Una nuova tecnica di magnetoencefalografia ad alta precisione può stimare da quale profondità della corteccia proviene un segnale cerebrale, andando oltre la semplice distinzione tra strati superficiali e profondi. Lo studio pubblicato su Nature Communications il 30 settembre 2026 mostra che l’inferenza multistrato è possibile quando il rapporto segnale-rumore è sufficientemente alto, la registrazione è precisa e l’anatomia corticale è modellata correttamente.
Perché gli strati della corteccia sono importanti
La corteccia cerebrale è organizzata in strati con connessioni e funzioni differenti. Gli studi invasivi permettono di misurare l’attività a questa scala, ma nell’uomo sono limitati a contesti clinici specifici. Tecniche non invasive come EEG e MEG hanno un’ottima risoluzione temporale, mentre finora la loro capacità di separare sorgenti a diverse profondità corticali è stata considerata molto limitata.
Il lavoro si collega agli studi che cercano di capire l’attività cerebrale con maggiore dettaglio. Su iCrewPlay Tech abbiamo già approfondito come il cervello organizza processi cognitivi complessi e le differenze che emergono tra regioni e livelli del cervello durante l’invecchiamento.
Come funziona la MEG multistrato
I ricercatori hanno costruito modelli individuali della corteccia a partire dalla risonanza magnetica e hanno suddiviso lo spessore corticale in più superfici intermedie. Per ogni profondità hanno calcolato un modello della sorgente magnetica e confrontato quale modello spiegasse meglio i segnali registrati.
Il metodo estende gli approcci precedenti, che confrontavano soprattutto una sorgente profonda con una superficiale. Nel nuovo framework vengono considerate fino a undici superfici distribuite lungo lo spessore della corteccia, permettendo una stima più fine della profondità più compatibile con il segnale.
Il limite principale è il rapporto segnale-rumore
Le simulazioni mostrano che la risoluzione dipende fortemente dalla qualità del segnale. A livelli di rumore elevati la stima tende a perdere precisione. Intorno a un rapporto segnale-rumore di -35 dB emerge una discriminazione significativa della profondità, mentre nelle condizioni migliori la ricostruzione diventa molto più accurata.
Anche l’allineamento tra testa, sensori e modello anatomico è cruciale. Errori di co-registrazione fino a circa 2 millimetri risultano compatibili con una buona inferenza nelle simulazioni; errori maggiori riducono la capacità di distinguere le profondità intermedie.
Cosa è successo sui dati reali
Il gruppo ha applicato il framework a tre dataset indipendenti con segnali visivi, somatosensoriali e motori. Le sequenze di attivazione ricostruite erano compatibili con i modelli noti di elaborazione feedforward e feedback: nella corteccia visiva e nei circuiti sensorimotori sono emersi pattern profondi e superficiali coerenti con quanto osservato con metodi invasivi.
Questo risultato non equivale però a una verifica diretta di ogni singolo strato anatomico. Nei dati umani reali non esiste una misura invasiva di riferimento per tutte le registrazioni analizzate, quindi gli autori parlano di plausibilità dell’inferenza multistrato, non di identificazione perfetta e universale delle sei lamine corticali.
Perché può essere utile
Se confermata e resa più robusta, la tecnica potrebbe collegare meglio neuroimaging non invasivo ed elettrofisiologia. La profondità corticale è importante per capire la direzione del flusso di informazione, perché i segnali feedforward e feedback coinvolgono in modo diverso gli strati della corteccia.
Il metodo potrebbe quindi essere usato per studiare percezione, movimento e cognizione senza ricorrere a elettrodi impiantati. Gli autori citano anche potenziali applicazioni nello studio di disturbi neurologici, ma il lavoro è principalmente metodologico e non introduce un nuovo test diagnostico.
La fonte scientifica
La ricerca, Multilayer MEG source modelling enables depth-resolved laminar inference in humans, è stata pubblicata su Nature Communications il 30 settembre 2026.
In sintesi: una MEG ad alta precisione combinata con modelli multistrato può stimare la profondità corticale dei segnali umani, ma la qualità dipende da segnale-rumore, co-registrazione e anatomia. È un progresso per la ricerca sui circuiti cerebrali, non ancora uno strumento clinico di routine.
