Hermitage

Unità di Ricerca di Magnetoencefalografia per applicazioni biomediche

L’Unità di Ricerca di Magnetoencefalografia per applicazioni biomediche (MEG-BioApp) del CNR ha sede a Napoli presso la Clinica Hermitage Capodimonte. MEG-BioApp è il risultato di un accordo scientifico tra l’Istituto di Scienze Applicate e Sistemi Intelligenti del CNR (ISASI-CNR), l’Università di Napoli Parthenope e l’Istituto di Diagnosi e Cura “Hermitage” di Capodimonte.

L’Unità si occupa dello studio interdisciplinare delle sindromi neurologiche quali la fase preclinica della demenza (MCI), il morbo di Alzheimer, la demenza frontotemporale, il morbo di Parkinson, i disturbi dello spettro autistico (ASD), la sclerosi laterale amiotrofica e l’emicrania.

L’obiettivo è utilizzare la magnetoencefalografia per 1) selezionare biomarcatori per monitorare la progressione delle malattie e 2) favorire la nostra comprensione della fisiopatologia della neurodegenerazione.

Inoltre, la ricerca in corso (basata su tecnologie sviluppate dal CNR-ISASI) mira all’ottimizzazione di sensori magnetici ultrasensibili per la loro applicazione nell’imaging funzionale del cervello.

Personale

Michele Ambrosanio, Ingegnere, (Università di Napoli Parthenope)
Fabio Baselice, Ingegnere, (Università di Napoli Parthenope)
Giampaolo Ferraioli, Ingegnere, (Università di Napoli Parthenope)
Stefano Franceschini, Ingegnere, (Università di Napoli Parthenope)
Anna Lardone, Psicologo, (Università di Napoli Parthenope)
Marianna Liparoti, Fisiologo del movimento, (Università di Napoli Parthenope)
Laura Mandolesi, Psicologo, (Università di Napoli Federico II)
Roberta Minino, Fisiologo del movimento, (Università di Napoli Parthenope)
Matteo Pesoli, Psicologo, (Università di Napoli Parthenope)
Arianna Polverino, Biologo, (Istituto Hermitage Capodimonte)
Rosaria Rucco, Ingegnere, (Università di Napoli Parthenope)
Pierpaolo Sorrentino, Neurologo, (Università di Napoli Parthenope)
Emahnuel Troisi Lopez, Fisiologo del movimento, (Università di Napoli Parthenope)
Antonio Vettoliere, Ingegnere, (ISASI-CNR)

Collaboratori

Vincenzo Bonavita, (Università di Napoli Federico II, Napoli, Italia)
Michael Breakspear, (Università di Newcastle, NSW, Australia)
Luca Cocchi, (QIMR Berghofer, Brisbane, QLD, Australia)
Matteo Demuru, (SEIN-Stichting Epilepsie Instellingen, Amsterdam, Paesi Bassi)
Anna Maria D’Ursi (Università di Salerno, Salerno, Italia)
Matteo Fraschini, (University of Cagliari, Cagliari, Italia)
Antonio Fratini, ( School of Life and Health Sciences, Aston University, Birmingham, Regno Unito)
Nathalie George, (Social and Affective Neuroscience Lab, Parigi, Francia)
Leonardo Gollo, (QIMR Berghofer, Brisbane, QLD, Australia)
Arjan Hillebrand, (VU University Medical Centre, Amsterdam, Paesi Bassi)
Viktor Jirsa, (Institut de Neurosciences des Systèmes, Marsiglia, Francia)
Vittorio Pizzella, (University of Chieti-Pescara, Chieti, Italia)
Mario Quarantelli, (Institute of Biostructures and Bioimaging of CNR, Napoli, Italia)
Maria Luisa Scattone, (Istituto Superiore di Sanità, Roma, Italia)
Denis Schwartz, (CERMEP, Lione, Francia)
Cornelis J. Stam, (VU University Medical Centre, Amsterdam, Paesi Bassi)
Franca Tecchio, (Institute of Cognitive Sciences of CNR, Roma, Italia)
Andrew Zalesky, (University of Melbourne, Melbourne, VIC, Australia)

 

Chi siamo

Siamo un gruppo di ricercatori con background diversi, tra cui fisici, neurologi, informatici, ingegneri elettronici, psicologi, scienziati del movimento. Siamo impegnati in un lavoro multidisciplinare e facciamo grandi sforzi per superare le differenze di background per affrontare i problemi da nuove prospettive. Siamo attratti dalla sperimentazione di cose nuove e dalla ricerca innovativa ad alto rischio. Sebbene il nostro lavoro sulle applicazioni cliniche del MEG sia iniziato da poco più di cinque anni, siamo cresciuti rapidamente e intendiamo impegnarci nella ricerca in molti altri aspetti dell’attività fisiologica e patologica del cervello.

