Cientistas desvendam o bê-á-bá dos neurónios a aprender

Descoberta de grupo que inclui o neurocientista Rui Costa, da Fundação Champalimaud, vai ajudar a tornar mais eficientes dispositivos comandados com a mente, para pessoas com paralisia

Imagine-se alguém que nunca jogou ténis e que decide aprender. As primeiras tentativas serão desastradas e depois, à medida que os treinos avançam, as coisas começam a melhorar e o aprendiz torna-se mais eficiente. É o normal. Mas o que acontece exatamente no cérebro durante esse processo?

Para responder a esta pergunta, o neurocientista Rui Costa, da Fundação Champalimaud, e um grupo de colegas da Universidade da Califórnia inventaram um engenhoso processo que lhes permitiu seguir o rasto de cada um dos neurónios do córtex motor envolvidos naquele tipo de aprendizagem. E o que descobriram foi isto: a atividade desses neurónios como que espelha a própria evolução da aprendizagem. Primeiro, numa atividade aparentemente aleatória e muito individualizada, é cada neurónio por si , "como os instrumentistas de uma orquestra que estivessem a tocar cada um para seu lado, e depois, pouco a pouco, vão-se concertando e articulando, até que passam a funcionar de forma partilhada, e ficam sincronizados", explica Rui Costa.

O ténis também foi só um exemplo, "poderíamos falar de aprender a tocar piano, ou outro instrumento qualquer ", explica o investigador - o que conta é que este padrão para aprender uma "habilidade" que exige um desempenho motor é sempre o mesmo.

A partir daqui, fica aberto o caminho para otimizar a interface cérebro-máquina, uma área em que Rui Costa tem desenvolvido parte do seu trabalho, nomeadamente com o projeto Brain Flight (ver texto ao lado).

As possibilidades são óbvias, como a aplicação a um sistema de comando, através do pensamento, de um braço-robô ou de uma cadeira de rodas - usando um dispositivo com elétrodos que capta a atividade neuronal -, para pessoas com paralisia.

Um filtro feito de matemática

Para chegar a estes resultados, agora publicados na revista científica Neuron, os investigadores testaram ratinhos aos quais aplicaram elétrodos para medir a atividade dos diferentes neurónios no córtex motor enquanto os animais aprendiam a mexer um cursor usando apenas a atividade cerebral.

Por mais incrível que isso pareça, os ratos aprenderam a fazer aquela tarefa ao longo de uma série de sessões e ficaram até bastante experientes com 15 "treinos". Durante todo o tempo os cientistas foram medindo a atividade neuronal e foi assim que observaram o tal padrão. Mas não fizeram só isso.

Como queriam perceber em detalhe a forma de operar de cada neurónio e também do seu conjunto criaram um algoritmo (um sistema matemático) para separar a atividade dos neurónios do tipo cada um por si (que caracteriza aquela fase inicial da aprendizagem, e que os cientistas designam como "privada") e a sua operação sincronizada, ou partilhada, que corresponde à fase em que já há eficiência na tarefa aprendida. E, num passo mais à frente, filtraram uma delas - só deixavam passar a atividade neuronal partilhada. Resultado: a aprendizagem da tarefa tornou-se muito mais rápida. "Já testámos isto em primatas e basta uma sessão para aprenderem a tarefa", sublinha satisfeito Rui Costa.

O que se segue, adianta o neurocientista, "é testar isto em seres humanos" e pegar nas pontas que ficaram soltas. Voltando à imagem da orquestra, "não sabemos ainda se há um maestro - ou maestros -, que a certa altura passe a coordenar a atividade dos neurónios durante a aprendizagem da tarefa. É o vamos procurar a seguir".

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