazioni su singole varianti associate alla propensione di un paziente di contrarre l’Alzheimer, ma gli SNV non posso essere utilizzati efficacemente a scopo predittivo senza considerare le relazioni fra di essi e i potenziali rapporti con altri elementi del genoma.

Basti pensare che molti soggetti con una determinata variante genica associata all’Alzheimer (come per esempio la mutazione nel gene APOE), non sviluppano la patologia.

Per comprendere come ciò possa accadere, un team di ricercatori del Dipartimento di Biologia e biotecnologie Charles Darwin della Sapienza, insieme con l’Istituto italiano di tecnologia (IIT) e altri centri di ricerca internazionali, ha utilizzato un approccio di machine learning per analizzare l’intero profilo genomico di pazienti con malattia di Alzheimer e individuare le predisposizioni genetiche alla base dell’insorgenza della patologia. I risultati dello studio, condotto dalla giovane ricercatrice Magdalena Arnal nel laboratorio Sapienza di Gian Gaetano Tartaglia, sono stati pubblicati sulla rivista Alzheimer’s & Dementia: Diagnosis, Assessment & Disease Monitoring.

In particolare, per costruire i profili genomici, è stato utilizzato un subset di dati costruito a partire da due dei più grandi database esistenti: UK Biobank e ADNI.

“Le combinazioni ottenibili sono innumerevoli, abbiamo quindi sviluppato un approccio informatico di tipo machine learning per semplificare l’analisi – spiega Magdalena Arnal. “Senza questa svolta computazionale la nostra analisi non sarebbe stata possibile”.

In questo modo i ricercatori hanno identificato sei varianti SVN in una zona del genoma, il cromosoma 19, che permettono di identificare un gran numero di individui come potenziali casi di Alzheimer.

“Quello che abbiamo scoperto è definito epistasi, una forma di interazione genica per cui una variazione genica può mascherare o contribuire all’espressione fenotipica di altri geni – aggiunge Gian Gaetano Tartaglia. “Questa è la chiave per comprendere l’organizzazione del genoma: a seconda di come gli SNV si combinano, un individuo può sviluppare la malattia di Alzheimer o meno”.

Il prossimo step per i ricercatori sarà quello di identificare nuovi patterns coinvolti in altre malattie.

Riferimenti:

Machine learning methods applied to genotyping data capture interactions between single nucleotide variants in late onset Alzheimer’s disease – Alzheimer’s & Dementia: Diagnosis, Assessment & Disease Monitoring http://doi.org/10.1002/dad2.12300

Testo dal Settore Ufficio stampa e comunicazione Sapienza Università di Roma

Migliorare la memoria è una questione di allenamento ripetuto, ma nel tempo

Un nuovo studio firmato dalla Sapienza ha scoperto che il coinvolgimento di aree diverse del cervello nella memorizzazione, alla base del ricordo, è legato alla distribuzione nel tempo dell’apprendimento. I risultati sono stati pubblicati sulla rivista PNAS.

migliorare la memoria allenamento
Migliorare la memoria è una questione di allenamento ripetuto, ma nel tempo. Foto di Dariusz Sankowski

L’apprendimento migliora se un’esperienza viene distribuita nel tempo piuttosto che essere concentrata in un’unica soluzione. Questo vale nello studio, ma anche nell’ambito della pubblicità e di tanti altri aspetti della vita quotidiana.

Un team di ricerca della Sapienza ha svelato per la prima volta che la maggiore efficienza di un apprendimento ripartito nel tempo dipende dal fatto che il cervello utilizza circuiti cerebrali diversi a seconda della modalità di apprendimento, indipendentemente da ciò che deve essere appreso. Inoltre, i ricercatori hanno dimostrato che la stimolazione artificiale dei circuiti responsabili dell’apprendimento distribuito nel tempo si traduce in un miglioramento della memoria.

In particolare lo studio, pubblicato sulla rivista PNAS, ha messo in evidenza, che lo striato, una struttura del cervello che si pensava coinvolta principalmente in funzioni motorie (ad esempio il Parkinson), ha un ruolo anche in funzioni cognitive complesse.

“Inoltre – spiega Andrea Mele, coordinatore dello studio – abbiamo visto che la sua stimolazione esogena durante l’apprendimento, migliora la durata della memoria nei topi”.

