Como o cérebro aprende? | UdeMNews

Todo mundo sabe que o cérebro humano é muito complexo. Mas como exatamente ele aprende? Bem, a resposta pode ser muito mais simples do que você pensa.

Uma equipe de pesquisa internacional, incluindo a Universidade de Montreal, alcançou um grande avanço ao simular com precisão as mudanças sinápticas no neocórtex que são essenciais para o aprendizado, abrindo caminho para uma melhor compreensão da função cerebral.

O estudo dos cientistas – que se baseia em um modelo de código aberto – foi Publicados 1Versículo junho em Natureza Comunicações.

Um mundo de novas tendências

“Isso abre um mundo de novas direções para a pesquisa científica sobre como aprendemos”, disse ele. Elif Muller،, Professor Assistente do Departamento de Neurociências da UdeM University, Pesquisador da Eva – Institute for Data Valuation – e titular da CIFAR-Canada Chair in Artificial Intelligence (AI), que co-liderou o estudo sobre o projeto Blue Brain na Ecole Polytechnique Polytechnique de Lausanne (EPFL), Suíça.

Eilif Muller mudou-se para Montreal em 2019 e continua sua pesquisa no laboratório Arquiteturas de aprendizagem biológicaque ele fundou no CHU Sainte-Justine Research Center em colaboração com UdeM e Mila, o Quebec Institute for Artificial Intelligence.

“Os neurônios têm a forma de uma árvore e as sinapses são as folhas dos galhos”, explicou o professor Muller, co-autor principal do estudo. As abordagens anteriores para modelar a plasticidade ignoravam essa estrutura de árvore, mas agora temos as ferramentas computacionais para testar a ideia de que as interações sinápticas nos ramos desempenham um papel essencial na orientação do aprendizado in vivo. “

Segundo ele, “isso tem implicações importantes para a compreensão dos mecanismos de distúrbios do neurodesenvolvimento, como autismo e esquizofrenia, mas também para o desenvolvimento de novas abordagens poderosas para a inteligência artificial inspiradas pela neurociência”.

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Funcionários em cinco países

Eilif Muller colaborou com um grupo de cientistas do Blue Brain Project da EPFL, Universidade de Paris, Universidade Hebraica de Jerusalém, Instituto Cajal (Espanha) e Harvard Medical School para desenvolver um modelo de plasticidade sináptica no neocórtex baseado na dinâmica pós-sináptica do cálcio sob restrições de dados .

Como funciona? Mais simples do que você pensa.

O cérebro é composto por bilhões de neurônios que se comunicam entre si formando trilhões de sinapses. Esses pontos de contato entre os neurônios são máquinas moleculares complexas que estão em constante mudança sob a influência de estímulos externos e dinâmicas internas, um processo comumente referido como plasticidade sináptica.

No neocórtex, uma área chave associada à aprendizagem de funções cognitivas de alto nível em mamíferos, as células piramidais representam 80-90% dos neurônios e são conhecidas por desempenhar um papel importante na aprendizagem. Apesar de sua importância, a dinâmica de longo prazo de suas mudanças sinápticas foi distinguida experimentalmente apenas entre algumas de suas espécies e demonstrou ser diversificada.

compreensão limitada

Portanto, a compreensão dos circuitos neurais complexos formados, particularmente através das camadas corticais modulares, que ditam como as diferentes regiões do neocórtex interagem, é limitada. A inovação de Elif Muller e colegas foi usar modelagem computacional para obter uma visão mais abrangente da dinâmica da plasticidade sináptica que governa o aprendizado nesses circuitos neocorticais.

Ao comparar seus resultados com os dados experimentais disponíveis, eles mostram em seu estudo que seu modelo de plasticidade sináptica pode explicar as diversas dinâmicas de plasticidade das diferentes células piramidais que compõem o microcircuito neocortical. Eles conseguiram isso usando um conjunto único e unificado de parâmetros do modelo, indicando que as regras da plasticidade cortical moderna podem ser compartilhadas por todos os tipos de células hierárquicas e são, portanto, previsíveis.

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A maioria desses experimentos de plasticidade foi realizada em fatias de cérebro de roedores in vitro, nas quais a dinâmica do cálcio que governa a transmissão sináptica e a plasticidade foram significativamente alteradas em comparação com o aprendizado no cérebro intacto in vivo. É importante ressaltar que o estudo prevê dinâmicas de plasticidade que são qualitativamente diferentes dos experimentos in vitro padrão.

Se confirmado por experimentos futuros, as implicações para nossa compreensão da flexibilidade e aprendizado no cérebro serão significativas, acreditam Eilif Muller e sua equipe.

“A coisa excitante sobre este estudo é que é mais uma confirmação para os cientistas de que podemos superar as lacunas de conhecimento empírico usando uma abordagem de modelagem ao estudar o cérebro”, disse o neurocientista da EPFL. Henrique Markram, Fundador e Diretor do Blue Brain Project.

É uma ciência aberta

Além disso, o modelo é de código aberto, Disponível no Zenedo, ele adicionou. Aqui compartilhamos centenas de conexões plásticas para células piramidais de diferentes tipos. Não é apenas o modelo de plasticidade mais amplamente validado até o momento, mas também representa a previsão mais abrangente das diferenças entre a plasticidade observada em uma placa de Petri e em um cérebro saudável. “

Henry Markram concluiu dizendo que “esse salto de paradigma é possível graças à nossa abordagem colaborativa da ciência baseada em equipe. Além disso, a comunidade pode ir além e projetar suas próprias versões modificando-as ou complementando-as. É uma ciência aberta e acelerar o progresso.”

Sobre este estudo

O estudo intitulado “Um modelo de plasticidade à base de cálcio para prever a piedade e a depressão de longo prazo no neocórtex”, de Giuseppe Chindimi e seus colaboradores, foi Publicados 1Versículo junho de 2022 em Natureza Comunicações. O projeto Blue Brain foi financiado pelo Conselho dos Institutos Federais de Tecnologia da Suíça. O trabalho de Eilif Muller também foi financiado pelo CHU Sainte-Justine Research Centre, IVADO – o Institute for the Valuation of Data -, o Quebec Research Fund – Health, o Canadian Chairs Program for Artificial Intelligence CIFAR, Mila – o Quebec Institute for Technical Inteligência – e Google.

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