L’approfondimento dei modelli di crescita neuronale attraverso strumenti di simulazione sta offrendo nuove opportunità per la comprensione dello sviluppo del cervello e il trattamento delle malattie neurodegenerative. La ricerca, come dimostrato nell’articolo “Calibration of stochastic, agent-based neuron growth models” pubblicato sul Journal of Mathematical Biology, presenta un sofisticato modello computazionale basato su agenti (ABM) che mira a simulare accuratamente la crescita dei neuroni, partendo da premesse biologiche, per arrivare alla calibrazione dei dati reali.
L’approccio descritto in questo studio si basa su un processo stocastico e viene risolto mediante approssimazioni Bayesiane, rendendo possibile la determinazione delle incertezze nei parametri biologici. In particolare, l’algoritmo riesce a rappresentare in modo realistico le diverse fasi di crescita neuronale, quali l’estensione e la ramificazione dei dendriti, il tutto influenzato dalla disponibilità di risorse interne e dall’interazione con segnali guida esterni. Ciò consente una comprensione più profonda dei meccanismi che regolano la formazione delle reti neurali e offre potenziali applicazioni nello studio di patologie neurologiche.
Crescita Neurale: modelli stocastici e biologici
Il modello proposto utilizza simulazioni 3D agent-based per la crescita neuronale, in cui gli agenti rappresentano segmenti cilindrici corrispondenti a porzioni di dendriti e assoni, iniziando dal soma (corpo cellulare). La crescita è determinata da regole stocastiche basate su dati biologici e risorse disponibili, con un’attenzione particolare al consumo di tubulina, proteina essenziale per la costruzione del citoscheletro. Il modello analizza il comportamento di “elongazione” o “retracting” dei coni di crescita neuronale, enfatizzando come i fattori esterni e le risorse interne determinino la complessità delle ramificazioni neurali.
Lo studio conferma che i neuroni, durante la fase di crescita, mostrano una competizione per le risorse che influenza la morfologia finale, come documentato da esperimenti precedenti (Hirokawa et al., 2010). Le simulazioni hanno riprodotto accuratamente le complesse strutture ramificate dei neuroni sensoriali, aprendo la strada a una comprensione dettagliata della neurogenesi.
La simulazione della crescita neurale nel contesto del Trattamento delle Malattie
Parallelamente, l’Università di Surrey ha recentemente sviluppato un nuovo metodo di simulazione che imita la crescita neuronale del cervello umano, con un chiaro obiettivo applicativo nella cura delle malattie neurodegenerative come l’Alzheimer e il Parkinson. La simulazione proposta rappresenta un grande passo avanti nel fornire modelli che possano essere utilizzati per testare nuovi farmaci e trattamenti terapeutici, senza dover ricorrere esclusivamente a modelli biologici complessi e spesso costosi.
Il nuovo approccio computazionale potrebbe accelerare notevolmente lo sviluppo di terapie mirate, dato che è capace di simulare non solo la crescita, ma anche le interazioni neuronali in un ambiente controllato. Questo tipo di simulazioni è essenziale per comprendere le cause alla base della degenerazione neuronale e per testare nuovi interventi.
L’integrazione di modelli stocastici basati su agenti con la simulazione della crescita neuronale offre una nuova frontiera per lo studio e il trattamento delle malattie neurodegenerative. Queste tecniche non solo permettono una maggiore comprensione dei processi biologici alla base della neurogenesi, ma forniscono anche strumenti fondamentali per il testing di nuovi approcci terapeutici. La sinergia tra biologia computazionale e applicazioni cliniche potrà offrire un futuro più promettente per il trattamento delle malattie del sistema nervoso centrale.
