Il cervello umano ospita circa 86 miliardi di neuroni, un parametro numerico spesso utilizzato per quantificare i limiti dell’intelligenza e della cognizione. Meno frequentemente viene menzionato il fatto che il sistema nervoso contiene una quantità pressoché equivalente di astrociti, cellule a lungo considerate dalla neuroscienza come una semplice impalcatura strutturale. Un nuovo studio teorico condotto da un team del Mit suggerisce che queste cellule non neuronali potrebbero svolgere funzioni computazionali complesse, offrendo una spiegazione matematica alla straordinaria capacità di archiviazione dei ricordi.
Un modello matematico attribuisce agli astrociti un ruolo centrale nella memoria umana
Il modello teorico standard per studiare l’immagazzinamento delle informazioni è la rete di Hopfield, formalizzata da John Hopfield nel 1982 e basata sugli studi di Shun-Ichi Amari. Questo schema descrive come il cervello codifica e recupera i ricordi archiviando i dati sotto forma di pattern geometrici attraverso le connessioni sinaptiche. Il limite strutturale di tale approccio risiede nella quantità ristretta di informazioni memorizzabili, che risulta di molto inferiore alla reale capacità cognitiva dimostrata dagli esseri umani.
Una variante computazionale avanzata, denominata memoria associativa densa, permette di archiviare un volume di dati considerevolmente maggiore rispetto al modello classico. Questa architettura richiede tuttavia la presenza di accoppiamenti di ordine superiore, ovvero connessioni simultanee tra più di due neuroni alla volta. Le sinapsi convenzionali analizzate finora collegano rigidamente un solo elemento presinaptico a un singolo elemento postsinaptico, non mostrando alcun meccanismo biologico evidente in grado di supportare connessioni multiple.
L’ipotesi sviluppata dai ricercatori Leo Kozachkov, Jean-Jacques Slotine e Dmitry Krotov individua negli astrociti il legame biologico mancante per l’accoppiamento di ordine superiore. Queste cellule cerebrali possiedono estensioni sottili che avvolgono le giunzioni sinaptiche classiche, creando una struttura integrata nota come sinapsi tripartita. Poiché un singolo astrocita può entrare in contatto con centinaia di migliaia di sinapsi, la cellula funge da mediatore tra i due neuroni originari, soddisfacendo i requisiti matematici della memoria associativa densa.
La sinapsi tripartita come nuova unità computazionale del cervello
Il punto cardine del modello elaborato presso il Mit consiste nel considerare ogni singolo dominio sinaptico tripartito come un’unità di calcolo attiva e non come una componente anatomica passiva. L’astrocita viene trattato come un insieme di processi biochimici semi-indipendenti capaci di percepire l’attività elettrica circostante e di generare risposte chimiche regolate. Sebbene gli astrociti non producano potenziali d’azione elettrici, essi comunicano attivamente attraverso fluttuazioni del calcio e il rilascio di molecole segnale chiamate gliotrasmettitori.
Maurizio De Pitta, professore associato presso l’Università di Toronto, ha evidenziato come questa concettualizzazione permetta a ogni unità tridimensionale di immagazzinare un numero di schemi mnemonici virtualmente illimitato. L’espressione implica che la rete neurone-astrocita non soffra dei vincoli di saturazione tipici dei modelli composti da soli neuroni, muovendosi verso un limite proporzionale alla dimensione reale della rete stessa. La memoria umana potrebbe quindi basarsi su un’architettura di stoccaggio molto più efficiente di quanto ipotizzato dai passati modelli digitali.
L’efficienza del sistema emerge anche sotto il profilo del bilancio energetico complessivo del cervello, poiché il rapporto tra informazioni salvate e unità computazionali impiegate risulta ottimizzato. Negli ultimi anni diversi studi sperimentali sull’ippocampo hanno confermato che l’interruzione dei legami tra astrociti e neuroni provoca gravi deficit nei processi di memorizzazione. Le nuove tecnologie di imaging del calcio hanno inoltre mostrato una coordinazione in tempo reale tra le due popolazioni cellulari, supportando l’idea di un’attività integrata.
Validazione sperimentale e prospettive della neuroscienza moderna
Il lavoro pubblicato dal team del Mit si configura attualmente come uno studio teorico basato su rigorosi modelli matematici, la cui effettiva validità biologica attende una conferma in laboratorio. Gli autori hanno esplicitato la natura speculativa dell’opera, auspicando che la comunità scientifica avvii esperimenti mirati a tracciare i flussi di calcio e lo scambio di gliotrasmettitori. Molti modelli matematici complessi non superano il vaglio delle verifiche in vivo, ma la solidità dell’impianto logico giustifica l’avvio di campagne di test specifiche.
Esiste il rischio collaterale di estendere eccessivamente le conclusioni del modello, che per il momento si limita a spiegare la capacità quantitativa di immagazzinamento dei dati. L’algoritmo non affronta la natura emotiva della memoria umana, la selettività dei ricordi o la loro tendenza a subire distorsioni cognitive nel tempo. Il quadro di riferimento teorico amplia il lavoro sulle reti neurali artificiali che è valso a John Hopfield il Premio Nobel per la Fisica nel 2024, spingendosi oltre i confini del modello originario.
La neuroscienza ha storicamente adottato una visione neurocentrica, descrivendo i neuroni come gli unici protagonisti della cognizione e relegando le altre cellule a funzioni infrastrutturali secondarie. Se le future verifiche sperimentali convalideranno il modello del Mit, la sinapsi binaria cesserà di essere considerata l’unità di base della memoria. Questa scoperta non richiederà di scartare le conoscenze pregresse, ma imporrà una riscrittura profonda dei manuali di fisiologia per includere l’apporto computazionale del sistema gliale.
Lo studio è stato pubblicato sulla rivista Proceedings of the National Academy of Sciences.
