Uno studio spiega la funzione del cervello a riposo

Quando dormiamo o siamo a riposo, il cervello produce attività spontanea che somiglia a quella registrata durante il comportamento attivo, ma ancora non si conosce a fondo questa funzione. Uno studio, condotto dal Cnr, Università di Padova, Irccs OspedaleSan Camillo Venezia, Padova Neuroscience Center e Veneto Institute of Molecular Medicine, pubblicato su Trends in Cognitive Sciences, fornisce una possibile spiegazione.

«L’attività spontanea del cervello potrebbe riflettere il funzionamento di un modello generativo. I modelli generativi sono molto usati in Intelligenza Artificiale per la loro capacità di generare spontaneamente, in un senso allegorico ‘immaginare’, degli stimoli come immagini o video simili a quelli che hanno appreso. Allo stesso modo il ‘modello generativo’ del cervello è utile per la risoluzione di compiti particolari come il riconoscimento di un volto o la pianificazione di un’azione da svegli, ma rimane attivo anche quando è a riposo. In questo stato, dunque in assenza di un preciso compito da svolgere e di forti stimoli esterni, l’attività spontanea potrebbe servire ad ottimizzarne le capacità di apprendimento e le prestazioni future del cervello» spiegano Giovanni Pezzulo e Marco Zorzi, due degli autori dello studio.

«Quando sogniamo l’attività spontanea genera impressioni, emozioni, comportamenti, e perfino giudizi morali che sono indistinguibili da quelli che eseguiamo da svegli. Il cervello è l’organo del corpo che in assoluto consuma più energia, circa il 20-25% del budget metabolico totale contro solo il 2% della massa corporea, e questo fabbisogno elevato dipende in gran parte dall’attività spontanea. In analogia con l’universo, in cui la maggioranza della massa è invisibile, l’attività spontanea cerebrale è stata definita la ‘materia oscura’ del cervello ma le sue funzioni rimangono misteriose. La nostra ipotesi fornisce una nuova chiave di lettura per comprendere più a fondo queste funzioni e ci proponiamo di testarla ulteriormente attraverso nuovi esperimenti e modelli computazionali» conclude Maurizio Corbetta, uno degli autori.

https://doi.org/10.1016/j.tics.2021.05.007