Analisi e interpretazione di segnali di popolazioni neuronali in compiti di decisione motoria

Anche se la varietà e la complessità dell’attività del nostro sistema nervoso traggono origine dalle interconnessioni fra gli elementi che costituiscono un network neurale globale, ogni singola cellula appartiene ad una classe specifica che presiede ad una specifica funzione. Come già visto, complesse procedure di spike sorting consentono di distinguere i contributi di neuroni limitrofi al segnale registrato. Una discriminazione ad un livello successivo può essere fatta proprio tra le diverse classi di appartenenza dei neuroni. Ciò consente di stabilire il contributo che ogni classe funzionale dà all’intera attività di rete. Anche in questo caso la differenziazione è eseguita sulla base di specifiche caratteristiche extracellulari. Purtroppo, però, non è stato ancora sviluppato un criterio valido per tutte le regioni del sistema nervoso. Nell’ippocampo è possibile operare una distinzione, per esempio tra cellule piramidali e interneuroni o tra diverse classi di interneuroni (quelli inibitori da quelli non inibitori, ecc.), in base a precise caratteristiche degli spike, come la durata, il tasso di emissione e la forma d’onda. Una classificazione del genere, invece, non è ancora stata sviluppata per cellule della neocorteccia, a causa essenzialmente delle loro scarse correlazioni su brevi intervalli temporali. Tali correlazioni, infatti, permettono di individuare connessioni a sinapsi unica, che consentirebbe di distinguere tra neuroni inibitori e neuroni eccitatori. Passi in avanti, verso una maggiore comprensione dei meccanismi cooperativi alla base del funzionamento di un network neurale, potranno ancora essere fatti integrando studi intracellulari ed extracellulari, sia in vivo sia in vitro.