Quale è il nostro impegno

Crediamo fermamente che la “contaminazione” sia una fonte di arricchimento nella scienza. Sei uno scienziato interessato alle nuove frontiere delle neuroscienze? Hai un’idea e vuoi provarla su dati reali? Hai un’ipotesi clinica ma non hai le competenze tecniche per impostare esperimenti o analizzare dati? Vuoi semplicemente mostrare le tue idee?

Cerchiamo collaborazioni e non vediamo l’ora di condividere idee e progetti. Contattaci, saremo molto felici di conoscerti!

Da dove veniamo

Il sistema di Magnetoencefalografia (MEG) è stato sviluppato da ISASI-CNR nell’ambito di un progetto di ricerca finanziato dal MIUR. A seguito di un accordo di ricerca tra ISASI-CNR, Università Parthenope (Napoli) e Clinica Hermitage Capodimonte (Napoli), il sistema MEG ha iniziato a operare nell’ambiente clinico Hermitage dall’inizio del 2014.

Cosa è la MEG

La magnetoencefalografia (MEG) è una tecnica neurofisiologica non invasiva che misura i campi magnetici generati dall’attività neuronale utilizzando sensori magnetici ad altissima sensibilità (dispositivi superconduttori ad inferenza quantistica, SQUIDs). La MEG è un metodo puramente passivo, cioè una misura completamente non invasiva che non richiede mezzo di contrasto, campo magnetico o raggi X. La MEG consente la misurazione diretta delle oscillazioni neurali. La risoluzione temporale estremamente elevata della MEG consente una valutazione dell’attività cerebrale su una scala temporale non accessibile ad altri metodi di imaging funzionale del cervello, ad esempio la tomografia computerizzata a emissione di fotoni singoli (SPECT), la tomografia a emissione di positroni (PET) o la risonanza magnetica funzionale ( fMRI). Ciò è particolarmente importante data l’evidenza che le oscillazioni neurali potrebbero rappresentare un processo fisiologico intrinseco mediante il quale avviene la comunicazione tra i neuroni. Rispetto all’elettroencefalografia (EEG), la MEG offre una migliore localizzazione della sorgente, grazie alla ridotta distorsione del segnale. Infatti, le misure effettuate con la MEG non sono distorte o attenuate dagli strati isolanti come il cranio, i tessuti o gli spazi aperti anatomici come nell’EEG.

Il nostro sistema MEG

Il sistema, sviluppato da ISASI-CNR, si basa su un array di 154 magnetometri SQUID ad altissima sensibilità disposti a forma di elmetto per coprire interamente la testa del soggetto. Inoltre, nove sensori SQUID sono disposti in tre magnetometri vettoriali che fungono da riferimenti e si trovano fuori dal piano di misurazione. Questa geometria richiede un cablaggio accurato e i sensori SQUID sono stati progettati per ridurre al minimo il cross-talk.

L’elmetto con i sensori è immerso in elio liquido grazie ad un Dewar in fibra di vetro ad alte prestazioni con una capacità di 74 litri e un rumore magnetico al massimo paragonabile a quello dei sensori SQUID. Il super isolamento termico garantisce fino a sette giorni di misure con una ricarica di elio. Poiché i segnali magnetici generati dal cervello umano sono almeno otto ordini di grandezza inferiori ai disturbi magnetici di fondo, il sistema MEG è alloggiato in una cabina schermata magneticamente (MSR), che riduce drasticamente il rumore ambientale. L’MSR è realizzata con strati concentrici di alluminio e µ-metal per ridurre, rispettivamente, i rumori ad alta e bassa frequenza. Le dimensioni interne della cabina schermata sono  2,9 × 3,7 × 2,9 m. Tutti i collegamenti elettrici sono stati progettati per ridurre al massimo qualsiasi rumore magnetico che si propaga attraverso i fili di collegamento. Il fattore di schermatura mostrato dalla MRS è 60 dB a 1 Hz e 100 dB a 50 Hz.

