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Neuroscience and Quantitative Neuroimaging

Con una forte connotazione interdisciplinare, il progetto si propone di  contribuire allo sviluppo di strumenti diagnostici avanzati e ottimizzati per la caratterizzazione, la diagnosi ed il trattamento di patologie neurologiche e psichiatriche.

NQN ha due obiettivi intermedi:

1) Caratterizzare il ruolo e la dinamica delle reti cerebrali, ossia delle modulazioni dell’accoppiamento funzionale tra le diverse aree cerebrali, con importanti implicazioni per la comprensione delle funzioni cognitive superiori e delle relative disfunzioni.

2) Comprendere la dinamica della risposta metabolica che sostiene energeticamente la risposta focale e le reti nel loro complesso, sviluppando gli opportuni strumenti sperimentali e computazionali.

Nel corso dell’ultimo biennio sono stati ottenuti importanti risultati per entrambi gli obiettivi. 1) Abbiamo mostrato che in risposta all’esecuzione continua di un compito cognitivo di memoria a breve termine le reti cerebrali dell’intera corteccia cerebrale cambiano il grado di connettività, senza tuttavia importanti modifiche topologiche. Le ridotte modifiche topologiche sono funzionalmente rilevanti, ma il dato più importante dal punto di vista comportamentale è che le prestazioni aumentano in presenza di accresciuta integrazione tra network. 2) Abbiamo identificato una condizione (soppressione della percezione visiva durante una stimolazione rapida) nella quale la risposta metabolica è largamente indipendente da quella funzionale. Tale risultato ha importanti risvolti di base e tecnologici. Infatti, da un lato indica che il metabolismo energetico della corteccia visiva primaria è sensibile alla percezione, ossia una funzione complessa, dall’altro suggerisce che le tecniche MRI funzionali possono in certi casi fornire una rappresentazione incompleta della funzione cerebrale. Abbiamo inoltre presentato un nuovo modello metabolico, il GSG (Glucose Sparing by Glycogenolysis), frutto di un’importante collaborazione internazionale e basato su una metaanalisi di tutta l’evidenza sperimentale corrente, nel quale proponiamo che le scorte di glicogeno astrocitarie svolgono un ruolo essenziale nel permettere il consumo preferenziale da parte dei neuroni del glucosio disponibile durante l’attivazione.

 

Fondazione Santa Lucia, Roma (Prof. M Bozzali, Dr. Laura Serra)
IMT Lucca (Dr. T. Gili)
CNR, Istituto dei sistemi complessi, (Dr. S. Capuani) e Istituto di Nanotecnologia (Dr. M. Fratini)
ISS Roma (Dr. R. Canese)
Project Consulting S.R.L.
Netabolics S.R.L. (start-up originata nel gruppo).
Siemens Healthcare S.R.L.

Università Nazionali:

• Università di Chieti-Pescara, Dipartimento di Neuroscienze, Chieti (Prof. R. G. Wise)
• Sapienza Università di Roma, Dipartimenti di Ingegneria dell’Informazione Elettronica e Telecomunicazioni (Prof. F. Frezza) e di Fisica (Prof. S. Giagu)

Università Internazionali:

University of Minnesota, Center for Magnetic Resonance Research (CMRR), Minneapolis. (Prof. S. Mangia)
Yale University, Magnetic Resonance Research Center, New Haven. (Prof. D. Rothman)
University of Eastern Finland, A.I. Virtanen Institute for Molecular Sciences, Kuopio. (Prof. O. Gröhn, Prof. J. Tohka)
University of Montreal. (Prof. J. Cohen-Adad)

