17.12.25 – Decodificare l’immaginazione delle azioni non direttamente dal cervello, ma dai muscoli. È questo l’innovativo metodo sviluppato all’Università Statale di Milano. La ricerca, pubblicata nella rivista Brain Stimulation, apre nuove prospettive per lo studio degli stati motori nascosti e per le applicazioni in ambito diagnostico, riabilitativo e nello sviluppo delle interfacce cervello-computer.
Quando osserviamo una persona eseguire un’azione è facile comprendere di che cosa si tratti, visto che la sua produzione implica contrazioni muscolari e movimento degli arti. Quando si immagina di eseguire un’azione, invece, il cervello “motorio” entra in uno stato specifico che, pur dipendendo dall’azione che viene immaginata, non produce attività muscolare o movimento. “Leggere” questa attività immaginativa da registrazioni di attività cerebrale è spesso complicato.
In questa nuova ricerca diretta da Guido Barchiesi e condotta da Francesca Genovese ed Elena Mussini del Dipartimento di Filosofia “Piero Martinetti” dell’Università Statale di Milano, utilizzando l’innovativo metodo – MultiMEP è stato possibile trasferire l’informazione relativa all’immaginazione di un gesto dal cervello ai muscoli, e da lì decodificarla accuratamente.
Per riuscire a capire cosa immaginano i partecipanti all’esperimento, i ricercatori hanno utilizzato la stimolazione magnetica transcranica (TMS), per “spingere” l’informazione relativa all’azione immaginata dal cervello ai muscoli, dai quali è più semplice estrarla e categorizzarla.
Ai partecipanti è stato chiesto di immaginare tre diverse azioni manuali, mentre un singolo impulso di TMS veniva rilasciato sulla loro corteccia motoria. La stimolazione di quest’ultima produce una brevissima contrazione involontaria di fibre muscolari, generando i cosiddetti potenziali evocati motori (MEP). Registrando questi segnali da più posizioni dell’avambraccio (MultiMEP) e analizzando le loro caratteristiche con algoritmi di machine learning, i ricercatori sono riusciti così a identificare con elevata precisione quale gesto veniva immaginato. Il modello mantiene un’ottima accuratezza anche quando viene addestrato su azioni reali e testato su quelle immaginate – e viceversa – suggerendo che agire ed immaginare di agire condividono, in parte, le stesse rappresentazioni motorie.
«Il metodo apre nuove possibilità nello studio degli stati motori nascosti, come immaginazione, preparazione e inibizione del movimento» spiegano i ricercatori della Statale di Milano. «La capacità di inferire con alta accuratezza questi “stati invisibili” – concludono – può aprire nuove strade in ambito diagnostico, riabilitativo e nello sviluppo di interfacce cervello-computer».
La ricerca è stata sviluppata al Cognition in Action Lab (PhiLAB) della Statale di Milano, diretto da Corrado Sinigaglia, in collaborazione con la Scuola IMT Alti Studi Lucca, l’Istituto Centro San Giovanni di Dio Fatebenefratelli di Brescia, l’Università di Brescia e l’Università di Trento. (Red.)
Vedi
https://www.unimi.it
https://www.brainstimjrnl.com/article/S1935-861X(25)00320-1/fulltext
https://heos.it/category/scienze/
Vedi anche
https://heos.it/category/libri-in-vetrina-25/
https://www.gazzettadiverona.it/category/in-libreria-25/
