resumo: Os pesquisadores descobriram um novo mecanismo no cérebro que melhora a formação da memória e reduz o consumo de energia durante o sono. O estudo descobriu que este processo ocorre no córtex entorrinal, uma área chave para a aprendizagem e a memória e o local inicial da doença de Alzheimer.
Os pesquisadores usaram um novo “microscópio matemático” para modelar como as memórias são consolidadas nesta região com custo metabólico mínimo. Este avanço poderia levar a uma melhor compreensão e a um possível diagnóstico da doença de Alzheimer e demências relacionadas.
Principais fatos:
- Abordagem de modelagem inovadora: Os pesquisadores desenvolveram um modelo matemático que simplifica interações complexas no cérebro em apenas duas variáveis, facilitando o estudo da formação da memória.
- Processamento de memória com eficiência energética: O estudo identifica um mecanismo pelo qual o cérebro pode manter estados de memória com menos energia, uma descoberta que contrasta com o alto custo energético normalmente associado aos processos de memória ativa.
- Possibilidade de diagnóstico precoce: Compreender o processamento da memória no córtex entorrinal pode fornecer pistas diagnósticas precoces para a doença de Alzheimer e outras formas de demência.
fonte: Universidade da Califórnia
Pesquisadores da UCLA Health descobriram um mecanismo que cria memórias enquanto reduz os custos metabólicos, mesmo durante o sono. Essa memória ativa ocorre em uma parte do cérebro que é importante para o aprendizado e a memória, onde começa a doença de Alzheimer.
A descoberta foi publicada na revista Comunicações da Natureza.
Isso lhe parece familiar: você vai até a cozinha pegar alguma coisa, mas quando chega lá, esquece o que quer. Isto é uma falha na sua memória de trabalho. A memória de trabalho é definida como lembrar algumas informações por um curto período enquanto faz outras coisas.
Usamos memória de trabalho quase o tempo todo. Pacientes com doença de Alzheimer e demência apresentam déficits de memória de trabalho que também aparecem no comprometimento cognitivo leve (CCL). Conseqüentemente, muito esforço tem sido dedicado à compreensão dos mecanismos pelos quais vastas redes de neurônios no cérebro criam a memória de trabalho.
Durante as tarefas de memória de trabalho, a camada externa do cérebro, conhecida como neocórtex, envia informações sensoriais para áreas mais profundas do cérebro, incluindo uma área central chamada córtex entorrinal, que é essencial para a formação de memórias.
Os neurônios no córtex entorrinal apresentam um conjunto complexo de respostas, que há muito tempo intriga os cientistas e resultou no Prêmio Nobel de Medicina de 2014, mas os mecanismos que governam essa complexidade são desconhecidos. O córtex entorrinal é onde começa a doença de Alzheimer.
“Portanto, é importante entender que tipo de mágica acontece na rede cortical entorrinal, quando o neocórtex conversa com o córtex entorrinal, que o transforma em memória de trabalho.
“Isso poderia fornecer diagnóstico precoce da doença de Alzheimer, demência relacionada e comprometimento cognitivo leve”, disse o autor correspondente Mayank Mehta, neurofísico e chefe do Centro W.M Keck de Neurofísica e do Centro de Física da Vida da UCLA.
Para resolver este problema, Mehta e seus colegas desenvolveram uma nova abordagem: “microscopia matemática”.
No mundo da física, modelos matemáticos são comumente usados, de Kepler a Newton e Einstein, para revelar coisas incríveis que nunca vimos ou sequer imaginamos antes, como o funcionamento interno de partículas subatômicas e o interior de um buraco negro.
Modelos matemáticos também são usados nas ciências do cérebro, mas suas previsões não são levadas tão a sério como na física. A razão é que, na física, as previsões das teorias matemáticas são testadas quantitativamente, e não apenas qualitativamente.
Esses testes experimentais quantitativamente rigorosos de teorias matemáticas são geralmente considerados inúteis em biologia porque o cérebro é mais complexo que o mundo físico.
As teorias matemáticas em física são muito simples, envolvendo poucos parâmetros livres e, portanto, testes experimentais rigorosos. Em contraste, o cérebro contém milhares de milhões de neurónios e biliões de conexões, o que é um pesadelo matemático, quanto mais um microscópio de alta resolução.
“Para enfrentar este desafio aparentemente impossível de conceber uma teoria simples que ainda possa explicar a experiência de dados de dinâmica de memória in vivo com alta precisão, levantamos a hipótese de que o diálogo cortical entorrinal, a magia da memória, ocorreria mesmo quando os sujeitos estivessem dormindo”, disse Dr. Krishna Chowdhury Autor principal do estudo: “Ou psicodélico”.
“Assim como um carro se comporta como um carro quando está parado ou a 70 milhas por hora.”
Então, pesquisadores da Universidade da Califórnia levantaram outra grande hipótese: a dinâmica de todo o córtex cerebral e do córtex entorrinal durante o sono ou a anestesia poderia ser capturada por apenas dois neurônios.
Estas suposições reduziram o problema das interações de bilhões de neurônios a apenas duas variáveis livres: a força das entradas do neocórtex para o córtex entorrinal e a força das conexões recorrentes dentro do córtex entorrinal.
Embora isto torne o problema matematicamente solucionável, levanta uma questão óbvia – isto é verdade?
“Se testarmos quantitativamente a nossa teoria em dados in vivo, isto será apenas uma matemática interessante, e não uma compreensão sólida da magia da criação de memória”, disse Mehta.
Testes experimentais cruciais desta teoria exigiram experimentos complexos conduzidos pelo Dr. Thomas Hahn, co-autor que agora é professor na Universidade de Basileia e psicólogo clínico.
