Neurocientistas criam o mapa mais detalhado das conexões neurais em um cérebro de mamífero
O estudo levou nove anos e envolveu mais de 150 cientistas de 22 instituições. A equipe analisou um milímetro cúbico de tecido cerebral de um camundongo — uma região correspondente ao córtex visual primário e à retina — e identificou mais de meio bilhão de conexões entre neurônios.
Durante a pesquisa, o animal foi exposto a vídeos, incluindo cenas do filme Matrix e de esportes radicais, enquanto os cientistas monitoravam a atividade cerebral utilizando uma tecnologia de imagem capaz de detectar íons de cálcio, indicativos da transmissão de informações entre os neurônios.
Em seguida, o cérebro foi fatiado em cerca de 28 mil camadas ultrafinas e fotografado com microscopia eletrônica. As imagens foram usadas para reconstruir o tecido cerebral em 3D, com o apoio de IA para identificar, colorir e mapear cada neurônio e suas ramificações, embora parte desse trabalho ainda exija revisão manual.
Esse modelo altamente detalhado permite investigar como a estrutura do cérebro se relaciona com suas funções, o que pode ajudar a compreender como as memórias são formadas, como funciona a percepção do mundo, e como condições como autismo e esquizofrenia podem estar ligadas a padrões anômalos de conectividade neural.
A pesquisa também resultou na criação de um “gêmeo digital” do cérebro do camundongo — uma réplica virtual extremamente precisa, capaz de ser usada em experimentos e testes no ambiente digital.
Apesar do avanço, o estudo cobre apenas cerca de 1 milésimo do cérebro total do camundongo. Ainda assim, a comunidade de inteligência do Escritório do Diretor de Inteligência Nacional dos EUA, que financiou parte do projeto, acredita que esse nível de detalhamento abre caminho para uma possível engenharia reversa dos “algoritmos” cerebrais.
A expectativa é que esses conhecimentos inspirem novas abordagens em aprendizado de máquina, já que cérebros de mamíferos tomam decisões complexas com muito mais eficiência e com menos dados do que os sistemas computacionais atuais.