Tangente: Quali sono, secondo lei, i principali contributi della matematica e dell’informatica alla sua attività clinica nella diagnostica per immagini cerebrali? E alla sua attività di ricerca?**
C.H.: Anzitutto, la diagnostica per immagini cerebrali non esisterebbe senza la fisica e, a fortiori, senza la matematica. Si articola in imaging anatomico, che descrive la struttura dell’encefalo; imaging dei flussi (sanguigni o del liquido cerebrospinale); imaging metabolico, che riguarda componenti biochimici (spettroscopia); e imaging funzionale, che produce mappe dell’attivazione cerebrale.
Occorre dunque modellizzare e formalizzare la fisiologia cerebrale, sfruttandone alcune proprietà per creare un segnale rilevabile dalla macchina. Si pensi, per esempio, alle differenze nell’assorbimento dei raggi X da parte dei tessuti nella tomografia computerizzata, al rilassamento dello spin dei protoni nella risonanza magnetica o ancora all’emissione radioattiva nella medicina nucleare. Bisogna poi modellizzare il modo in cui il segnale fisico così registrato sarà trasformato in un’immagine interpretabile dal medico. Questa catena di calcolo, che va dal tessuto biologico alla sua immagine, richiede potenti computer!
Modellizzazione e test statistici
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Inoltre, l’imaging funzionale, che cerca di individuare quali regioni del cervello si attivino durante compiti mentali specifici, richiede un trattamento matematico ancora più sofisticato. Include, per esempio, la modellizzazione della risposta cerebrale spontanea o indotta da stimolazioni sperimentali, nonché test statistici per accertare la significatività dei risultati ottenuti. Si ottengono così mappe dell’attivazione cerebrale, simili a grafi orientati e variabili nel tempo: le regioni cerebrali funzionalmente connesse costituiscono i nodi associati a un dato compito mentale e le relazioni causali tra tali regioni gli archi.
