Adrian Wanner vuole decodificare l'architettura del cervello. Ciò dovrebbe consentire di comprendere meglio le malattie neurodegenerative come il morbo di Alzheimer.
È capitato a tutti di trovarsi in cucina e all'improvviso non ricordare il motivo per cui ci si è recati lì. La colpa è della memoria di lavoro, che dovrebbe trattenere le informazioni per alcuni minuti alla volta. "Se non funziona correttamente, si possono verificare situazioni in cui si dimentica ciò che si stava per fare", spiega Adrian Wanner, neurobiologo del Laboratorio di Biologia delle Nanoscale del Centro di Scienze della Vita del PSI.
Nella vita di tutti i giorni, queste situazioni possono essere spiacevoli, ma tendenzialmente innocue. In alcune persone, tuttavia, possono indicare un fondo di gravità, spiega Adrian Wanner: "Nella malattia di Alzheimer, la memoria di lavoro è spesso la prima ad essere compromessa. Molto prima che i cambiamenti patologici, come i depositi di proteine nel cervello, diventino visibili, le persone colpite soffrono di questa forma di dimenticanza". Comprendere nel dettaglio la memoria di lavoro e la sua struttura può quindi aiutare a capire meglio la malattia di Alzheimer, ancora incurabile.
Mappe di attività e diagrammi di circuito
Wanner utilizza due metodi per capire cosa accade esattamente quando le informazioni vengono trattenute nella memoria di lavoro. "In primo luogo, creiamo mappe di attività delle cellule cerebrali", spiega il neurobiologo. "In questa immagine, le cellule nervose attive durante una certa azione si illuminano di colore".
I ricercatori cercano poi di capire come le singole cellule nervose di quest'area siano collegate tra loro. "È come uno schema di circuito per un computer", dice Wanner, ma con sinapsi biologiche invece di connessioni elettriche. Per la maggior parte delle regioni e delle funzioni cerebrali, non esiste ancora un diagramma a circuito che descriva il modo in cui le informazioni vengono elaborate: "Si va direttamente da A a B a C o ci sono connessioni incrociate o anelli di feedback nel mezzo che tornano indietro di un passo?".
Esistono diverse teorie sui percorsi seguiti dal cervello quando elabora e memorizza le informazioni, che spesso sono in competizione tra loro. Adrian Wanner vuole ora utilizzare dati empirici per determinare quale modello descriva meglio la realtà: Vuole osservare quali cellule nervose sono attive durante i compiti per i quali la memoria di lavoro è importante. Poi visualizzerà le connessioni tra queste cellule nervose e creerà un diagramma dettagliato del circuito. "Così potremo tracciare esattamente ciò che accade nel cervello".
La memoria di lavoro al lavoro
Adrian Wanner lavora con i topi per le sue ricerche. "I loro cervelli sono simili per struttura e funzione a quelli degli esseri umani", spiega. "Per questo motivo possono anche sviluppare forme di demenza e possiamo studiare come gli animali sani differiscono da quelli malati".
Per studiare la memoria di lavoro di un topo, il neurobiologo gli assegna un compito in cui deve memorizzare informazioni per alcuni secondi. In primo luogo, impara a muoversi in un ambiente virtuale, simile a un gioco per computer. L'animale guarda uno schermo e corre lungo un corridoio virtuale. All'inizio del corridoio, il topo vede un certo schema, ad esempio quello della scacchiera. Deve memorizzare questo schema.
Dopo pochi metri, il corridoio si divide in un corridoio a sinistra e uno a destra. Quando il topo arriva lì, in ogni corridoio diventa visibile uno schema, per esempio uno schema a linee a destra e uno a scacchiera a sinistra. Ora il mouse deve ricordare: "Ah, c'era anche un motivo a scacchiera all'inizio del corridoio". Gira a sinistra all'incrocio virtuale e riceve una piccola ricompensa reale sotto forma di cibo. "È proprio durante questo periodo di tempo, quando il topo non vede più il disegno e corre lungo il corridoio, che deve mantenere le informazioni presenti - la sua memoria di lavoro è attiva".
Mentre il topo gioca a questo gioco di memoria, Wanner e il suo team creano immagini dell'attività del suo cervello. Confrontandole con i diagrammi dei circuiti cerebrali, possono determinare le regole secondo le quali le cellule nervose sono collegate per mantenere le informazioni nella memoria di lavoro. "L'attività cerebrale differisce in effetti a seconda dello schema che il topo vede: le diverse cellule si attivano in un ordine diverso nello schema a scacchiera rispetto a quello a linee".
