La neuromodulazione tramite Brain Computer Interface

di Olimpia Pino e Francesco La Ragione.

I modelli a network neurocognitivi rappresentano un utile framework teorico per comprendere la regolazione cerebrale neuropatologica in quanto le connessioni o le collezioni disfunzionali tra network innescano segnalazioni aberranti che possono propagarsi ad interi network. Le ricerche nell’ambito delle Brain-Computer Interface (BCI) sono in continua crescita. L’articolo presenta le BCI, i pattern cerebrali comunemente utilizzati e l’impiego di questi sistemi per il neurofeedback insieme al principio di entrainment audio-visivo. Contestualmente è descritto un prototipo e un primo studio condotto per verificare se la stimolazione ripetitiva audio-visivo induce sincronizzazione delle oscillazioni cerebrali regolando gli stati emozionali di individui affetti da disturbi ansiosi e depressivi. La remissione significativa dei sintomi depressivi e il miglioramento nel funzionamento cognitivo correlato alla predominanza dei ritmi theta pone nuove sfide che le ricerche future dovranno affrontare.

Introduzione

L’attività cerebrale è “spontanea” e può essere utilizzata per comprendere gli stati del cervello. I neuroni attivi generano attività elettrica rappresentata in termini di onde. Il benessere psicofisico di un individuo può essere dedotto dalla sincronia delle sue onde cerebrali che può essere turbata da stress ambientali. Si potrebbe pensare che sia necessario “regolare” queste onde facendole coincidere con valori normativi (mostrati da chi sta bene). In realtà, il principio dell’allòstasi (Sterling, 2012) suggerisce il concetto della “stabilità attraverso il cambiamento” che definisce il benessere come la capacità degli organismi di adeguarsi alle mutazioni dell’ambiente giungendo a un personale equilibrio nello specifico ambiente (inteso secondo moltissime sfumature) di vita: non esisterebbero, allora, parametri di riferimento validi per ognuno.

1. Neuro-plasticità e onde cerebrali

Da molto tempo si è provato ad associare differenti espressioni dei complessi fenomeni dei segnali cerebrali (come la frequenza e l’ampiezza) a peculiarità osservabili del comportamento per ottenere una maggiore comprensione delle funzioni cerebrali. L’importanza dei ritmi oscillatori per il normale funzionamento del cervello è stata rinsaldata dalle scoperte sulle loro alterazioni in condizioni patologiche come l’epilessia o il Parkinson. I ritmi del cervello sono di solito classificati in quattro gruppi noti come bande di frequenza delta, theta, alfa e beta e in 8 sottogruppi. Una prospettiva evolutiva suggerisce che il cervello sia formato da vari network o reti filogeneticamente distinti con una frequenza naturale. Un network è definito in base alla connettività strutturale o funzionale. Il cervello umano adulto è una piccola architettura non casuale caratterizzata da raggruppamenti locali densi di connessioni tra i nodi vicini e relativamente poche connessioni a largo raggio. È stato anche proposto che i network più complessi operino con le gamme di frequenza maggiori. In linea con questa idea, l’attività ad onde lente corrispondente alle frequenze delta (1-3 Hz) e theta (4-7 Hz) deriva dalle strutture sottocorticali evolutivamente più antiche (tronco cerebrale e complesso setto-ippocampale). La stimolazione elettrica del sistema reticolare attivatore ascendente del tronco cerebrale (ARAS) provoca risposte corticali nella banda 1-4 Hz (delta) mentre la stimolazione del sistema limbico evoca una distinta attività a 7 Hz (theta). L’attività delle onde più veloci, alfa (8-12 Hz) e beta (13-30 Hz), sembra avere origine rispettivamente nei circuiti talamo-corticale e cortico-corticale e sembra indotta dagli interneuroni inibitori. Una modulazione dell’attività theta è implicata in compiti cognitivi (attenzione sostenuta, mantenimento nella memoria di lavoro, processi di codifica e recupero e potenziamento a lungo termine). Crescenti evidenze indicano un’organizzazione gerarchica delle oscillazioni neurali col ritmo più veloce accoppiato alla fase di quello più lento in uno schema di codifica efficiente del flusso di informazioni. La sincronizzazione di fase è un meccanismo fondamentale, supporta la comunicazione neurale – consentendo a più input sinaptici di arrivare ad un neurone postsinaptico contemporaneamente – e la plasticità neurale ed è, probabilmente, rilevante per molti processi cognitivi.

