Soluções de Inteligência Artificial estão dominando todas as áreas do conhecimento. A tecnologia consegue observar padrões com uma amplitude de dados e fornecer precisão nas amostras. É o que vem fazendo um time de cientistas para observar as mudanças na atividade cerebral com base em um cojunto de dados.
A técnica foi desenvolvida por cientistas da Johns Hopkins University, e promove o monitoramento de alterações na força das sinapses – que são os pontos de conexão entre as células nervosas do cérebro – em organismos vivos.
A técnica, conforme descrita no Nature Methods, poderia, de acordo com os pesquisadores, abrir caminho para uma melhor compreensão de como essas conexões no cérebro humano evoluem com aprendizado, idade, trauma e doença ao decorrer da vida.
“Se você quiser aprender mais sobre como uma orquestra toca, você tem que observar músicos individuais ao longo do tempo, e este novo método faz isso para sinapses no cérebro de animais vivos”, diz Dwight Bergles, Ph.D., da Diana Sylvestre e Charles Homcy Professor no Departamento de Neurociência Solomon H. Snyder na Escola de Medicina da Universidade Johns Hopkins (JHU).
O estudo
As sinapses são conexões especializadas entre os neurônios no cérebro, responsáveis pela transmissão de sinais elétricos e químicos. Elas desempenham um papel fundamental na comunicação entre os neurônios e são essenciais para o funcionamento do sistema nervoso.
Quando um impulso elétrico chega a um neurônio, ele viaja ao longo do axônio até chegar à sinapse. Nesse ponto, o impulso é convertido em um sinal químico, e neurotransmissores são liberados na fenda sináptica, que é o espaço entre os neurônios.
Esses neurotransmissores se ligam a receptores específicos no neurônio pós-sináptico, transmitindo o sinal e permitindo a continuação da informação no cérebro. Dessa forma, as sinapses possibilitam a comunicação e a integração das informações entre os neurônios, desempenhando um papel crucial na função cognitiva, aprendizado e memória, bem como em muitos outros processos mentais e comportamentais.
Baseando-se nesse modelo, a IA construída por cientistas da Johns Hopkins estudam esse comportamento. Os dados coletados demonstram o que ocorre com essa comunicação entre os neurônios com base nas amostras.
Os resultados abordam a condição das sinapses envolvendo uma série de condições, como doenças, idade, e demais outras como citado acima.
Como os dados foram coletados
A técnica de coleta dos dados envolveu a identificação de sinapses por meio de leitura de imagens de exames do cérebro. Essa identificação foi feita por meio de aprendizado de máquina, onde a IA passa a reconhecer padrões e aprender por meio da base de dados que foi coletada.
“Precisávamos de leituras de dados de imagem desafiadores, embaçados e ruidosos para extrair as partes do sinal que precisávamos ver”, diz Charles.
Para acompanhar as mudanças nos receptores ao longo do tempo em camundongos vivos, os pesquisadores usaram a microscopia para obter imagens repetidas das mesmas sinapses em camundongos ao longo de várias semanas.
Depois de capturar as imagens básicas, a equipe colocou os animais em uma câmara com novas imagens, cheiros e estímulos táteis por um único período de cinco minutos. Eles então fizeram imagens da mesma área do cérebro todos os dias para ver se e como os novos estímulos afetaram o número de receptores de glutamato nas sinapses.
“Estamos realmente empolgados para ver como e onde o restante da comunidade científica levará isso”, diz Sulam.
