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Andrea Caria

Linee di ricercaCollaborazioni esterne | Pubblicazioni selezionate 

In breve

Il comportamento umano e la cognizione sono associati a cambiamenti dinamici di reti di connettività cerebrale.
Anche le risposte comportamentali più semplici sono regolate dall'attività integrata di grandi reti nei sistemi cerebrali corticali e subcorticali.
L'aumento e la diminuzione dei collegamenti neuronali sono elementi necessari per i cambiamenti dinamici dei network neuronali e del comportamento.
Tali interazioni dinamiche seguono le regole dell'apprendimento associativo (Hebb, 1949), dove le associazioni apprese tra stimoli inducono cambiamenti nei circuiti neuronali.
L'apprendimento nelle reti di piccole dimensioni come il cervello dipende dal rafforzamento contingente (sincrono) delle connessioni sinaptiche.
La nascita di nuove abilità e capacità cognitive richiede la creazione ed il rinforzo ma anche l'interruzione e l’indebolimento di specifiche connessioni cerebrali.
Allo stesso tempo, molti disturbi neurologici e psichiatrici derivano dalla compromissione di questi schemi dinamici di connettività.
L'obiettivo principale di questa area di ricerca è di comprendere i meccanismi che sottendono l'apprendimento associativo e la regolazione neurofisiologica, nonché la manipolazione della connettività di reti neuronali utilizzando tecniche non invasive (fMRI, EEG, TMS) e approcci invasivi (dispositivi impiantati) al fine di indurre meccanismi di plasticità cerebrale. 

Linee di ricerca

Correlati neurali dell'apprendimento associativo
L’apprendimento associativo è un tipo di apprendimento in cui un comportamento specifico è modellato in base al verificarsi di eventi resi contingenti al comportamento. Un comportamento esistente può essere modificato o un nuovo comportamento può essere generato quando una nuova associazione tra stimolo e risposta viene manipolata attraverso il condizionamento classico o strumentale (operante). L'apprendimento volontario avviene rafforzando, con ricompensa positiva o negativa, il comportamento desiderato, e quindi stabilendo una relazione causale tra risposta e rinforzo. In particolare, durante il condizionamento strumentale si forma una nuova associazione tra azioni e obiettivi selezionati attraverso una procedura per prove ed errori che tende a minimizzare la discrepanza tra il risultato atteso e quello effettivo (Pearce e Hall, 1980, Rescorla, 1984). In questa linea di ricerca vengono esplorati i meccanismi neuronali sottostanti l'apprendimento associativo attraverso tecniche combinate quali l’fMRI, l’EEG e la TMS.

Auto-regolazione dell'attività cerebrale localizzata attraverso la fMRI in tempo reale
Negli ultimi dieci anni, un crescente numero di evidenze sperimentali indicano che individui sani e pazienti attraverso paradigmi basati sull'apprendimento strumentale del segnale fMRI possono imparare a controllare volontariamente l'attività cerebrale in modo localizzato. Diverse ricerche empiriche hanno dimostrato che i soggetti possono apprendere l’autoregolazione volontaria della risposta BOLD dopo poche sessioni di training in diverse aree del cervello, coinvolte nella elaborazione sensomotoria, cognitiva ed emotiva. Inoltre, ulteriori studi suggeriscono che l’auto-regolazione appresa del segnale fMRI possa indurre cambiamenti a livello comportamentale (Caria et al., 2016, 2012; Weiskopf, 2011). 
Gli studi real-time fMRI adottano protocolli sperimentali in cui gli individui devono imparare a regolare volontariamente l'attività cerebrale - aumentando e/o riducendo la risposta BOLD in regioni/networks target - durante un certo numero di sessioni di training, consistenti ad esempio in blocchi di regolazione alternati a blocchi di riposo. I partecipanti possono monitorare in modo continuo, attraverso un feedback visivo, il livello attuale del segnale BOLD nelle regioni di interesse; tipicamente vengono fornite alcune istruzioni generali su come modulare l’attività cerebrale, ma i partecipanti sono spesso incoraggiati ad esplorare strategie proprie.
I paradigmi basati sul real-time fMRI feedback consentono di studiare in modo alternativo e non-invasivo la relazione struttura-funzione e cervello-comportamento e rappresentano quindi un importante metodologia nelle neuroscienze cognitive. Integrando le tecniche tradizionali di neuroimmagini essi permettono da un lato il più tradizionale approccio osservativo/correlazionale relativo alla misurazione degli effetti comportamentali, dall’altro la manipolazione diretta del segnale BOLD, attraverso l’autoregolazione volontaria, permette di trasformare l’attività cerebrale in variabile indipendente. Tali paradigmi sono perciò in grado di fornire ulteriori informazioni, di tipo causale, riguardo il ruolo funzionale di specifiche aree cerebrali sul comportamento. 
Infine la tecnica di real-time fMRI feedback può costituire la base per lo sviluppo di nuovi trattamenti di disturbi sia neurologici che psichiatrici.

