
“Lo Human Brain Project ha l’ambizione di capire come funziona il cervello”, si lascia sfuggire Francesco Saverio Pavone del Laboratorio europeo di spettroscopia non-lineare (Lens) dell’Università di Firenze, uno dei partner italiani del progetto, e uno degli 87 che vi prendono parte. Insieme allo Human Brain Project, la Commissione Europea ha scelto di puntare anche sul materiale dalle molteplici applicazioni, il grafene, con l’omonimo progetto Graphene, per un finanziamento complessivo di due miliardi di euro.
Anche attraverso lo studio del suo connettoma, l’insieme delle connessioni del cervello, di cui si occuperà il team fiorentino: “Nel cervello struttura e funzione sono strettamente associate”, continua Pavone: “basti pensare che oggi sappiamo che la struttura di rete del cervello di un autistico o di chi soffre di schizofrenia è diversa da quella di un cervello sano. Studiare la citoarchitettura di questo organo aiuta a simularlo e a far luce su questi difetti di rete, aprendo la strada a nuovi target farmacologici, così da aggredire la patologia da un punto di vista strutturale”.
Il compito del Lens, al riguardo, sarà quello di ricostruire l’intera mappatura del cervello (per ora dei modelli animali e nei prossimi anni anche sull’uomo), attraverso tecniche di tomografia ottica, con cui si riescono ad avere delle immagini con una risoluzione 1000 volte maggiore di quelle che si hanno con la risonanza magnetica.
Il riferimento è al consorzio Cineca, il maggior centro di calcolo in Italia, su cui verranno depositati i dati acquisiti dagli studi dello Human Brain Project. Per quanto riguarda gli altri protagonisti italiani, invece, l’Irccs di Brescia avrà il compito di rendere accessibili i dati raccolti attraverso gli studi epidemiologici (dall’imaging alle analisi molecolari e cognitive), l’Università di Pavia si occuperà di simulare il funzionamento delle connessioni cerebrali. Il Politecnico di Torino, poi, lavorerà allo sviluppo di nuove architetture hardware neuromorfiche: strutture elettroniche che simulano l’architettura del cervello, il comportamento dei neuroni e le loro modalità computazionali di base, pensate per funzionare a basso consumo. “Le attuali macchine che simulano il cervello umano hanno hardware ad alto consumo, richiedono tantissimi Watt per funzionare”, precisa al proposito Pavone: “al contrario il nostro cervello è una macchina che realizza una gran quantità di compiti con poca spesa, potremmo paragonarla a una lampadina da pochi Watt”.