Guardare nel cervello
Per poter fare affermazioni il più possibile accurate su quali cellule nervose sono collegate tra loro, i ricercatori devono creare un diagramma del circuito cerebrale ad alta risoluzione. "In un millimetro cubo di cervello ci sono circa 100.000 cellule nervose, collegate tra loro lungo 4 chilometri di 'cavo nervoso' attraverso circa 700 milioni di sinapsi", spiega Wanner. I corpi cellulari dei neuroni sono grandi circa 40 micrometri e le sinapsi circa mezzo micrometro. Un micrometro corrisponde a un millesimo di millimetro.
L'acquisizione di immagini tridimensionali e ad alta risoluzione di tutte queste strutture minuscole e complesse rappresenta una grande sfida sperimentale. Sebbene il microscopio elettronico raggiunga la migliore risoluzione, gli elettroni non penetrano sufficientemente in profondità nel tessuto, il che significa che è possibile imitare al massimo la superficie dei campioni.
Wanner e il suo team osservano quindi fette estremamente sottili del cervello: un dispositivo automatico chiamato microtomo taglia il blocco di tessuto strato per strato con un coltello di diamante e un microscopio elettronico produce un'immagine di ciascuna fetta. Tuttavia, le fette hanno uno spessore di soli 30-40 nanometri, ossia meno di un millesimo dello spessore di un capello umano. Questi dischi sottilissimi sono estremamente difficili da maneggiare: Si deformano, si piegano o si rompono.
Tali rotture e pieghe rendono la successiva ricostruzione dello schema circuitale molto dispendiosa in termini di tempo. Wanner e il suo team hanno quindi collaborato con un produttore di microscopi elettronici per sviluppare un dispositivo che funziona anche con dischi più spessi: "I nostri dischi sono circa dieci volte più spessi rispetto al metodo classico e quindi meno fragili".
Per poter ancora fotografare i dischi "spessi" con un'alta risoluzione, un fascio di ioni elimina gradualmente gli strati sottili. Dopo ogni strato, viene scattata una nuova immagine fino a quando l'intero disco spesso è stato levigato e fotografato. Infine, tutte le singole immagini vengono combinate per formare un'immagine 3D ad alta risoluzione.
Adrian Wanner ha studiato scienze naturali interdisciplinari al Politecnico di Zurigo, specializzandosi in fisica teorica e neuroinformatica. Ha poi conseguito il dottorato in neurobiologia presso l'Istituto Friedrich Miescher per la ricerca biomedica di Basilea e ha fondato la società ariadne.ai, specializzata nell'analisi di immagini biomediche. Adrian Wanner ha inoltre condotto ricerche come CV Starr Fellow presso l'Università di Princeton negli Stati Uniti. Dal settembre 2022 dirige il gruppo di neurobiologia strutturale del PSI (www.structuralneurobiology.ch).
Piani per SLS 2.0
Adrian Wanner vuole utilizzare nuovi metodi per migliorare ulteriormente le immagini. "Con la tomografia a raggi X, sarebbe ipoteticamente possibile rinunciare del tutto alle sezioni ed esaminare interi cervelli o almeno parti di essi ad alta risoluzione". Questo è già possibile oggi con i chip dei computer al posto dei cervelli: in questo caso, i ricercatori del PSI raggiungono una risoluzione di quattro nanometri utilizzando il metodo della ptiocografia all'SLS. "Tuttavia, i campioni biologici non possono sopportare le alte dosi di radiazioni dell'SLS a questa risoluzione e vengono distrutti nel processo".
Per proteggere i campioni, Wanner e il suo team stanno sperimentando nuove resine epossidiche industriali in grado di resistere a radiazioni mille volte superiori. Finora sembra promettente. "Sarebbe una svolta assoluta: basterebbe radiografare l'intero campione per non avere più problemi di crepe o rughe".
Il neurobiologo trova al PSI l'infrastruttura perfetta per questo: "SLS 2.0 ci offre uno strumento ancora migliore. Questo è anche il motivo per cui sono venuto al PSI: la tecnologia e la competenza tecnica. È per questo che il PSI è conosciuto e che lo rende unico al mondo".
