Com mapas das conexões entre neurônios e métodos de inteligência artificial, os pesquisadores agora podem fazer o que nunca imaginaram ser possível: prever a atividade de neurônios individuais sem fazer uma única medição em um cérebro vivo.
Por décadas, neurocientistas passaram inúmeras horas no laboratório medindo meticulosamente a atividade de neurônios em animais vivos para descobrir como o cérebro possibilita o comportamento. Esses experimentos renderam insights inovadores sobre como o cérebro funciona, mas eles apenas arranharam a superfície, deixando grande parte do cérebro inexplorada.
Agora, pesquisadores estão usando inteligência artificial e o conectoma — um mapa de neurônios e suas conexões criado a partir do tecido cerebral — para prever o papel dos neurônios no cérebro vivo. Usando apenas informações sobre a conectividade de um circuito neural coletado do conectoma do sistema visual da mosca-das-frutas e um palpite sobre o que o circuito deve fazer, pesquisadores criaram uma simulação de IA do sistema visual da mosca-das-frutas que pode prever a atividade de cada neurônio no circuito.
“Agora temos um método computacional para transformar medições do conectoma em previsões de atividade neural e função cerebral, sem primeiro começar com medições difíceis de adquirir da atividade neural para cada neurônio”, diz o líder do grupo Janelia, Srini Turaga, autor sênior da nova pesquisa.
A equipe de cientistas do Janelia Research Campus do HHMI e da Universidade de Tübingen usou o conectoma para construir uma simulação detalhada de rede mecanicista profunda do sistema visual da mosca, onde cada neurônio e sinapse no modelo corresponde a um neurônio e sinapse reais no cérebro. Embora eles não conhecessem a dinâmica de cada neurônio e sinapse, os dados do conectoma permitiram que a equipe usasse métodos de aprendizado profundo para inferir esses parâmetros desconhecidos. Eles combinaram essas informações com o conhecimento sobre o objetivo do circuito: detecção de movimento.
“Nesse ponto, tudo se encaixou, e finalmente pudemos descobrir se esse modelo restrito ao conectoma nos dá um bom modelo do cérebro”, diz Janne Lappalainen, estudante de doutorado na Universidade de Tübingen que liderou a pesquisa.
O novo modelo prevê a atividade neural produzida por 64 tipos de neurônios no sistema visual da mosca-das-frutas em resposta à entrada visual e reproduz com precisão mais de duas dúzias de estudos experimentais realizados nas últimas duas décadas.
Ao permitir que pesquisadores prevejam a atividade de neurônios individuais usando apenas o conectoma, o novo trabalho tem o potencial de transformar como neurocientistas geram e testam hipóteses sobre como o cérebro funciona. Em princípio, cientistas agora podem usar o modelo para simular qualquer experimento e gerar previsões detalhadas que podem ser testadas em laboratório.
A nova pesquisa fornece mais de 450 páginas de previsões coletadas do novo modelo, incluindo a identificação de células que antes não eram conhecidas por estarem envolvidas na detecção de movimento, e que agora podem ser examinadas em moscas vivas.
O trabalho do grupo fornece uma estratégia para transformar a riqueza de dados do conectoma gerados pela Janelia e outras instituições de pesquisa em uma compreensão avançada do cérebro vivo, de acordo com os pesquisadores.
“Há uma grande lacuna entre o instantâneo estático do conectoma e a dinâmica da computação da vida real no cérebro vivo, e a questão era: podemos preencher essa lacuna em um modelo? Este artigo, para o exemplo específico da mosca da fruta, mostra uma estratégia para preencher essa lacuna”, diz Jakob Macke, autor sênior do artigo e professor da Universidade de Tübingen.