Lo studio è molto importante sia da un punto di vista teorico, perché include tra le aree del cervello responsabili del ricordo regioni cui prima erano attribuite altre funzioni, sia da un punto di vista traslazionale perché suggerisce la possibilità di migliorare la memoria attraverso una stimolazione artificiale del cervello, aprendo nuove prospettive nel trattamento di patologie neurodegenerative come l’Alzheimer.

Riferimenti:

The neural substrate of spatial memory stabilization depends on the distribution of the training sessions – Valentina Mastrorilli, Eleonora Centofante, Federica, Arianna Rinaldi and Andrea Mele – PNAS 2022 https://doi.org/10.1073/pnas.2120717119

 

Testo dal Settore Ufficio stampa e comunicazione Sapienza Università di Roma

Un prelievo di sangue per identificare specifiche alterazioni cerebrali alla base della sindrome di Down

Un gruppo di ricercatori della Sapienza, in collaborazione con l’ospedale pediatrico Bambino Gesù e la Fondazione Policlinico Gemelli, ha evidenziato per la prima volta la possibilità di identificare, con un semplice prelievo di sangue, le specifiche alterazioni del segnale dell’insulina nel cervello dei bambini con sindrome di Down, alla base della loro disabilità intellettiva. Lo studio è stato pubblicato su Alzheimer’s & Dementia: The Journal of the Alzheimer’s Association.

prelievo di sangue Sindrome di Down trisomia 21
Cariotipo esemplificativo per la trisomia 21. Immagine U.S. Department of Energy Human Genome Program in pubblico dominio

La sindrome di Down è la più comune causa genetica di disabilità intellettiva ed è dovuta alla presenza, parziale o totale, di un cromosoma 21 in sovrannumero (la cosiddetta “trisomia 21”). Si stima che l’attuale prevalenza nella popolazione generale vari tra 1:1000 e 1:2.000 nati. La disabilità intellettiva è costante, ma di grado variabile. Inoltre, l’evoluzione della sindrome di Down può essere condizionata da un invecchiamento precoce e dalla comparsa della malattia di Alzheimer.

È noto il ruolo svolto dal segnale dell’insulina nel cervello che, in particolare, risulta fondamentale rispetto a funzioni cognitive quali memoria e apprendimento. Diversi studi precedenti hanno infatti evidenziato come alterazioni di questo segnale a livello del cervello, che vanno sotto il nome di insulino-resistenza cerebrale, siano alla base del declino cognitivo sia durante il normale processo di invecchiamento che durante lo sviluppo di malattie neurodegenerative come il morbo di Alzheimer, caratterizzato proprio dalla comparsa della demenza.

Un gruppo di ricercatori coordinati da Eugenio Barone e Marzia Perluigi del Dipartimento di Scienze biochimiche A. Rossi Fanelli della Sapienza, in collaborazione con il Centro Sindrome di Down dell’Ospedale Pediatrico Bambino Gesù – che si prende cura di circa 800 bambini e ragazzi con sindrome di Down e che ha contribuito con la sua ampia casistica a reclutare i ragazzi coinvolti nello studio – e la Fondazione Policlinico Gemelli di Roma, ha evidenziato per la prima volta che le alterazioni del segnale dell’insulina a livello cerebrale si verificano molto presto nei bambini e negli adolescenti con sindrome di Down. Queste alterazioni dell’età pediatrica, indipendentemente dalla trisomia 21, contribuiscono in maniera importante alla disabilità intellettiva che presentano i bambini affetti da sindrome di Down. Inoltre, i ricercatori della Sapienza hanno messo in luce la possibilità di identificare questo tipo di alterazioni attraverso un semplice prelievo di sangue. I risultati del lavoro sono stati pubblicati sulla rivista Alzheimer’s & Dementia: The Journal of the Alzheimer’s Association.

“Quello che pensiamo – spiega Eugenio Barone della Sapienza – è che il perdurare di questo tipo di alterazioni possa facilitare lo sviluppo precoce della malattia di Alzheimer in queste persone”.

