Migliorare la propria capacità di concentrazione potrebbe presto diventare semplice come indossare una cuffia hi-tech a casa propria. Un gruppo di ricercatori dell’Università del Surrey, dell’Università di Oxford e della società Cognitive Neurotechnology ha sviluppato un sistema rivoluzionario che utilizza l’intelligenza artificiale per personalizzare la stimolazione cerebrale elettrica, potenziando significativamente l’attenzione sostenuta. Lo studio, pubblicato sulla rivista npj Digital Medicine, rappresenta un importante passo avanti verso una neurotecnologia accessibile e scalabile per il miglioramento cognitivo.

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Un piccolo passo indietro. La stimolazione cerebrale non invasiva rappresenta oggi una delle aree più promettenti delle neuroscienze cliniche. Le tecniche di stimolazione elettrica transcranica (Tes) agiscono a monte sull’attività dei neuroni, che per comunicare tra loro usano proprio l’elettricità: a differenza della stimolazione cerebrale profonda, che richiede interventi chirurgici, le tecniche non invasive non necessitano di passaggi in sala operatoria e il profilo di sicurezza e tollerabilità per il paziente è superiore a quello di molte terapie farmacologiche.

La stimolazione cerebrale non invasiva è largamente utilizzata a scopo di ricerca, ma di recente sono stati osservati benefici anche in ambito clinico, dove è utilizzata per trattare disturbi psichiatrici e neurologici quali la depressione, le allucinazioni, la malattia di Parkinson e il morbo di Alzheimer.

La stimolazione transcranica a rumore casuale, o tRNS, la tecnica utilizzata nello studio appena pubblicato, modula l’attività neuronale attivando i canali del sodio e regolando gli equilibri eccitazione/inibizione nel cervello, seguendo il principio della “risonanza stocastica” secondo cui specifici livelli di “rumore” elettrico possono essere benefici per sistemi non lineari come il cervello.

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Una rivoluzione psicologica per la mente

Nel sistema messo a punto dai ricercatori britannici, la tRNS è combinata con un algoritmo di intelligenza artificiale che impara a personalizzare il trattamento basandosi sulle caratteristiche individuali di ciascun utente. “Nella realtà quotidiana assistiamo a una continua competizione per l’accaparramento dell’attenzione”, ha spiegato Roi Cohen Kadosh, responsabile del Dipartimento di Psicologia dell’Università del Surrey e autore principale dello studio. “Ciò che è entusiasmante di questo lavoro è che abbiamo dimostrato che è possibile migliorare in modo sicuro ed efficace le prestazioni cognitive utilizzando un sistema personalizzato che le persone possono utilizzare autonomamente a casa”.

La tecnologia si basa su un approccio brevettato che elimina la necessità di costose risonanze magnetiche per la personalizzazione: gli scienziati hanno infatti messo a punto un algoritmo di ottimizzazione che valuta il livello di attenzione iniziale dell’individuo e combinando questo dato con una misura della circonferenza cranica determina l’intensità ottimale della stimolazione. Durante la fase di apprendimento, il sistema ha analizzato i dati di 103 persone di età compresa tra 18 e 35 anni che hanno completato 290 sessioni domiciliari utilizzando un’app su tablet per valutare il tempo di attenzione.

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Risultati promettenti

Dopo l’apprendimento, i ricercatori hanno verificato il corretto funzionamento dell’architettura. La validazione del sistema è avvenuta attraverso uno studio in doppio cieco controllato con placebo su 37 nuovi partecipanti: i risultati hanno mostrato che coloro che hanno ricevuto la stimolazione personalizzata “guidata” dall’intelligenza artificiale hanno ottenuto prestazioni significativamente migliori rispetto alla stimolazione standard o al placebo. Un dato particolarmente interessante è che i miglioramenti più marcati sono stati osservati negli individui che inizialmente mostravano livelli di attenzione più bassi.

“Il nostro lavoro evidenzia il ruolo crescente dell’intelligenza artificiale e della neurotecnologia indossabile nel permettere un potenziamento cognitivo personalizzato e adatto al mondo reale, con potenziali applicazioni nell’educazione, nella formazione e nel futuro utilizzo clinico”, aggiunge Cohen Kadosh. Lo studio non ha rilevato effetti collaterali gravi e la frequenza e gravità delle sensazioni durante la stimolazione non differivano da quelle sperimentate durante il placebo.

L’algoritmo, inoltre, è riuscito anche a evitare livelli di stimolazione che avrebbero potuto compromettere le prestazioni, un aspetto che i metodi non personalizzati precedenti non riuscivano a raggiungere: la ricerca, cui seguiranno auspicabilmente altre e più ampie sperimentazioni, apre nuove prospettive per l’uso domestico di tecnologie neuroscientifiche avanzate, potenzialmente rivoluzionando il modo in cui affrontiamo le sfide cognitive della vita quotidiana e offrendo nuove speranze per il trattamento di disturbi dell’attenzione come l’Adhd, i disturbi depressivi e altri problemi neurologici.

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