Una fetta di pizza appiccicosa. Un mucchio di patatine fritte croccanti. Gelato che gocciola da un cono in una calda giornata estiva. Quando le persone guardano uno di questi alimenti, una parte specializzata della corteccia visiva del cervello si illumina, secondo un nuovo studio dei neuroscienziati del MIT .

Questa popolazione di neuroni sensibili al cibo appena scoperta si trova nel flusso visivo ventrale, insieme ai neuroni che rispondono in modo specifico a volti, corpi, luoghi e parole. La scoperta inaspettata potrebbe riflettere il significato speciale del cibo nella cultura umana, affermano i ricercatori. 

I risultati, basati su un’analisi di un ampio database pubblico di risposte del cervello umano a una serie di 10.000 immagini, sollevano molte domande su come e perché si sviluppa questa popolazione neurale.

Lo studio è stato finanziato in parte da due sovvenzioni della US National Science Foundation e pubblicato sulla rivista Current Biology .

“Il cibo è fondamentale per le interazioni sociali umane e le pratiche culturali”, afferma Nancy Kanwisher, neuroscienziata cognitiva del MIT e una degli autori dell’articolo. “Non si tratta solo di sostentamento. Il cibo è fondamentale per tanti elementi della nostra identità culturale, pratica religiosa e interazioni sociali e molte altre cose che fanno gli esseri umani”.

Più di 20 anni fa, mentre studiava il flusso visivo ventrale, la parte del cervello che riconosce gli oggetti, Kanwisher scoprì regioni corticali che rispondono selettivamente ai volti. Più tardi, lei e altri scienziati hanno scoperto altre regioni che rispondono in modo selettivo a luoghi, corpi o parole. La maggior parte di queste aree è stata scoperta quando i ricercatori hanno deciso di cercarle. Tuttavia, quell’approccio basato su ipotesi può limitare ciò che si finisce per trovare, dice Kanwisher.

Per cercare di scoprire la struttura fondamentale del flusso visivo ventrale, Kanwisher e Meenakshi Khosla, autore principale dell’articolo, hanno analizzato un ampio set di dati pubblicamente disponibile di risposte MRI funzionali dell’intero cervello, o fMRI, di otto soggetti umani mentre ne osservavano migliaia di immagini.

I ricercatori hanno applicato un metodo matematico che consente loro di scoprire popolazioni neurali che non possono essere identificate dai tradizionali dati fMRI. Un’immagine fMRI è composta da molti voxel, unità 3D che rappresentano un cubo di tessuto cerebrale. Ogni voxel contiene centinaia di migliaia di neuroni e se alcuni di questi neuroni appartengono a popolazioni più piccole che rispondono a un tipo di input visivo, le loro risposte potrebbero essere soffocate da altre popolazioni all’interno dello stesso voxel.

Il nuovo metodo analitico, che il laboratorio di Kanwisher utilizzava in precedenza sui dati fMRI dalla corteccia uditiva, può ricavare le risposte delle popolazioni neurali all’interno di ciascun voxel dei dati fMRI.

I ricercatori hanno anche utilizzato i dati per addestrare un modello computazionale di ciò che gli scienziati chiamano la componente alimentare ventrale. Il modello si basa sul lavoro che la ricercatrice del MIT N. Apurva Ratan Murty, autrice dell’articolo, aveva sviluppato per le aree di riconoscimento del volto e del luogo del cervello. Ciò ha consentito ai ricercatori di eseguire ulteriori esperimenti e prevedere le risposte della componente alimentare ventrale. In un esperimento, hanno fornito al modello immagini abbinate di prodotti alimentari e non alimentari che sembravano molto simili, ad esempio una banana e una falce di luna gialla.

“Quegli stimoli abbinati hanno proprietà visive molto simili, ma l’attributo principale in cui differiscono è commestibile rispetto a non commestibile”, afferma Khosla. “Potremmo alimentare quegli stimoli arbitrari attraverso il modello predittivo e vedere se risponderebbe più al cibo che al non alimentare senza dover raccogliere i dati fMRI”.

Dalla loro analisi dei dati fMRI umani, i ricercatori hanno scoperto che in alcuni soggetti, la componente alimentare ventrale rispondeva leggermente di più agli alimenti trasformati, come la pizza, rispetto agli alimenti non trasformati, come le mele. In futuro, sperano di esplorare come fattori come la familiarità e la simpatia o antipatia per un particolare alimento potrebbero influenzare le risposte degli individui a quel cibo.