“Questo lavoro rappresenta una scoperta importante principalmente per tre motivi – chiarisce Marzia Perluigi della Sapienza. “Il primo è l’aver dimostrato che queste alterazioni si verificano molto presto, già nei bambini con Sindrome di Down”; il secondo riguarda il metodo: riuscire con un prelievo di sangue a risalire ad alterazioni cerebrali per le quali oggi non abbiamo altri strumenti diagnostici in grado di identificarle”.

“Il terzo motivo – conclude Barone – sta nel fatto che identificare quanto prima le alterazioni che si verificano nel cervello, soprattutto nei bambini con sindrome di Down, permetterà di studiare in maniera ancora più approfondita le cause della loro disabilità intellettiva, aprendo di conseguenza a possibili trattamenti terapeutici in grado di migliorarne la qualità di vita”.

Riferimenti:

Aberrant crosstalk between insulin signaling and mTOR in young Down syndrome individuals revealed by neuronal-derived extracellular vesicles – Marzia Perluigi, Federico Marini, Giuseppe Familiari, Emanuele Marzetti, Anna Picca, Elita Montanari, Riccardo Calvani, Roberto Matassa, Antonella Tramutola, Fabio Di Domenico, D. Allan Butterfield, Alberto Villani, Kenneth J. Oh, Emanuele Marzetti, Diletta Valentini, Eugenio Barone – Alzheimer’s & Dementia: The Journal of the Alzheimer’s Association DOI: 10.1002/alz.12499

Testo dal Settore Ufficio stampa e comunicazione Sapienza Università di Roma.

Le alterazioni dell’attività elettroencefalografica (EEG) durante la veglia e il sonno nella malattia di Alzheimer 

Uno studio coordinato da ricercatori della Sapienza e dell’IRCCS San Raffaele Roma, in collaborazione con l’IRCCS Fondazione Policlinico Universitario Gemelli e dell’Università dell’Aquila ha evidenziato per la prima volta specifiche differenze nell’attività elettrica cerebrale durante il sonno che discriminano la malattia di Alzheimer dal decadimento cognitivo lieve (Mild Cognitive Impairment o MCI degli anglosassoni, uno stadio intermedio tra demenza ed invecchiamento normale) e dagli anziani sani.

EEG Alzheimer
Le alterazioni dell’attività elettroencefalografica (EEG) durante la veglia e il sonno nella malattia di Alzheimer. Foto di Gerd Altmann

È oramai evidente che le relazioni tra malattia di Alzheimer e caratteristiche del sonno vanno ben al di là del riscontro assai comune di disturbi del sonno in questi pazienti sia perchè le alterazioni del sonno sembrano costituire un fattore di rischio per la malattia, sia perchè un ‘buon sonno’ svolge un ruolo centrale nell’eliminazione dei metaboliti ‘cattivi’ della proteina b-amiloide facilitandone l’aggregazione ed il deposito tipico dell’Alzheimer.

Mancava però nella letteratura scientifica una descrizione delle alterazioni elettroencefalografiche (EEG) del sonno in questi pazienti e la loro relazione con le già descritte alterazioni dell’EEG durante lo stato di veglia. In quasi 10 anni di lavoro, un gruppo di ricercatori della Sapienza e dell’IRCCS San Raffaele Roma, in collaborazione con l’IRCCS Fondazione Policlinico Universitario Gemelli e l’Università dell’Aquila ha portato avanti uno studio per colmare questa carenza. Ne è risultato il primo e più esteso studio mai pubblicato sinora al mondo in cui si sono confrontate le attività regionali e di frequenza dell’EEG con quelle dell’EEG di veglia registrate in diverse occasioni nel corso del giorno (per controllare l’influenza di fattori circadiani). I risultati di questo ampio progetto sono stati appena pubblicati sulla rivista Open Access di Science (IScience).

