Uma equipa de investigadores identificou novas “regras” que os neurónios seguem que podem revolucionar a medicina psiquiátrica — e até a inteligência artificial.
Todos os dias, as pessoas estão constantemente a aprender e a criar novas memórias. Quando começa a praticar um novo passatempo, experimenta uma receita recomendada por um amigo ou lê as últimas notícias do mundo, o seu cérebro guarda muitas dessas memórias durante anos ou décadas.
Mas como é que o seu cérebro consegue este feito incrível?
Na nossa investigação recentemente publicada na revista Science, uma equipa de cientistas identificou algumas das “regras” que o cérebro utiliza para aprender. Explicam-nas no The Conversation.
Aprendizagem no cérebro
O cérebro humano é constituído por milhares de milhões de células nervosas. Estes neurónios conduzem impulsos elétricos que transportam informação, tal como os computadores utilizam o código binário para transportar dados.
Estes impulsos elétricos são comunicados a outros neurónios através de ligações entre eles chamadas sinapses. Os neurónios individuais têm extensões ramificadas conhecidas como dendrites que podem receber milhares de entradas elétricas de outras células. Os dendritos transmitem estas entradas para o corpo principal do neurónio, onde este integra todos estes sinais para gerar os seus próprios impulsos elétricos.
É a atividade coletiva destes impulsos elétricos em grupos específicos de neurónios que formam as representações de diferentes informações e experiências no cérebro.
Durante décadas, os neurocientistas pensaram que o cérebro aprende alterando a forma como os neurónios estão ligados uns aos outros. À medida que novas informações e experiências alteram a forma como os neurónios comunicam entre si e mudam os seus padrões de atividade coletiva, algumas ligações sinápticas tornam-se mais fortes enquanto outras se tornam mais fracas. Este processo de plasticidade sináptica é o que produz representações de novas informações no cérebro.
No entanto, para que o seu cérebro produza as representações corretas durante a aprendizagem, as ligações sinápticas certas têm de sofrer as alterações certas no momento certo. As “regras” que o seu cérebro utiliza para selecionar as sinapses que devem ser alteradas durante a aprendizagem — aquilo a que os neurocientistas chamam o problema da atribuição de créditos — têm permanecido pouco claras.
Definir as regras
A equipa decidiu então monitorizar a atividade das ligações sinápticas individuais no cérebro durante a aprendizagem para ver se conseguiam identificar padrões de atividade que determinassem quais as ligações que ficariam mais fortes ou mais fracas.
Para tal, codificaram geneticamente biossensores nos neurónios de ratinhos que se acendiam em resposta à atividade sináptica e neural. Monitorizaram esta atividade em tempo real, à medida que os ratos aprendiam uma tarefa que envolvia pressionar uma alavanca para uma determinada posição, após um sinal sonoro, para receber água.
Ficaram surpreendidos ao descobrir que as sinapses de um neurónio não seguem todas a mesma regra. Por exemplo, os cientistas pensaram muitas vezes que os neurónios seguiam as chamadas regras hebbianas, em que os neurónios que disparam consistentemente juntos, ligam-se uns aos outros.
Em vez disso, verificaram que as sinapses em diferentes locais dos dendritos do mesmo neurónio seguiam regras diferentes para determinar se as ligações ficavam mais fortes ou mais fracas. Algumas sinapses aderiram à regra tradicional de Hebbian, em que os neurónios que disparam consistentemente juntos reforçam as suas ligações. Outras sinapses fizeram algo diferente e completamente independente.
As nossas descobertas sugerem que os neurónios, ao utilizarem simultaneamente dois conjuntos diferentes de regras para a aprendizagem em diferentes grupos de sinapses, em vez de uma única regra uniforme, podem sintonizar com mais precisão os diferentes tipos de entradas que recebem para representar adequadamente novas informações no cérebro.
Por outras palavras, ao seguirem regras diferentes no processo de aprendizagem, os neurónios podem ser multitask e desempenhar múltiplas funções em paralelo.
Aplicações futuras
Esta descoberta permite compreender melhor a forma como as ligações entre os neurónios se alteram durante a aprendizagem. Dado que a maioria das perturbações cerebrais, incluindo as doenças degenerativas e psiquiátricas, envolvem alguma forma de mau funcionamento das sinapses, este facto tem implicações potencialmente importantes para a saúde humana e para a sociedade.
Por exemplo, a depressão pode desenvolver-se devido a um enfraquecimento excessivo das ligações sinápticas em certas zonas do cérebro, o que torna mais difícil sentir prazer. Ao compreenderem o modo como a plasticidade sináptica funciona normalmente, os cientistas poderão ser capazes de compreender melhor o que está errado na depressão e desenvolver terapias para a tratar mais eficazmente.
Estas descobertas podem também ter implicações para a inteligência artificial. As redes neuronais artificiais subjacentes à IA foram largamente inspiradas no funcionamento do cérebro.
No entanto, as regras de aprendizagem que os investigadores utilizam para atualizar as ligações dentro das redes e treinar os modelos são geralmente uniformes e também não são biologicamente plausíveis. A nova investigação pode fornecer informações sobre a forma de desenvolver modelos de IA mais realistas do ponto de vista biológico, que sejam mais eficientes, tenham melhor desempenho ou ambos.
Há ainda um longo caminho a percorrer antes de poder utilizar-se esta informação para desenvolver novas terapias para as perturbações do cérebro humano. Embora tenha sido descoberto que as ligações sinápticas em diferentes grupos de dendritos utilizam regras de aprendizagem diferentes, não sabemos exatamente porquê nem como. Além disso, embora a capacidade de os neurónios usarem simultaneamente vários métodos de aprendizagem aumente a sua capacidade de codificar informação, ainda não se sabe ao certo que outras propriedades isso lhes pode conferir.
Espera-se que a investigação futura venha a responder a estas questões e a aprofundar a compreensão de como o cérebro aprende.
ZAP // The Conversation