Il sistema MEG è inoltre dotato di un sistema di elettroencefalografia (EEG) a 32 canali non magnetici, con fili ultrasottili, ottimale per l’uso all’interno della cabina schermata. Questo sistema consente di archiviare i dati digitalmente e analizzarli utilizzando sia programmi commerciali che open source. Gli EEG del cuoio capelluto possono essere ispezionati visivamente in tempo reale. È anche possibile registrare elettro-oculogrammi (EOG) ed elettrocardiogrammi (ECG) utilizzando elettrodi aggiuntivi. Inoltre, possono essere utilizzati stimoli visivi e uditivi per lo studio dei potenziali evocati.

Sensori SQUID: per saperne di più

Ricostruzione delle sorgenti

I campi magnetici vengono registrati all’esterno della testa e quindi analizzati per localizzare le sorgenti dell’attività all’interno del cervello. Questo è un problema “mal-posto” e ci sono un certo numero di tecniche che differiscono sotto vari aspetti. Nel nostro gruppo, utilizziamo una tecnica chiamata “beamformer”. Inoltre, abbiamo un team dedicato allo sviluppo di nuovi algoritmi di beamformer, al fine di adattare la ricostruzione della sorgente allo specifico paradigma sperimentale. La posizione delle sorgenti può essere sovrapposta a immagini anatomiche, come la risonanza magnetica per fornire informazioni sia di tipo anatomico-morfologico che funzionale del cervello. La MEG possiede sia una buona risoluzione spaziale che temporale, consentendo così l’indagine dei processi sia fisiologici che patologici in neurologia.

Ricerca clinica

La registrazione MEG dell’attività magnetica cerebrale consente l’indagine dell’attività neuronale come i processi cognitivi, la percezione del linguaggio, la codifica e il recupero della memoria e compiti di livello superiore.

La MEG è uno strumento utile per l’identificazione di biomarcatori diagnostici precoci in numerose malattie, poiché consente lo studio delle funzioni cerebrali e facilita l’indagine delle attività sia spontanee che evocate. La MEG viene tipicamente utilizzata in alcune condizioni cliniche come la valutazione preoperatoria dei tumori cerebrali e l’epilessia intrattabile (mappatura pre-chirurgica). Inoltre, la MEG è utile per studiare condizioni neurologiche come malattie neurodegenerative, sclerosi multipla, sclerosi laterale amiotrofica ed emicrania, nonché per studiare i disturbi dello spettro autistico e il recupero funzionale dopo l’ictus.

Le basi della connettività neuronale

La connettività: “uno strano tipo di simpatia”

L’idea che le leggi fisiche governino la sincronizzazione degli oscillatori risale al lavoro pionieristico di Christiaan Huygens (1629–1695), che realizzò nella sua opera “Horologium Oscillatorium sive de motu pendulorum” e in un articolo intitolato “Una strana simpatia” che due oscillatori accoppiati potrebbero mostrare la tendenza a sincronizzarsi. Sono stati fatti molti passi avanti da quando, e in un lungo processo, questo concetto è approdato nelle neuroscienze, quando è diventato chiaro che alcune proprietà dei neuroni potevano essere previste modellandoli come oscillatori. Il nostro gruppo di ricerca applica diverse metriche di connettività e studia le loro proprietà, al fine di rilevare qual è il loro comportamento e quali possono essere applicati con successo e in modo significativo per prevedere i risultati clinici. Per fare ciò, si utilizzano software disponibili gratuitamente e codici implementati dal nostro team (Network theory – from bench to bedside)

Il nostro cervello può essere modellato come un insieme di parti che hanno ogni tipo di interazione non lineare tra loro. Quindi, la teoria dei grafi si presta bene a catturare proprietà del cervello che sono derivate da semplici regole applicate a ciascuno dei suoi elementi (cioè proprietà emergenti). In effetti, la teoria delle reti ci fornisce un potente quadro matematico per studiare tutte le complesse interazioni non lineari tra più aree cerebrali in un modo che permetta di ottenere risultati interpretabili. Due importanti scoperte, l’esistenza delle reti “small world” e le reti “scale free”, hanno aperto la strada all’applicazione delle metriche di rete allo studio del cervello. In tale contesto, il nostro gruppo di ricerca è impegnato nelle applicazioni di metriche di rete note per misurare le differenze topologiche tra una serie di malattie neurodegenerative, nonché per monitorare quelle proprietà durante la storia naturale delle malattie. Inoltre, si studiano le applicazioni di misure che catturano la resilienza delle reti nella neurodegenerazione e nel cervello sano, nonché per trovare modi per adattare le misure esistenti alle proprietà specifiche dei segnali MEG.