“Tutto è iniziato una decina di anni fa – spiegano Luigi De Gennaro e Paolo M. Rossini, coordinatori della ricerca – quando ci siamo posti l’obiettivo di studiare congiuntamente le specifiche alterazioni diurne e notturne dell’attività elettrica cerebrale in un ampio gruppo di pazienti con malattia di Alzheimer. L’idea di base – si potrebbe semplificare – era di verificare se esistessero specifiche alterazioni nel sonno di questi pazienti e se queste presentassero una relazione con quelle già note durante la veglia. Come risultati principali dello studio abbiamo identificato: (1) in entrambi i gruppi clinici (Alzheimer ed MCI) un rallentamento dei ritmi cerebrali nel sonno REM (quello in cui si sogna) paragonabile a quello già descritto in veglia; (2) questo fenomeno del sonno REM correla con il decadimento cognitivo dei pazienti; (3) una drastica diminuzione nell’attività sigma del sonno NREM, sempre in entrambi i gruppi clinici; (4) una consistente riduzione della funzione del sonno nel consentire processi di recupero cerebrale conseguenti alle attività di veglia”.

GLI EFFETTI DELLA SCOPERTA – Le implicazioni di tale studio possono aprono nuovi orizzonti per specifici trattamenti delle alterazioni del sonno in generale nel soggetto anziano e nello specifico nella malattia di Alzheimer e, ancora più, per lo specifico quadro MCI che in moltissimi casi rappresenta l’anticamera dell’Alzheimer.

Riferimenti:

EEG alterations during wake and sleep in mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease – Aurora D’Atri, Serena Scarpelli, Maurizio Gorgoni, Camillo Marra, Paolo Maria Rossini, Luigi De Gennaro – IScience. DOI https://doi.org/10.1016/j.isci.2021.102386

Testo dal Settore Ufficio stampa e comunicazione Sapienza Università di Roma sulle alterazioni dell’attività elettroencefalografica (EEG) durante la veglia e il sonno nella malattia di Alzheimer.

Su Age and Ageing (British Geriatrics Society) i risultati del progetto My-AHA finanziato dall’Unione Uuropea e coordinato dall’Università di Torino 

DALLE APP UN AIUTO PER PREVENIRE IL DECLINO COGNITIVO

Prevenire la fragilità aiuta a mantenere una buona qualità di vita: lo conferma uno studio di 18 mesi su 200 persone over 65  

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Prevenire e arrestare la fragilità e il declino cognitivo, garantendo una buona qualità della vita nell’invecchiamento. È questa una delle maggiori sfide per la sanità del 21° secolo: la maggiore aspettativa di vita degli ultimi decenni si traduce infatti in un significativo aumento del numero di persone affette da demenza che, com’è noto, si manifesta soprattutto negli anziani. In Europa sono quasi 9 milioni i pazienti con demenza di cui 1.200.00 in Italia, paese che presenta un’elevata prevalenza di soggetti anziani. Nel 2015 i pazienti con malattia di Alzheimer e demenze correlate erano circa 47 milioni nel mondo, un numero destinato a triplicarsi nel 2050 in mancanza di strategie efficaci per prevenire il deficit cognitivo e rallentarne la progressione.

Le malattie neurodegenerative che causano demenza sono caratterizzate da una lunga fase preclinica – che può durare anche 20 anni – in cui i meccanismi responsabili delle lesioni cerebrali sono già attivi ma causano sintomi modesti, che non interferiscono in modo significativo sulla vita quotidiana. Con il passare degli anni, tuttavia, questi deficit si aggravano fino a evolvere in una demenza conclamata. Negli ultimi anni, l’interesse di ricercatori e medici per questa fase preclinica è cresciuto in modo esponenziale, nella speranza di prevenire la comparsa di demenza.

Un aiuto importante arriva dalle nuove tecnologie digitali, efficaci nel monitorare primi sintomi di deficit cognitivo e attuare quanto prima le strategie di prevenzione. Lo dimostrano i risultati – pubblicati sulla prestigiosa rivista Age and Ageing della British Geriatrics Society – del progetto di ricerca My-AHA – My Active and Healthy Aging, coordinato dal prof. Alessandro Vercelli,  Dipartimento di Neuroscienze Rita Levi Montalcini e direttore del NICO Neuroscience Institute Cavalieri Ottolenghi dell’Università di Torino, e finanziato dalla Comunità europea nell’ambito del Programma Horizon 2020.

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Il progetto My-AHA, forte della sinergia di 15 centri di ricerca e aziende ICT europei ed extra-UE (Australia, Giappone e Corea del Sud), ha portato in 4 anni allo sviluppo e validazione di una piattaforma tecnologica che – integrando una serie app – è in grado di monitorare lo stato di salute, rilevando precocemente il rischio di fragilità, e suggerire – in parallelo – attività utili per prevenire il deficit cognitivo e mantenere una buona qualità di vita nei soggetti anziani.

