Gli umani hanno iniziato a sviluppare sistemi di lettura e scrittura solo nelle ultime migliaia di anni. Le nostre capacità di lettura ci distinguono dalle altre specie animali, ma poche migliaia di anni sono tempi troppo brevi per il nostro cervello per sviluppare nuove aree specificamente dedicate alla lettura. Per rendere conto dello sviluppo di questa abilità, alcuni scienziati hanno ipotizzato che parti del cervello originariamente evolute per altri scopi siano state “riciclate” per la lettura. Ad esempio, suggeriscono che una parte del sistema visivo specializzato per eseguire il riconoscimento di oggetti sia stata riproposta per un componente chiave della lettura chiamato elaborazione ortografica: la capacità di riconoscere lettere e parole scritte. Un nuovo studio condotto dai neuroscienziati del MIT, pubblicato su Nature Communications offre prove di questa ipotesi. I risultati suggeriscono che anche nei primati non umani, che non sanno leggere, una parte del cervello chiamata corteccia inferotemporale (IT) è in grado di svolgere compiti come distinguere le parole da parole senza senso o scegliere lettere specifiche da una parola. Questo lavoro ha aperto un potenziale collegamento tra la nostra rapida comprensione dei meccanismi neurali dell’elaborazione visiva e un importante comportamento dei primati: la lettura umana. La lettura è un processo complesso che richiede il riconoscimento delle parole, l’assegnazione di un significato a tali parole e l’associazione delle parole al suono corrispondente. Si ritiene che queste funzioni siano distribuite su diverse parti del cervello umano. Gli studi di risonanza magnetica funzionale (fMRI) hanno identificato una regione chiamata area visiva della formazione della parola (VWFA) che si attiva quando il cervello elabora una parola scritta. Questa regione è coinvolta nella fase ortografica: discrimina le parole da stringhe confuse di lettere o parole da alfabeti sconosciuti. La VWFA si trova nella corteccia IT, una parte della corteccia visiva che è anche responsabile dell’identificazione degli oggetti. I ricercatori si interessarono allo studio dei meccanismi neurali alla base del riconoscimento delle parole dopo che gli psicologi cognitivi in Francia riferirono che i babbuini potevano imparare a discriminare le parole dalle non parole, in uno studio apparso su Science nel 2012. Usando la risonanza magnetica, il laboratorio del MIT ha precedentemente scoperto che parti della corteccia IT che rispondono a oggetti e volti diventano altamente specializzate nel riconoscere parole scritte una volta che le persone imparano a leggere. Tuttavia, dati i limiti dei metodi di imaging umano, è stato difficile caratterizzare queste rappresentazioni alla risoluzione dei singoli neuroni e testare quantitativamente se e come queste rappresentazioni potrebbero essere riutilizzate per supportare l’elaborazione ortografica. Questi risultati li hanno ispirati a chiedersi se i primati non umani potessero offrire un’opportunità unica per studiare i meccanismi neuronali alla base dell’elaborazione ortografica. I ricercatori hanno ipotizzato che se parti del cervello dei primati sono predisposte per elaborare il testo, potrebbero essere in grado di trovare modelli che riflettono ciò nell’attività neurale dei primati non umani mentre guardano semplicemente le parole. Per testare quell’idea, i ricercatori hanno registrato attività neurale da circa 500 siti neurali attraverso la corteccia IT dei macachi mentre osservavano circa 2.000 stringhe di lettere, alcune delle quali erano parole inglesi e altre erano stringhe di lettere senza senso. L’efficienza di questa metodologia è che non è necessario addestrare gli animali a fare qualcosa. Quello che bisogna fare è solo registrare questi schemi di attività neurale mentre si fa lampeggiare un’immagine di fronte all’animale. I ricercatori hanno quindi inserito questi dati neurali in un semplice modello computerizzato chiamato classificatore lineare. Questo modello impara a combinare gli input di ciascuno dei 500 siti neurali per prevedere se la stringa di lettere che ha provocato quel modello di attività fosse o meno una parola. Mentre l’animale stesso non sta eseguendo questo compito, il modello funge da “stand-in” che utilizza i dati neurali per generare un comportamento. Usando quei dati neurali, il modello è stato in grado di generare previsioni accurate per molte attività ortografiche, tra cui distinguere le parole dalle non parole e determinare se una determinata lettera è presente in una stringa di parole. Il modello era preciso al 70% circa nel distinguere le parole dalle non parole, il che è molto simile al tasso riportato nello studio scientifico del 2012 con i babbuini. Inoltre, i modelli di errori commessi dal modello erano simili a quelli degli animali. I ricercatori hanno anche registrato l’attività neurale da una diversa area del cervello dalla corteccia IT: V4, che fa parte della corteccia visiva. Quando hanno inserito i modelli di attività V4 nel modello del classificatore lineare, il modello ha scarsamente previsto (rispetto all’IT) le prestazioni umane o del babbuino nelle attività di elaborazione ortografia. I risultati suggeriscono che la corteccia IT è particolarmente adatta per essere riproposta per le competenze necessarie per la lettura e supportano l’ipotesi che alcuni dei meccanismi di lettura siano costruiti su meccanismi altamente evoluti per il riconoscimento degli oggetti, affermano i ricercatori. I ricercatori hanno ora in programma di addestrare gli animali a svolgere compiti ortografici e misurare come cambia la loro attività neurale mentre apprendono i compiti.

Daniele Corbo

Bibliografia: “The inferior temporal cortex is a potential cortical precursor of orthographic processing in untrained monkeys” by Rishi Rajalingham, Kohitij Kar, Sachi Sanghavi, Stanislas Dehaene & James J. DiCarlo. Nature Communications.

Immagine: The image is credited to Jose-Luis Olivares, MIT.