Il potenziamento della connettività cerebrale attraverso le Brain Computer Interfaces bidirezionali 
Le Brain-Computer-Interfaces bidirezionali (BBCIs) sono una nuova e promettente tecnologia che consente un'interazione bidirezionale con il cervello attraverso la contemporanea registrazione e stimolazione dell'attività neuronale. Tale metodologia permette di regolare la stimolazione di una specifica aree cerebrale in relazione all'attività neurale registrata in una o più differenti aree cerebrali. Evidenze sperimentali hanno dimostrato effetti di plasticità neuronale spike-timing dipendente nei primati quando in due aree della corteccia motoria veniva creata una connessione artificiale attraverso la stimolazione elettrica di un sito neurale contingentemente ai potenziali d'azione registrati in un altro sito (Jackson et al., 2006). Ad oggi, tuttavia, rimangono ancora numerosi aspetti da chiarire riguardo come le BBCIs possano indurre neuroplasticità, in particolare nel caso di reti neuronali, ad esempio: che tipo di stimolazione cerebrale, in termini di tipi di segnale, nonché di durata, frequenza e ampiezza dei segnali erogati, può più efficacemente modellare i collegamenti neuronali su piccola e larga scala? In funzione di quale tipo di attività misurata in uno o più siti cerebrali è preferibile stimolare contingentemente l’attività di uno o altri siti? E ancora, quali sono i precisi meccanismi neuronali che inducono il (de-)potenziamento delle connessioni sinaptiche nel tempo?
Una tecnologia simile può inoltre essere implementata in modo non-invasivo mediante la combinazione di tecniche quali l’fMRI, l’EEG e la TMS, al fine di manipolare la connettività cerebrale nell’uomo. In questa linea di ricerca, alcune delle precedenti domande vengono affrontate usando sia BBCIs non invasive che BBCIs invasive.

Collaborazioni esterne

Institute of Medical Psychology and Behavioral Neurobiology, Tübingen, Germany
Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Tübingen, Germany 
RIKEN Brain Science Institute, Wako, Japan
Division of Neuroscience & Experimental Psychology, University of Manchester, UK
Dipartimento di Psicologia, Università di Padova, Italy
Department of Cognitive Neuroscience, Maastricht University, Netherlands.
Sackler Centre for Consciousness Science, University of Sussex, UK
Dipartimento di Psicologia, Università della Campania, Italy

Pubblicazioni selezionate (max 10)

Scientific articles:

  • Caria, A. Self-Regulation of Blood Oxygenation Level Dependent Response: Primary Effect or Epiphenomenon? FRONTIERS in NEUROSCIENCEe  v.10 10.3389/fnins.2016.00117, 2016.
  • Emmert, K.; Kopel, R.; Sulzer, J.; Brühl, A.B.; Berman, B.D.; Linden, D.E.J.; Horovitz, S.G.; Breimhorst, M.; Caria, A.; Frank, S.; Johnston, S.; Long, Z.; Paret, C.; Robineau, F.; Veit, R.; Bartsch, A.; Beckmann, C.F.; Van De Ville, D.; Haller, S. Meta-analysis of real-time fMRI neurofeedback studies using individual participant data: How is brain regulation mediated? NEUROIMAGE 124: 806-12, 2016
  • Malekshahi R, Mathews Z, Papanikolaou A, Seth, A, Birbaumer N, Verschure P.F.M.J., Caria A. Visual prediction differentially biases implicit and explicit detection of deviant stimuli. NATURE SCIENTIFIC REPORTS 24350, 2016.
  • Caria A. de Falco S. Anterior insular cortex regulation in autism spectrum disorders. FRONTIERS IN BEHAVIORAL NEUROSCIENCE. v.9  DOI:10.3389/fnbeh.2015.00038, 2015.
  • Ramos-Murguialday A, Broetz D, Rea M, Laer , Yilmaz Ö, Brasil F , Curado M, Garcia E, Viziotis A, Cho W, Agostini M, Soares E, Soekadar S, Caria A, Cohen LG , Birbaumer N. Brain-machine interface (BMI) in chronic stroke: a controlled double-blind study. ANNALS OF NEUROLOGY. 74:100-8, 2013.
  • Ruiz S, Lee S, Soekadar S, Caria A, Veit R, Birbaumer N, Sitaram R. Acquired self-control of insula cortex modulates emotion recognition and brain network connectivity in schizophrenia. HUMAN BRAIN MAPPING. 34:200-12, 2013.
  • Caria A, Sitaram R, Birbaumer N. Real-time fMRI: a tool for local brain regulation. Neuroscientist.  18(5):487-501, 2012.
  • Caria A, Weber C, Brötz D, Ramos A, Ticini LF, Gharabaghi A, Braun C, Birbaumer  N. Chronic stroke recovery after combined BCI training and physiotherapy. A case report. Psychophysiology. 48(4):578-582, 2011.
  • Caria A, Sitaram R, Veit R, Begliomini C, Birbaumer N. Volitional control of anterior insula modulates the response to aversive stimuli. A real-time functional magnetic resonance imaging study. Biological Psychiatry. 68(5) 425-432, 2010.
  • Caria A, Veit R, Sitaram R, Lotze M, Weiskopf N, Grodd W, Birbaumer N. Regulation of Anterior Insular Cortex Activity using Real-time fMRI. NeuroImage,  35, 1238-46, 2007.