Valore aggiunto di My-AHA l’approccio integrato che ha unito le competenze multidisciplinari di medici, ingegneri ed esperti di informatica, questi ultimi – afferenti all’Istituto di Biomeccanica di Valencia, all’Università di Siegen (Germania), all’Istituto Fraunhofer (Portogallo) e ad alcune piccole imprese europee – coordinati dall’ing. Marco Bazzani della Fondazione LINKS di Torino. Le attività psicologiche e fisiche sono state invece monitorate e stimolate mediante protocolli disegnati dalle Università di Loughborough e di Siegen.

LO STUDIO CLINICO DI VALIDAZIONE DELLA PIATTAFORMA MY-AHA 

Dopo uno screening iniziale di alcune migliaia di persone in Italia (Università di Torino), Giappone (Università di Tohoku), Spagna (Istituto GESMED di Valencia), Austria (Johanniter Inst. di Vienna) e Australia (Università della Sunshine Coast), sono stati selezionati 200 soggetti di età maggiore di 65 anni in condizione di pre-fragilità fisica, cognitiva o psicosociale.

Le persone selezionate, divise in due gruppi, hanno partecipato per un periodo complessivo di 18 mesi allo studio clinico di validazione della piattaforma My-AHA, coordinato dal prof. Innocenzo Rainero, della Clinica Neurologica del Dipartimento di Neuroscienze UniTo, Città della Salute e della Scienza di Torino, responsabile del workpackage clinico del progetto.

I partecipanti di entrambi i gruppi hanno caricato sui loro smartphone le app My-AHA, e sono stati costantemente monitorati mediante la piattaforma tecnologica sviluppata per il progetto e delle visite regolari per valutarne l’attività fisica, cognitiva e sociale, l’alimentazione e il sonno.

Il primo gruppo (di controllo) è stato seguito secondo i normali standard assistenziali, mentre il secondo ha ricevuto anche l’intervento multifattoriale della piattaforma My-AHA: 100 soggetti hanno quindi utilizzato delle app con “giochi” per stimolare le funzioni cognitive e programmi per incoraggiare l’attività fisica. Inoltre, i partecipanti del secondo gruppo sono stati coinvolti in attività sociali (gite, visite ai musei, occasioni conviviali) e incentivati ad adottare una corretta alimentazione e una appropriata igiene del sonno.

Dopo 12 mesi abbiamo comparato i risultati dei soggetti che usavano regolarmente le diverse app con quelli del gruppo di controllo. Questi ultimi – spiega il prof. Innocenzo Rainero – hanno dimostrato al termine dello studio un peggioramento significativo della qualità di vita, misurato con una apposita scala dell’Organizzazione Mondiale della Sanità. Al contrario, i soggetti nel gruppo ‘attivo’ hanno mantenuto una buona qualità di vita e la differenza tra i due gruppi, come indicano i dati pubblicati su Age and Ageing, è risultata statisticamente significativa. Inoltre – continua il prof. Rainero – i soggetti che hanno utilizzato la piattaforma e gli interventi suggeriti da My-AHA dimostrano un significativo miglioramento del tono dell’umore e del comportamento alimentare: due parametri molto importanti per la prevenzione delle patologie correlate all’età”.

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Questo studio – aggiunge il prof. Alessandro Vercelli – conferma che, se si interviene precocemente, è possibile mantenere una buona qualità di vita nelle persone anziane, prevenendo o rallentando l’evoluzione delle malattie neurodegenerative che causano demenza. Ancora, conferma che per prevenire la malattia di Alzheimer e le demenze correlate è necessario intervenire su diversi fattori di rischio, inclusi l’attività fisica, la funzione cognitiva, lo stato psicologico ma anche l’isolamento sociale. Un precoce intervento su più ambiti – conclude il coordinatore del progetto My-AHA – sembra essere la strada maestra per prevenire le demenze. Lo studio dimostra inoltre che la tecnologia della informazione e comunicazione (ICT) può essere di grande aiuto nell’assistenza dell’anziano”.

