RCA Telegram News California - Malattie del cervello, cure migliori con avatar virtuali

Malattie del cervello, cure migliori con avatar virtuali
Malattie del cervello, cure migliori con avatar virtuali

Malattie del cervello, cure migliori con avatar virtuali

Progetto Mnesys lavora sul gemello digitale del paziente

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Un cervello virtuale, in grado di riprodurre la sua complessa organizzazione e la sua capacità di adattamento, per comprenderne meglio il funzionamento, studiare in dettaglio cosa avviene quando ci si ammala e verificare l'efficacia di potenziali trattamenti. È a questo che sta lavorando uno dei macro-progetti (Spoke 2) di Mnesys, il più ampio programma di ricerca sul cervello mai realizzato in Italia presentato a Napoli. Una delle peculiarità del cervello è la neuroplasticità, cioè la capacità di adattarsi e cambiare in risposta alle esperienze, all'invecchiamento, alle malattie. "Il potere plastico del cervello ci permette di imparare qualcosa di nuovo, acquisire informazioni e adattarsi all'ambiente circostante", spiega Fabrizio Esposito, ordinario di Bioingegneria dell'Università degli Studi della Campania "Luigi Vanvitelli" di Napoli e coordinatore dello Spoke 2. È una proprietà unica, che però rende complesso lo studio di questo organo. "L'attività cerebrale si svolge in complesse reti neurali e si organizza su diversi piani funzionali, le cosiddette scale di complessità", illustra Egidio D'Angelo, professore ordinario di Fisiologia all'Università di Pavia e responsabile del progetto di modellistica del cervello all'interno di Spoke 2. "In Mnesys, per la prima volta in Italia, siamo riusciti a sviluppare il cervello virtuale, cioè rappresentazioni digitali multiscala dei neuroni, dei microcircuiti e delle reti neurali fino all'intero cervello", aggiunge. La frontiera più avanzata di questa tecnologia è la costruzione di veri e propri gemelli digitali del cervello dei singoli pazienti. Consentiranno di fare un passa avanti nella lotta alle malattie del cervello, aiutando a migliorare la diagnosi, predire l'evoluzione della malattia e scegliere il trattamento più efficace per ogni malato.

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