  • 2021-2023 Regione Lazio POR-FESR A0375-2020-36648, “FISASMEM – Fisiologia dell’aging: sviluppo di metodi MRI quantitative”. Unità coordinatrice.
  •  2020-2022 Regione Lazio POR-FESR A0320-2019-28189, “NBP — Sviluppo e implementazione di una piattaforma collaborativa per metodi avanzati di neuroimaging”. Unità coordinatrice.
  • 2015-2019 H2020 MSCA-RISE 691110 “MICROBRADAM: Advanced MR methods for characterization of microstructural brain damage”. Unità coordinatrice.
  • 2015-2018 Regione Lazio POR-FESR 2014-2020 RU-2014-1092, “PAMINA: Piattaforma per l’Analisi Multimodale Integrata in Neuroscienze Applicate”. Unità unica.
  • Bednařík, I. Tkáč, F. Giove, M. DiNuzzo, D. K. Deelchand, U. E. Emir, L. E. Eberly, and S. Mangia. Neurochemical and bold responses during neuronal activation measured in the human visual cortex at 7 tesla. Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism, 35(4):601–610, 2015.
  • Bednařík, I. Tkáč, F. Giove, L. E. Eberly, D. K. Deelchand, F. R. Barreto, and S. Mangia. Neurochemical responses to chromatic and achromatic stimuli in the human visual cortex. Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism, 38(2):347–359, 2018.
  • De Feo and F. Giove. Towards  an efficient segmentation of small rodents brain:   a short critical review. Journal of Neuroscience Methods, 323:82–89, 2019. doi: 10.1016/j.jneumeth.2019.05.003.
  • De Feo, A. Shatilo, A. Sierra, J.-M. Valverde, O. Gröhn, F. Giove, and J. Tohka. Automated joint skull-stripping and segmentation with multi-task u-net in large mouse brain MRI databases. Neuroimage, 229:117734, 2021. doi: 10.1016/j.neuroi mage.2021.117734.
  • DiNuzzo, S. Mangia, B. Maraviglia, and F. Giove. Changes in glucose uptake rather than lactate shuttle take center stage in subserving neuroenergetics: evidence from mathematical modeling. Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism, 30(3): 586–602, 2010a.
  • DiNuzzo, S. Mangia, B. Maraviglia, and F. Giove. Glycogenolysis in astrocytes supports blood-borne glucose channeling not glycogen-derived lactate shuttling to neurons: evidence from mathematical modeling. Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism, 30(12):1895–1904, 2010b.
  • DiNuzzo, F. Giove, B. Maraviglia, and S. Mangia. Computational flux balance analysis predicts that stimulation of energy metabolism in astrocytes and their metabolic interactions with neurons depend on uptake of K+ rather than glutamate. Neurochemical research, 42(1):202–216, 2017.
  • DiNuzzo, D. Mascali, M. Moraschi, G. Bussu, L. Maugeri, F. Mangini, M. Fratini, and F. Giove. Brain networks underlying eye’s pupil dynamics. Frontiers in Neuroscience, 13:965, 2019.
  • Fratini, A. Abdollahzadeh, M. DiNuzzo, R. A. Salo, L. Maugeri, A. Cedola, F. Giove, O. Gröhn, J. Tohka, and A. Sierra. Multiscale imaging approach for studying the central nervous system: methodology and perspective. Frontiers in Neuroscience, 14:72, 2020. doi:  10.3389/fnins.2020.00072.
  • Mangia, M. DiNuzzo, F. Giove, A. Carruthers, I. A. Simpson, and S. J. Vannucci. Response to ‘comment on recent modeling studies of astrocyte—neuron metabolic interactions’: Much ado about nothing. Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism, 31(6):1346–1353, 2011.
  • Mascali, M. DiNuzzo, T. Gili, M. Moraschi, M. Fratini, B. Maraviglia, L. Serra, M. Bozzali, and F. Giove. Intrinsic patterns of coupling between correlation and amplitude of low-frequency fmri fluctuations are disrupted in degenerative dementia mainly due to functional disconnection. PLoS One, 10(4):e0120988, 2015.
  • Mascali, M. DiNuzzo, L. Serra, S. Mangia, B. Maraviglia, M. Bozzali, and F. Giove. Disruption of semantic network in mild alzheimer’s disease revealed by resting-state fMRI. Neuroscience, 371:38–48, 2018.
  • Mascali, M. Moraschi, M. DiNuzzo, S. Tommasin, M. Fratini, T. Gili, R. G. Wise, S. Mangia, E. Macaluso, and F. Giove. Evaluation of denoising strategies for task- based functional connectivity: Equalizing residual motion artifacts between rest and cognitively demanding tasks. Human Brain Mapping, 42:1805–1828, 2021. doi: 10.1002/hbm.25332.
  • A. Massucci, M. DiNuzzo, F. Giove, B. Maraviglia, I. P. Castillo, E. Marinari, and A. De Martino. Energy metabolism and glutamate-glutamine cycle in the brain: a stoichiometric modeling perspective. BMC systems biology, 7(1):103, 2013.
  • Moraschi, D. Mascali, S. Tommsain, T. Gili, I. E. Hassan, M. Fratini, M. DiNuzzo, R. G. Wise, S. Mangia, E. Macaluso, and F. Giove. Brain network modularity during a sustained working-memory task. Frontiers in Physiology, 11:422, 2020. doi: 10.3389/fphys.2020.00422.
  • Tommasin, D. Mascali, M. Moraschi, T. Gili, I. E. Hassan, M. Fratini, M. DiNuzzo, R. G. Wise, S. Mangia, E. Macaluso, et al. Scale-invariant rearrangement of resting state networks in the human brain under sustained stimulation. Neuroimage, 179: 570–581, 2018.

Federico Giove