Le onde delta e theta sono di solito legate a stati di ansia e tensione, le alfa indicano rilassamento mentre le beta contraddistinguono l’attività cognitiva. Un individuo sotto stress mostra iperattività delle bande d’onda del lobo frontale dell’emisfero sinistro con una flessione delle alfa nel lobo destro (la coerenza EEG tra i due lobi frontali probabilmente sarebbe prossima a zero). Chi soffre di depressione mostra una ridotta coerenza cerebrale tra le onde alfa, beta, delta e theta nelle aree frontali (Davidson, 1992). Le oscillazioni delta sono caratteristiche del sonno e sembrano coinvolte nell’attività cerebrale con funzione autonomica, nei processi motivazionali associati a meccanismi di gratificazione e difesa atavici e nei processi cognitivi correlati all’attenzione verso stimoli salienti dal punto di vista motivazionale (Knyazev, 2012). Un gruppo di meditatori Zen mostrava un’accresciuta attività delta durante il riposo soprattutto nella corteccia mediale prefrontale rispetto ai controlli (Faber et al., 2008). L’aumento dell’attivazione delta è considerato effetto dell’inibizione della corteccia prefrontale mediale che produce un calo del coinvolgimento emotivo e cognitivo, definito dai soggetti “distacco”. Anche Tei e colleghi (Tei et al., 2009) hanno rilevato discrepanze tra meditatori abituali di Qi gong rispetto ai principianti per la banda delta durante il riposo ad occhi chiusi. Lehmann e colleghi (Lehmann et al., 2012) hanno studiato anche la connettività tra differenti regioni corticali in meditatori di diverse tradizioni rilevando sempre topografie differenti nella frequenza delta per i praticanti abituali. Un altro dato è la riduzione dell’interdipendenza funzionale fra varie regioni cerebrali che, a livello soggettivo, produce l’esperienza di non coinvolgimento, la sensazione di unità col tutto e la dissoluzione dei confini dell’Io. L’analisi delle interazioni fra le oscillazioni fornisce interessanti intuizioni sui meccanismi cerebrali di elaborazione. Knyazev (2012), valutando le relazioni tra le onde delta e beta, ha notato un aumento della loro correlazione in situazioni ansiogene nelle cortecce orbito-frontale e cingolata anteriore. Le pratiche di meditazione mostrano come, entro certi limiti, è possibile usare il potenziale del cervello umano. La plasticità neurale permette cambiamenti reattivi di tipo strutturale come: a) un calo dell’attivazione o una ridotta estensione spaziale dell’attivazione, considerati indicatori di accresciuta efficienza neurale; b) un’espansione spaziale o aumento nella forza di attivazione che indicano il reclutamento di altre unità corticali; c) una ristrutturazione o redistribuzione dell’attivazione neurale, cioè un cambiamento nel contributo relativo di specifiche aree mentre i pattern globali di attività sostanzialmente non si modificano) o come modifica nella localizzazione dell’attivazione. L’integrità neuropsichica sembra produrre maggiore coerenza all’EEG e rispecchiare i cambiamenti degli stati di coscienza in chi pratica abitualmente la meditazione (LeDoux, 2015).

2. Le Brain Computer Interface e il neuro-feedback

Una Brain Computer Interface (BCI) è un sistema di comunicazione che permette di indirizzare l’intenzione dell’utente verso l’esterno superando le abituali vie neuromuscolari periferiche per favorire, accrescere o ripristinare alcune funzioni cognitive e/o senso-motorie in presenza di gravi disturbi motori rappresentando l’unica via per relazionarsi con l’ambiente: grazie all’interfaccia con il computer, si rileva l’attività elettrica cerebrale generata in compiti cognitivi “traducendola” in azioni come far funzionare dispositivi in una casa domotica o azionare una carrozzina elettrica (Fig. 1).

Neuro-Upper (NU) è un prototipo di BCI del nostro laboratorio che sfrutta l’entrainment audio-visivo e un sistema di retroazione (neuro-feedback, NFB). Il neuro-feedback è efficace persino con i neonati, agendo in modo involontario. Il biofeedback, di cui il NFB fa parte, è definito dalla International Society for Neurofeedback Research (ISNR) e dall’Association for Applied Psychophysiology and Biofeedback (AAPB) come un “processo che rende l’individuo capace di imparare a modificare la propria attività fisiologica per migliorare la propria salute e le proprie prestazioni”. Secondo la definizione, qualsiasi congegno che misuri un’attività fisiologica “restituendone” l’informazione in modo rapido e accurato è un dispositivo di biofeedback.

La risposta ad uno stimolo esterno induce cambiamenti nell’attività delle popolazioni neuronali definiti potenziali evento-correlato (ERP) (Mehta, Hameed & Jackson, 2011). I potenziali evocati sensoriali (SEPs) sono potenziali elettrici registrati (di solito con l’EEG) sotto stimolazione degli organi di senso e si distinguono da quelli spontanei che emergono senza stimoli. Diversamente dagli ERP, i SEP sono connessi alla fase dello stimolo e, per questo motivo, possono essere migliorati in prove successive. Tale potenziamento può essere considerato una riorganizzazione spontanea delle oscillazioni cerebrali in risposta ad uno stimolo. Con la ripetizione di questo, la risposta si ripete e può diventare organizzata: il lampeggiare ripetitivo di una luce, ad esempio, fa sì che il contenuto spettrale del segnale rimanga pressoché uguale (ossia con gli stessi picchi armonici e in relazione di fase con lo stimolo). La presentazione del feedback visivo all’utente è una caratteristica tipica dei sistemi SSVEP-BCI perché stimola l’attenzione e la motivazione necessarie per migliorare prestazioni (Maggi, Parini, Piccini, Panfili & Andreoni, 2006). NU è un sistema neurofeedback in quanto:

¬ misura l’attività fisiologica per riproporla all’utente e indurre specifiche modifiche;

¬ la sua funzione è facilitare cambiamenti durevoli;

¬ è un sistema che cerca di migliorare l’auto-regolazione, considerata potenziabile col supporto di tecnologie non invasive;

¬ si basa sull’assunto che le dinamiche oscillatorie neurali siano i processi basilari.

(… segue …)

Leggi l’articolo completo: Olimpia Pino e Francesco La Ragione, La neuromodulazione tramite Brain Computer Interface: basi teoriche e dati empirici, in Scienze e Ricerche n. 36, 1° settembre 2016, pp. 33-39