Studio innovativo Aoup/Unipi nella camera metabolica sul dispendio di energie del cervello durante l’attività cognitiva.
Uno studio Aoup/Unipi effettuato nella camera metabolica in dotazione all’Ospedale di Cisanello dimostra per la prima volta che, in quella sede, è possibile misurare l’energia consumata dal cervello di un individuo mentre pensa o lavora come se si muovesse ed agisse nel mondo reale.
Grazie alle competenze ingegneristiche nel modellamento dei segnali e alla caratterizzazione fisiopatologica e clinica fornita dall’area medica, il team è riuscito infatti a superare i limiti legati all’uso di maschere facciali o ambienti claustrofobici, a tutto vantaggio della naturalezza dei processi cognitivi analizzati.
Nello studio – Cipriani, E., Rho, G., Piaggi, P. Basolo A, Landi A, Santini F, Gemignani A, Greco A & Menicucci D.Mapping the metabolic correlates of working memory in a naturalistic environment: a whole-room indirect calorimetry study. Sci Rep (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-68504-8
https://www.nature.com/articles/s41598-026-68504-8 , diciotto adulti sani si sono infatti cimentati in sessioni sperimentali di pianificazione di lavoro a difficoltà crescente (memoria di lavoro) e di velocità di elaborazione del cervello (attenzione selettiva) all’interno della camera che ha permesso di misurare in maniera efficace le variazioni del metabolismo cerebrale (consumo di ossigeno e produzione di anidride carbonica) in una condizione ecologica, vicina alle condizioni del mondo reale.
Questa metodologia apre nuove e promettenti prospettive sia per la ricerca di base nelle neuroscienze cognitive, sia per le applicazioni cliniche nella valutazione delle alterazioni energetico-metaboliche legate a patologie neurologiche e neurodegenerative.
Il risultato dello studio, sviluppato nell’ambito dei bandi per la ricerca finalizzata alla salute, è il frutto di una stretta collaborazione multidisciplinare che ha visto coinvolti il Dipartimento di Patologia chirurgica, medica, molecolare e dell’area critica e il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell’Università di Pisa, insieme all’Unità operativa di Endocrinologia 1 dell’Aoup.
