Notícia

Simulando sinapses: cientistas da computação usam técnicas de astrofísica para prever a religação de células nervosas no cérebro

Katrin Binner

Fonte

Universidade Técnica de Darmstadt

Data

quinta-feira, 27 junho 2019 11:50

Áreas

Computação.Bioinformática. Neurociências. Inteligência Artificial.

A partir da observação das estrelas, pesquisadores da Universidade Técnica de Darmstadt, na Alemanha, pretendem avançar na solução de um problema que não teria ligação com a astrofísica. O professor Dr. Felix Wolf e o pesquisador Dr. Sebastian Rinke, do Departamento de Ciência da universidade, pretendem desenvolver um modelo do cérebro humano com foco na possibilidade de religação de seus 100 bilhões de células nervosas. Não é tarefa fácil, cada célula nervosa tem um tipo axônio, com milhares de terminais. Eles enviam neurotransmissores químicos ou emitem impulsos elétricos a outros neurônios, como as células nervosas também são denominadas. Para a recepção desses sinais, cada neurônio tem “antenas” finamente ramificadas que se integram com milhares de terminais de outros neurônios para formar sinapses. “Calcular essa rede é demais mesmo para um supercomputador”, explica o Dr.Wolf.

Os astrofísicos enfrentam um desafio semelhante: nossa Via Láctea tem pelo menos 100 bilhões de estrelas e ainda mais planetas. Qualquer pessoa que queira calcular a posição de um objeto celestial deve considerar as forças gravitacionais exercidas por todos os outros. Como este problema não pode ser resolvido por nenhum computador no mundo, os astrônomos Dr. Josh Barnes e Dr. Piet Hut desenvolveram um método de aproximação nos anos 80. O método simplifica o cálculo combinando os objetos celestes para formar grupos. As interações não são mais calculadas para pares, mas as forças que emanam de objetos suficientemente distantes são agrupadas. “Fomos inspirados por essa ideia e construímos uma ponte para as neurociências”, diz o Dr. Wolf. Juntamente com o Dr. Sebastian Rinke, o pesquisador começou a usar o algoritmo Barnes-Hut para calcular a rede neural. Segundo o Dr. Wolf, havia uma razão pela qual ninguém teve essa ideia antes: “os neurocientistas quase nunca conversam com astrofísicos”.

Wolf, no entanto, não era apenas fascinado pela astronomia, mas também pela pesquisa do cérebro. Um modelo computacional, em grande parte co-desenvolvido por ele, simulou a religação de neurônios e, ao fazê-lo, não se restringiu – como modelos anteriores – à amplificação ou enfraquecimento das sinapses existentes, mas criou novos links. Estes constantemente se formam no cérebro adulto.

A nova abordagem pressupõe que os neurônios se esforcem para alcançar um certo nível de atividade: se recebem poucas entradas, formam mais sinapses. Se eles são super estimulados, eles reduzem seus contatos. Experimentos realizados em camundongos confirmam a validade do modelo. No entanto, ele não pode lidar com mais de 100.000 neurônios, equivalentes ao tamanho do cérebro de um inseto, já que o tamanho da tarefa cresce quadraticamente com o número de células nervosas. Isso significa que dobrar o número de células nervosas aumenta o tempo de cálculo em quatro vezes. Para os quase 100 bilhões de neurônios do cérebro humano, o tamanho da tarefa se torna gigantesco.

Modelo modificado

É neste ponto que o algoritmo Barnes-Hut entra em jogo, no entanto, de uma forma modificada, como explica Sebastian Rinke: “Ao contrário dos astrofísicos, não calculamos nenhuma força, mas sim probabilidades de conexão”. O modelo original do cérebro calculou a probabilidade de formação de sinapses para todos os pares de neurônios. O modelo modificado, no entanto, coloca as células nervosas em grupos e calcula a probabilidade de um neurônio se conectar a esse grupo. O grupo é então desdobrado, subdividido e o procedimento é repetido. Eu faço isso até que finalmente encontro os neurônios individuais de novo”, explica o Dr. Rinke. Usando esse método, ele simulou uma rede de um bilhão de células nervosas – mais do que no cérebro de um rato – como parte de sua dissertação.

“Com as extrapolações, conseguimos mostrar que um computador suficientemente grande, baseado na tecnologia atual, pode até calcular uma rede de 100 bilhões de células nervosas”, acrescenta o Dr. Wolf. A simulação de redes neurais é de interesse médico, já que nosso cérebro não está totalmente conectado: depois de um acidente vascular cerebral, após a amputação de membros, mas também quando aprendendo, lembrando e para muitos outros processos, novas sinapses se formam enquanto outras desaparecem. Se a reorganização pudesse ser prevista, os médicos poderiam otimizar a cirurgia cerebral e o tratamento de distúrbios neurológicos. O tempo e o escopo do tratamento dos pacientes com AVC, por exemplo, poderiam ser melhor planejados se se soubesse com mais precisão como e a que velocidade o cérebro se recupera. Os neurocirurgiões, por sua vez, poderiam proteger as áreas do cérebro durante cirurgias que se regeneram menos. A aplicação clínica do modelo ainda é visionária, enfatiza o Dr. Wolf: “Primeiro devemos avaliar como nossas simulações se relacionam com os dados do paciente”. Os cientistas da computação da Universidade Darmstadt já estão planejando cooperar com parceiros clínicos para comparar seus cálculos com exames cerebrais de pacientes antes e depois de cirurgias.

No futuro, o modelo também poderia impulsionar o desenvolvimento da inteligência artificial. “A rede em nosso cérebro é a chave para nossa capacidade de aprendizado”, diz Wolf, “e se a reconfiguração for melhor compreendida, processos de aprendizado biologicamente inspirados e redes neurais artificiais poderiam ser otimizados”, concluem os pesquisadores.

Acesse a notícia completa na página da Universidade Técnica de Darmstadt (em inglês).

Fonte: Uta Neubauer, Universidade Técnica de Darmstadt. Imagem: Katrin Binner.

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