Ressonância Magnética Funcional revela novos insights sobre o cérebro humano

Estudo usa dados de neuroimagem não invasivos para revelar propriedades celulares de diferentes regiões cerebrais, fornecendo um novo caminho para examinar distúrbios neurológicos.

21 Jan, 2019

Uma equipe de pesquisa interdisciplinar liderada por cientistas da Universidade Nacional de Cingapura (NUS) empregou com sucesso o aprendizado de máquina para descobrir novos insights sobre a arquitetura celular do cérebro humano.

A equipe demonstrou uma abordagem que estima automaticamente parâmetros do cérebro usando dados coletados da ressonância magnética funcional (fMRI) , permitindo aos neurocientistas inferir as propriedades celulares de diferentes regiões do cérebro sem sondar o cérebro usando meios cirúrgicos. Esta abordagem poderia ser usada para avaliar o tratamento de distúrbios neurológicos e para desenvolver novas terapias.

“As vias subjacentes de muitas doenças ocorrem no nível celular, e muitos produtos farmacêuticos operam no nível de microescala. Para saber o que realmente acontece nos níveis mais internos do cérebro humano, é crucial para nós desenvolver métodos que possam se aprofundar nas profundezas do cérebro de forma não invasiva ”, disse o líder assistente de equipe Prof. Thomas Yeo, que é da Cingapura. Instituto de Neurotecnologia (SINAPSE) na NUS, e o Centro de Pesquisa de Imagem Clínica A * STAR-NUS (CIRC).

O novo estudo , conduzido em colaboração com pesquisadores da Holanda e da Espanha, foi publicado pela primeira vez on-line na revista Science Advances, em 9 de janeiro de 2019.

Desvendando a complexidade do cérebro humano

O cérebro é o órgão mais complexo do corpo humano, e é composto de 100 bilhões de células nervosas que, por sua vez, estão conectadas a cerca de 1.000 outras. Qualquer dano ou doença que afete até mesmo a menor parte do cérebro pode levar a graves deficiências.

Atualmente, a maioria dos estudos do cérebro humano está limitada a abordagens não invasivas, como a ressonância magnética (MRI). Isso limita o exame do cérebro humano no nível celular, que pode oferecer novos insights sobre o desenvolvimento e o potencial tratamento de várias doenças neurológicas.

Diferentes equipes de pesquisa em todo o mundo têm aproveitado a modelagem biofísica para preencher essa lacuna entre a imagem não invasiva e a compreensão celular do cérebro humano. Os modelos biofísicos do cérebro poderiam ser usados para simular a atividade cerebral, permitindo aos neurocientistas obter insights sobre o cérebro. No entanto, muitos desses modelos se baseiam em suposições excessivamente simplistas, como todas as regiões do cérebro que possuem as mesmas propriedades celulares, que os cientistas sabiam ser falsas por mais de 100 anos.

Construindo modelos cerebrais virtuais

Yeo e sua equipe trabalharam com pesquisadores da Universitat Pompeu Fabra, Universitat Barcelona e University Medical Center Utrecht para analisar dados de imagens de 452 participantes do Projeto Conectom Humano. Partindo do trabalho de modelagem anterior, eles permitiram que cada região do cérebro tivesse propriedades celulares distintas e algoritmos de aprendizado de máquina explorados para estimar automaticamente os parâmetros do modelo.

“Nossa abordagem atinge um ajuste muito melhor com dados reais. Além disso, descobrimos que os parâmetros do modelo de microescala estimados pelo algoritmo de aprendizado de máquina refletem como o cérebro processa as informações ”, disse Peng Wang, Ph.D., que é o primeiro autor do artigo, e conduziu o estudo quando foi pesquisador de pós-doutorado na equipe de Yeo.

A equipe de pesquisa descobriu que as regiões do cérebro envolvidas na percepção sensorial, como visão, audição e tato, exibem propriedades celulares opostas às regiões cerebrais envolvidas no pensamento interno e nas memórias. O padrão espacial da arquitetura celular do cérebro humano reflete de perto como o cérebro processa hierarquicamente as informações do ambiente. Essa forma de processamento hierárquico é uma característica fundamental do cérebro humano e dos avanços recentes da inteligência artificial.

"Nosso estudo sugere que a hierarquia de processamento do cérebro é apoiada pela diferenciação em microescala entre suas regiões, o que pode fornecer mais pistas para avanços na inteligência artificial", disse Yeo, que também está no Departamento de Engenharia Elétrica e de Computação na NUS Faculdade de Engenharia.

Avançando, a equipe da NUS planeja aplicar sua abordagem para examinar os dados do cérebro de participantes individuais, para entender melhor como a variação individual na arquitetura celular do cérebro pode estar relacionada a diferenças nas habilidades cognitivas. A equipe espera que esses resultados mais recentes possam ser um passo em direção ao desenvolvimento de planos de tratamento individualizados com drogas específicas ou estratégias de estimulação cerebral.

Para mais informações: www.advances.sciencemag.org

Referência: 1. Wang P., Kong R., Kong X., et al. A inversão de um modelo de circuito de larga escala revela uma hierarquia cortical no cérebro humano em repouso dinâmico. Avanços da Ciência, 9 de janeiro de 2019. DOI: 10.1126 / sciadv.aat7854

Fonte: Imaging Technology News 

 

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