Progetti di ricerca in corso

• Topologia delle reti cerebrali in:

• Disturbi cognitivi

• Morbo di Parkinson

• Sclerosi laterale amiotrofica

• Disordine depressivo

• Emicrania

• Disturbi dello spettro autistico

• Meditazione

MEG e disturbi cognitivi

La patogenesi dei disturbi neurodegenerativi, come il morbo di Alzheimer (AD) o la degenerazione frontotemporale (FTD), è ancora poco conosciuta e l’esatta correlazione tra i risultati patologici (come placche amiloidi e grovigli neurofibrillari) e il processo neurodegenerativo non è chiara. Inoltre la grande eterogeneità delle presentazioni cliniche di queste malattie non ha una spiegazione univoca. In connettomica, l’AD è descritta come una “sindrome da disconnessione”, e l’evidenza di una corrispondenza tra hub e regioni più suscettibili alla deposizione di amiloide suggerisce una maggiore vulnerabilità dell’AD da parte delle aree più attive, con un metabolismo basale più elevato. Lo scopo del nostro attuale lavoro è sfruttare queste proprietà per migliorare la classificazione precoce dei pazienti.

MEG e PD

Il morbo di Parkinson (PD) è la più comune malattia dei gangli della base. Ad oggi, l’eziologia della malattia di Parkinson è ancora sconosciuta e la diagnosi rimane clinica. Con il nostro sistema MEG miriamo alla ricostruzione dell’attività dei gangli della base. Ciò è particolarmente interessante, poiché sono state descritte correlazioni tra α-sinucleina e attività neuronale alterata. In questo quadro, esploriamo come il diverso cross-talk tra le aree cerebrali sia alla base dei sintomi e/o della risposta terapeutica.

MEG e ALS

La sclerosi laterale amiotrofica (SLA) è uno dei disturbi cerebrali più devastanti. Sebbene classicamente considerato mirato ai motoneuroni, recentemente è diventato evidente che un meccanismo fisiopatologico molto più complesso è alla base della SLA. La cosa più interessante è che è stata descritta un’associazione tra SLA e demenza frontotemporale. Sarebbe interessante conocere meglio come si evolve l’intero cervello con il progredire della malattia. Quindi, eseguiamo analisi di rete sulla registrazione MEG di pazienti con SLA in vari stadi della malattia.

MEG ed emicrania

L’emicrania colpisce circa il 15% della popolazione mondiale. Miriamo a capire come lo stesso stimolo viene elaborato in modo diverso nel cervello dei pazienti con emicrania rispetto ai controlli. In effetti, l’ipereccitabilità corticale è stata descritta come uno dei segni distintivi dell’emicrania. Abbiamo utilizzato un paradigma di stimolazione del nervo mediano per cercare di quantificare questo fenomeno.

MEG e depressione

Secondo l’Organizzazione Mondiale della Sanità, la depressione colpisce circa 350 milioni di persone nel mondo. La diagnosi di depressione si basa su criteri clinici, poiché manca una chiara definizione dei meccanismi fisiopatologici che portano a questa condizione. Inoltre, la risposta clinica al trattamento è valutata empiricamente. Recentemente è stato dimostrato che l’attività della corteccia prefrontale è alterata nei disturbi depressivi. Inoltre, è stato dimostrato che l’analisi della complessità applicata al MEG identifica i pazienti dai controlli. Registrando MEG prima e dopo il trattamento, contiamo di identificare i marcatori di connettività di risposta al trattamento.

MEG e Disturbi dello Spettro Autistico

I disturbi dello spettro autistico (ASD) sono definiti da comportamenti limitati/stereotipizzati e menomazioni sociali e hanno un impatto enorme sia sugli individui con ASD che sulla società stessa. Le basi biologiche sono sconosciute e un trattamento pienamente efficace deve ancora essere realizzato. Date le basi dello sviluppo neurologico dell’ASD, la MEG rappresenta un importante strumento di indagine per esplorare nuovi biomarcatori precoci utili non solo per scopi diagnostici e prognostici, ma anche per la stratificazione e per gli indici di risposta per lo sviluppo del trattamento.

Istituto di Scienze Applicate e Sistemi Intelligenti

Unita Di Ricerca Territoriale CNR

Università di Napoli Parthenope
c/o Clinica Hermitage Capodimonte
Via cupa delle tozzole 2 – 80131 Napoli

Contatti:

www.isasi.cnr.it/imeg  –  napolimeg @ gmail.com