Il 15 dicembre di cinquant'ann fa usciva a Vienna su una rivista seria, ma non di altissimo prestigio, una pubblicazione, frutto di una combinazione di pazienza certosina, profonda conoscenza dell'anatomia umana e di utilizzo di tecniche analitiche allora all'avanguardia. Autori erano due giovani nel Dipartimento di Farmacologia dell'Università di Vienna, uno dei quali aveva tenacemente perseguito l'idea nata durante uno stage ad Oxford presso il professor Hermann Blaschko.
Quel lavoro costituì una delle pietre miliari più solide e rivoluzionarie della storie delle neuroscienze: Oleh Hornykiewicz e il suo post doc Ehringer riportavano la pressoché totale assenza di dopamina nel caudato di 6 pazienti parkinsoniani. Questo lavoro non solo condusse alla dimostrazione l'anno successivo che la somministrazione della levodopa, precursore della dopamina, era in grado di alleviare tutti i maggiori sintomi dei pazienti parkinsoniani e quindi al trattamento razionale ed efficace del morbo di Parkinson ancora oggi in uso, ma soprattutto costituì il pilastro su cui i decenni che seguirono poterono basare la certezza che l'analisi del materiale autoptico dei paziente avrebbe fornito indicazioni precise su quella che era la patologia biochimica che sottendeva le malattie neurologiche.
Tutto quello che noi sappiamo sulle alterazioni biochimiche alla base della malattia di Huntington, dell'Alzheimer, della depressione, della schizofrenia - tanto per citare solo alcuni esempi - derivano direttamente da quella prima prova inconfutabile che correlava le
alterazioni molecolari di un sistema neurotrasmettitoriale alla patologia in atto.
Oggi, Hornykiewicz, cui venne negato ingiustamente il premio Nobel nel 2000 continua la sua attività nel Centro di Ricerca sul Cervello a Vienna circondato da una numerosa famiglia e dall'affetto dei suoi allievi. Rimane un faro, un modello di vita e una ispirazione per molti giovani neuroscienziati A lui, in questa ricorrenza, vanno il riconoscimento e i complimenti del mondo delle Neuroscienze.
50 anni fa la svolta sul Parkinson
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Vedere le faglie in 3D grazie al machine learning

Un sistema di algoritmi di machine learning permette di ricostruire la geometria tridimensionale delle faglie sismiche a partire solo dalla posizione degli ipocentri, rivelando la loro struttura gerarchica e segmentata. L’approccio, sviluppato da un gruppo di ricercatori dell’Università di Napoli Federico II e testato su diverse sequenze sismiche, potrebbe migliorare i modelli di previsione probabilistica operativa dei terremoti. Nell'immagine il palazzo della prefettura a L'Aquila dopo il terremoto del 6 aprile 2009. Credit: TheWiz83/Wikipedia (CC BY-SA 3.0).
Siamo abituati a immaginare le faglie come piani, a separazione di blocchi di roccia che muovendosi l’uno rispetto all’altro generano i terremoti. In realtà, le faglie hanno geometrie molto più complicate. Più che come piani, dovremmo immaginarle come sottili parallelepipedi, strati di roccia con un certo spessore, all’interno dei quali si trovano altre faglie più piccole, e così via in un meccanismo di segmentazione gerarchico.