Age and Ageing22 January 2021, The My Active and Healthy Aging ICT platform prevents quality of life decline in older adults: a randomised controlled study

 

Testo e foto dall’Ufficio Stampa dell’Università degli Studi di Torino

Biomarcatori nel sangue e nel liquido cerebrospinale per individuare nuove terapie delle malattie del sistema nervoso centrale

Lo studio, realizzato dal gruppo coordinato dalla Professoressa Lucilla Parnetti e pubblicato su Trends in Pharmacological Sciencesriguarda la possibilità di utilizzare biomarcatori misurabili nel liquido cerebrospinale e nel sangue per la ricerca su nuove terapie delle principali malattie del sistema nervoso centrale, quali sclerosi multipla, malattia di Alzheimer e malattia di Parkinson.

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Il Team della professoressa Parnetti

Il gruppo di ricerca diretto dalla Professoressa Lucilla Parnetti, responsabile della Sezione di Neurologia, Laboratorio di Neurochimica Clinica dell’Università degli Studi di Perugia, ha realizzato un innovativo studio sull’utilizzo di biomarcatori misurabili nel liquido cerebrospinale e nel sangue per ottimizzare l’individuazione di nuove terapie per le principali malattie del sistema nervoso centrale. Il lavoro è stato pubblicato sulla rivista internazionale Trends in Pharmacological Sciences (Impact Factor: 12).

“Malattie neurologiche croniche e altamente disabilitanti, come la sclerosi multipla, la malattia di Alzheimer e la malattia di Parkinson, sono sostenute dall’interazione di complessi meccanismi biologici che possono essere misurati in maniera affidabile nel liquido cerebrospinale e nel sangue – spiega la Professoressa Parnetti, docente del Dipartimento di Medicina e Chirurgia -. Nell’ultimo decennio la ricerca sui biomarcatori nelle malattie neurologiche, ambito nel quale il Laboratorio di Neurochimica Clinica dell’Università degli Studi di Perugia è particolarmente attivo e parte di una rete di collaborazione a livello europeo, ha portato a rivoluzionare il modo di porre la diagnosi di queste malattie, rendendola più precoce e accurata”.

“La ricerca pubblicata da Trends in Pharmacological Sciences analizza in dettaglio il ruolo che diversi biomarcatori misurabili su liquido cerebrospinale e su sangue possono avere nella ricerca sulle terapie per le malattie neurologiche – continua la Professoressa Parnetti -. Questi test permettono di identificare i pazienti con le caratteristiche ideali per poter avere beneficio dal trattamento con i nuovi farmaci che bloccano i meccanismi delle diverse patologie neurologiche. Ad esempio, se si vuole testare l’efficacia di un nuovo trattamento rivolto a bloccare uno specifico meccanismo alla base di una malattia neurologica, si possono utilizzare questi marcatori per identificare i soggetti in cui quel dato meccanismo è particolarmente alterato. Inoltre, la misurazione delle variazioni di questi marcatori nel tempo può aiutare a capire se quel trattamento ha raggiunto l’effetto atteso. Questa visione innovativa avrà, sperabilmente, delle ripercussioni in futuro anche nella pratica clinica, migliorando sia la nostra possibilità di porre una diagnosi precoce, che di verificare con maggiore precisione ed oggettività la risposta alle terapie”, conclude la Professoressa Parnetti.

La pubblicazione di tali concetti innovativi su Trends in Pharmacological Sciences testimonia la rilevanza degli studi condotti presso l’Università degli Studi di Perugia e sottolinea la necessità di attenzione alla ricerca su biomarcatori liquorali ed ematici nelle malattie neurologiche.

 

Gaetani L, Paolini Paoletti F, Bellomo G, Mancini A, Simoni S, Di Filippo M, Parnetti L. “CSF and Blood Biomarkers in Neuroinflammatory and Neurodegenerative Diseases: Implications for Treatment.” Trends Pharmacol Sci. 2020 Oct 27:S0165-6147(20)30218-2. doi: 10.1016/j.tips.2020.09.011. Online ahead of print. PMID: 33127098. Link: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0165614720302182?via%3Dihub

 

Testo e foto dall’Università degli Studi di Perugia