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Mar 13, 2023

Cientistas usam aprendizado de máquina para 'ver' como o cérebro se adapta a diferentes ambientes

5 de junho de 2023

5 de junho de 2023

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pela Escola de Medicina da Universidade Johns Hopkins

Cientistas da Johns Hopkins desenvolveram um método envolvendo inteligência artificial para visualizar e rastrear mudanças na força das sinapses – os pontos de conexão através dos quais as células nervosas do cérebro se comunicam – em animais vivos. A técnica, descrita na Nature Methods, deve levar, dizem os cientistas, a uma melhor compreensão de como essas conexões no cérebro humano mudam com o aprendizado, envelhecimento, lesões e doenças.

"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).

Bergles foi co-autor do estudo com os colegas Adam Charles, Ph.D., ME, e Jeremias Sulam, Ph.D., ambos professores assistentes no departamento de engenharia biomédica, e Richard Huganir, Ph.D., Bloomberg Distinguished Professor na JHU e Diretor do Departamento de Neurociência Solomon H. Snyder. Todos os quatro pesquisadores são membros do Kavli Neuroscience Discovery Institute de Johns Hopkins.

As células nervosas transferem informações de uma célula para outra trocando mensagens químicas nas sinapses ("junções"). No cérebro, explicam os autores, acredita-se que diferentes experiências de vida, como exposição a novos ambientes e habilidades de aprendizado, induzam mudanças nas sinapses, fortalecendo ou enfraquecendo essas conexões para permitir o aprendizado e a memória.

Compreender como essas mudanças minúsculas ocorrem nos trilhões de sinapses em nossos cérebros é um desafio assustador, mas é fundamental para descobrir como o cérebro funciona quando saudável e como ele é alterado pela doença.

Para determinar quais sinapses mudam durante um determinado evento da vida, os cientistas há muito procuram maneiras melhores de visualizar a mudança química da mensagem sináptica, necessária pela alta densidade de sinapses no cérebro e seu pequeno tamanho - características que as tornam extremamente difíceis de visualizar, mesmo com novos microscópios de última geração.

"Precisávamos ir de dados de imagem desafiadores, embaçados e ruidosos para extrair as porções de sinal que precisamos ver", diz Charles.

Para fazer isso, Bergles, Sulam, Charles, Huganir e seus colegas recorreram ao aprendizado de máquina, uma estrutura computacional que permite o desenvolvimento flexível de ferramentas automáticas de processamento de dados.

O aprendizado de máquina foi aplicado com sucesso a muitos domínios da imagem biomédica e, nesse caso, os cientistas aproveitaram a abordagem para melhorar a qualidade das imagens compostas por milhares de sinapses. Embora possa ser uma ferramenta poderosa para detecção automatizada, superando em muito a velocidade humana, o sistema deve primeiro ser "treinado", ensinando ao algoritmo como devem ser as imagens de sinapses de alta qualidade.