Pesquisadores descobriram os principais mecanismos cerebrais para organizar memórias no tempo.
O novo estudo detalha a descoberta dos mecanismos fundamentais pelos quais a região do hipocampo do cérebro organiza as memórias em sequências e como isso pode ser usado para planejar o comportamento futuro.
A descoberta pode ser um passo inicial crítico para entender as falhas de memória em distúrbios cognitivos, como a doença de Alzheimer e outras formas de demência.
Combinando técnicas de gravação eletrofisiológica em roedores com uma análise estatística de aprendizado de máquina de enormes quantidades de dados, os pesquisadores descobriram evidências sugerindo que o hipocampo rede codifica e preserva progressões de experiências para auxiliar na tomada de decisão.
“Nosso cérebro mantém um registro muito bom de quando ocorrem experiências ou eventos específicos. Essa capacidade nos ajuda a funcionar em nossa vida diária, mas antes deste estudo, não tínhamos uma ideia clara dos mecanismos neuronais por trás desses processos”, diz o autor correspondente Norbert Fortin, professor associado de neurobiologia e comportamento da Universidade da Califórnia, Irvine.
“Onde se conecta com todo mundo é que esse tipo de memória é fortemente prejudicado em uma variedade de distúrbios neurológicos ou simplesmente com o envelhecimento, então realmente precisamos saber como essa função cerebral funciona”.
O projeto, que levou mais de três anos para ser concluído, envolveu fases experimentais e de análise de dados. Os pesquisadores monitoraram o disparo de neurônios no cérebro dos ratos enquanto eles passavam por uma série de testes de identificação de odor. Ao apresentar cinco diferentes cheira em várias sequências, os cientistas foram capazes de medir a memória dos animais da sequência correta e detectar como seus cérebros capturaram essas relações sequenciais.
“A analogia em que eu pensaria é computação”, diz Fortin. “Se eu enfiasse eletrodos em seu cérebro, não podemos; é por isso que usamos ratos - eu pude ver quais células estão disparando e quais não estão disparando em um determinado momento. Isso nos fornece algumas informações sobre como o cérebro representa e computa informações. Quando registramos padrões de atividade em uma estrutura, é como se estivéssemos vendo zeros e uns em um computador.”
Obtidas em intervalos de milissegundos ao longo de vários minutos, as medidas de atividade e inatividade neuronal apresentam uma imagem dinâmica do funcionamento do cérebro. Fortin diz que ele e seus colegas foram, de certa forma, capazes de “ler as mentes” de seus sujeitos, visualizando a “codificação” das células – quais estavam disparando e quais não estavam – em rápida sucessão.
Movendo-se rapidamente
“Quando você está pensando em algo, ele se move rapidamente”, diz ele. “Você não fica preso nessa memória por muito tempo. No momento, está sendo representado, mas podemos ver como isso muda muito rapidamente.”
Fortin sabia desde cedo que as leituras da atividade hipocampal resultariam em enormes quantidades de dados brutos. Desde os estágios iniciais do projeto, ele contou com a participação de estatísticos da Donald Bren School of Information & Computer Sciences.
“As questões de neurociência que tínhamos na época em meu laboratório eram muito avançadas para o conhecimento estatístico que tínhamos. É por isso que precisávamos envolver parceiros com experiência em ciência de dados”, diz Fortin.
“Esses estudos emergentes de neurociência dependem de métodos de ciência de dados devido à complexidade de seus dados”, diz o coautor sênior Babak Shahbaba, professor de estatística. “As atividades cerebrais são registradas em escala de milissegundos, e esses experimentos duram mais de uma hora, então você pode imaginar o quão rápido a quantidade de dados cresce. Chega a um ponto em que os neurocientistas precisam de técnicas mais avançadas para realizar o que imaginaram, mas não foram capazes de implementar.”
Ele observa que quando os neurônios codificam informações como memórias, os cientistas podem ter um vislumbre desse processo examinando o padrão de atividade de pico em todos os neurônios registrados, conhecidos coletivamente como um conjunto.
“Descobrimos que poderíamos tratar esses padrões neurais como imagens, e isso desbloqueou nossa capacidade de aplicar métodos de aprendizado de máquina profundos”, diz Shahbaba. “Analisamos os dados com uma rede neural convolucional, que é uma metodologia usada com frequência em aplicativos de processamento de imagem, como reconhecimento facial”.
Dessa forma, os pesquisadores conseguiram decodificar o disparo dos neurônios para recuperar informações.
“Sabemos como é a assinatura do odor B, assim como conhecemos as de A, C e D”, diz Fortin. “Por causa disso, você pode ver quando essas assinaturas reaparecem em um momento diferente, como quando nossos sujeitos estão antecipando algo que ainda não aconteceu. Estamos vendo essas assinaturas sendo reproduzidas rapidamente enquanto pensam no futuro.”
Shahbaba diz que as ferramentas e metodologias desenvolvidas durante este projeto podem ser aplicadas a uma ampla gama de problemas, e Fortin pode estender sua linha de investigação para outras regiões do cérebro.
Sobre os autores
O trabalho aparece em Natureza das Comunicações.
O financiamento veio do National Institutes of Health, da National Science Foundation e da Whitehall Foundation.
Fonte: UC Irvine
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