Mini cérebros no laboratório mostram habilidades surpreendentes
Alguns fragmentos de tecido cerebral cultivado em laboratório demonstraram um conceito inovador: circuitos neurais vivos podem ser guiados para resolver um problema clássico de controle por meio de um feedback cuidadosamente estruturado. Portanto, uma abordagem inovadora em neurociência está em desenvolvimento.
Experimento com organoides corticais e sistema de feedback
Em um sistema de circuito fechado, que forneceu feedback elétrico baseado no desempenho, organoides corticais puderam melhorar gradualmente o controle de um parâmetro clássico da engenharia: equilibrar um poste virtual instável. Contudo, isso ainda está longe de se tornar um biocomputador híbrido funcional. Entretanto, como prova de conceito, o experimento comprova que o tecido neural em cultura pode ser ajustado adaptativamente por meio do feedback estruturado, o que poderá ajudar pesquisadores a entender como doenças neurológicas alteram a capacidade plástica do cérebro.
Objetivo da pesquisa
“Estamos tentando compreender os fundamentos de como os neurônios podem se ajustar adaptativamente para resolver problemas”, afirma Ash Robbins, pesquisador de robótica e inteligência artificial da Universidade da Califórnia (UC) Santa Cruz. Além disso, Robbins destaca que, se conseguirmos entender o que estimula esse ajuste em cultura, conseguiremos estudar de forma inédita como doenças neurológicas afetam a capacidade de aprendizado do cérebro.
O problema clássico do cartpole
O problema do cartpole é conceitualmente simples. Imagine equilibrar um objeto longo, como uma régua ou uma caneta, em sua mão aberta e mantê-lo em pé. Se não estiver perfeitamente alinhado, ele começará a cair. Portanto, é necessário ajustar constantemente a posição da mão para equilibrar o objeto enquanto ele oscila.
Na versão virtual, um carrinho pode se mover para a esquerda ou para a direita para manter um poste articulado equilibrado na posição vertical. As regras são claras, e existe um ponto definido de falha quando o poste se inclina demais. Além disso, pequenos erros se acumulam rapidamente, tornando o problema um clássico controle instável.
Por exemplo, o cartpole é amplamente utilizado em pesquisas de aprendizado por reforço, pois é fácil de simular e rápido de executar. Contudo, ao contrário das tarefas de reconhecimento de padrões, ele exige ajustes constantes e precisos em vez de uma única resposta correta.
Como os organoides participaram do teste
Para Robbins e sua equipe, o cartpole representou uma forma nova e objetiva de testar a capacidade dos organoides cerebrais. Os organoides não foram cultivados a partir de tecido humano, mas sim de células-tronco de camundongo cultivadas para formar pequenos agrupamentos de tecido cortical capazes de transmitir sinais neurais.
Embora esses organoides não fossem complexos o suficiente para pensamento ou consciência, eles podiam enviar e receber sinais elétricos, e suas conexões internas podiam se modificar em resposta à estimulação externa.
Detalhes do experimento de feedback
O experimento baseou-se na simulação do cartpole virtual. Diferentes padrões de estimulação elétrica sinalizavam a direção e o grau de inclinação do poste. As respostas dos organoides foram interpretadas como forças para mover o carrinho para a esquerda ou para a direita, de modo a equilibrar o poste e evitar que ele caísse.
É importante destacar que os organoides não compreendiam a tarefa. Os pesquisadores testaram se as conexões neurais podiam ser ajustadas por feedback, isto é, se rajadas de estimulação elétrica poderiam promover mudanças que direcionassem o sistema para um melhor controle.
Cada tentativa de equilíbrio (conhecida como episódio) seguia até que o poste ultrapassasse um ângulo pré-estabelecido. O desempenho foi monitorado em blocos de cinco episódios consecutivos. Os organoides foram divididos em três grupos: sem feedback, com feedback aleatório aplicado a certos neurônios, e com feedback adaptativo baseado no desempenho prévio.
A condição adaptativa foi a mais importante. Se o desempenho em cinco episódios caiasse em relação à média dos últimos vinte, o sistema emitia uma breve rajada de estimulação elétrica em alta frequência. Um algoritmo ajustava quais neurônios recebiam tais rajadas, com base na melhora que padrões similares tinham mostrado previamente.
“Você pode pensar nisso como um treinador artificial que diz: ‘você está errado, ajuste um pouco desta forma'”, explica Robbins.
Potenciais aplicações e próximo passo da pesquisa
Além de abrir uma nova janela para entender a plasticidade neuronal, este método poderá ser aplicado para investigar como doenças neurológicas prejudicam a capacidade do cérebro de se adaptar. Também oferece uma plataforma experimental para testar intervenções que podem restaurar ou melhorar funções cerebrais, sendo uma ferramenta valiosa para futuros tratamentos.
Portanto, resultados como estes sustentam avanços na interface entre biologia, engenharia e inteligência artificial, aproximando-nos da possibilidade real de novos tratamentos para doenças neurológicas.
Matéria original: https://www.sciencealert.com/scientists-grew-mini-brains-then-trained-them-to-solve-an-engineering-problem
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