“O córtex entorrinal é um circuito complexo. Para realmente testar a teoria, precisávamos de técnicas experimentais que pudessem não apenas medir a atividade neural com alta precisão, mas também determinar a identidade anatômica precisa do neurônio”, disse Hahn.
Hahn e o Dr. Sven Berbrich, também co-autor, mediram os potenciais de membrana de neurônios selecionados do córtex entorrinal in vivo, usando uma técnica de patch clamp de célula inteira, e então usaram técnicas anatômicas para identificar o neurônio. Ao mesmo tempo, mediram a atividade do córtex parietal, a parte do neocórtex que envia informações para o córtex entorrinal.
“A teoria matemática e os dados in vivo sofisticados são necessários e maravilhosos, mas tivemos que enfrentar outro desafio – como mapear esta teoria simples em dados neurais complexos?” Mehta disse.
“Isso exigiu um longo período de desenvolvimento para criar um ‘microscópio matemático’ que possa revelar diretamente o funcionamento interno dos neurônios à medida que eles formam a memória”, diz Choudhary. “Até onde sabemos, isso nunca foi feito antes.”
Os investigadores observam que, tal como uma onda oceânica que se forma e depois atinge a costa, os sinais do neocórtex oscilam entre estados ligados e desligados em intervalos enquanto uma pessoa ou animal dorme.
Enquanto isso, o córtex entorrinal atua como um nadador na água, que pode subir quando uma onda se forma e descer quando ela recua. Os dados mostraram isso e o modelo também capturou isso.
Mas usando essa combinação simples, o modelo ganhou vida própria e descobriu um novo tipo de estado de memória conhecido como inatividade espontânea persistente, disse Mehta.
“É como se uma onda chegasse e o córtex entorrinal dissesse: ‘Não há onda!’ Vou lembrar que recentemente não houve onda, então vou ignorar esta onda atual e não responder de forma alguma.” Mehta disse.
“Alternativamente, a atividade sustentada ocorre quando a onda cortical desaparece, mas os neurônios entorrinais lembram que houve uma onda recentemente e continuam avançando”.
Embora muitas teorias sobre a memória de trabalho tenham mostrado a presença de atividade persistente, que foi o que os autores descobriram, a inatividade persistente era algo previsto pelo modelo e nunca visto antes.
“A grande parte da inatividade contínua é que ela praticamente não consome energia, ao contrário da atividade contínua, que consome muita energia”, disse Mehta. “Melhor ainda, a combinação de atividade contínua e inatividade mais do que duplica a capacidade de memória, ao mesmo tempo que reduz o consumo de memória. .” energia”. O custo da energia metabólica é reduzido pela metade.
“Tudo parecia bom demais para ser verdade, então levamos nosso microscópio matemático ao limite, em um sistema no qual não foi projetado para funcionar”, disse o Dr. Choudhary. “Se o microscópio estiver certo, ele continuará funcionando perfeitamente mesmo em situações incomuns.”
“O microscópio matemático fez dezenas de previsões, não apenas sobre a região entorrinal, mas também sobre muitas outras regiões do cérebro. Para nossa total surpresa, o microscópio matemático funcionou sempre”, continuou Mehta.
“Essa combinação quase perfeita entre as previsões da teoria matemática e dos experimentos não tem precedentes na neurociência.
“Este modelo matemático que corresponde perfeitamente aos experimentos é um novo microscópio”, continuou Mehta.
“Ele revela algo que nenhum microscópio existente poderia ver sem ele. Não importa quantos neurônios eu imaginasse, não teria revelado nada disso.”
“Na verdade, as deficiências metabólicas são uma característica comum de muitos distúrbios de memória”, disse Mehta. O laboratório de Mehta está agora realizando este trabalho para entender como a memória de trabalho complexa é formada e o que acontece de errado no córtex entorrinal durante a doença de Alzheimer, demência e outros distúrbios de memória.
Sobre notícias de pesquisa sobre sono e memória
autor: Will Houston
fonte: Universidade da Califórnia
comunicação: Will Houston – Universidade da Califórnia
foto: Imagem creditada ao Neuroscience News
Pesquisa original: Acesso livre.
“Atividade sustentada espontânea e inatividade in vivo revelam conectividade funcional cortical entorrinal diferencial“Por Mayank Mehta et al. Comunicações da Natureza
um resumo
Atividade sustentada espontânea e inatividade in vivo revelam conectividade funcional cortical entorrinal diferencial
Compreender a conectividade funcional entre regiões cerebrais e sua dinâmica emergente é um grande desafio.
Aqui apresentamos uma abordagem teórica experimental híbrida que envolve a iteração entre um modelo computacional simples e medições eletrofisiológicas in vivo.
Nosso modelo previu não apenas atividade sustentada espontânea (SPA) durante oscilações de estado ascendente e descendente, mas também inatividade (SPI), que nunca foi relatada.
Isto foi confirmado in vivo nos potenciais de membrana dos neurônios, especialmente da camada 3 dos córtices entorrinais e entorrinais laterais. Os dados foram então usados para restringir dois parâmetros livres, resultando em um modelo único definido experimentalmente para cada neurônio.
A análise analítica e computacional do modelo produziu dezenas de previsões quantitativas sobre a dinâmica da rede, todas confirmadas in vivo com alta precisão.
Nossa técnica previu conectividade funcional; Por exemplo, a excitação repetitiva é mais forte no córtex medial do que no córtex entorrinal. Isto também é confirmado pelos dados da Connectomics.
Esta técnica revela como o diálogo diferencial cortical-entorrinal leva à geração de SPA e SPI, que podem formar um substrato eficaz para a memória de trabalho e influenciar a consolidação de memórias durante o sono.
De forma mais ampla, nosso procedimento pode revelar a conectividade funcional de grandes redes e a teoria de sua dinâmica emergente.
