A existência de ligações neurais "para trás" entre áreas distantes do neocórtex - a parte do cérebro responsável pelas funções cognitivas superiores - tem desconcertado os cientistas há décadas.
[Imagem: Marques et al.]
Ligações neurais reversas
Que o cérebro não é simples, não é novidade para ninguém. Mas que existem diferentes tipos de ligações neurais, umas que parecem ir "para a frente" e outras "para trás", é algo que veio complicar ainda mais as coisas.
Durante décadas, a existência de ligações densas no cérebro que parecem ir "para trás" tem desconcertado os neurocientistas. Estas ligações, que ligam áreas distantes do neocórtex - a parte do cérebro que é responsável pelas funções cognitivas superiores - servem claramente para transmitir informações importantes. Mas a sua organização - e, por decorrência, seu papel - são largamente desconhecidos.
Agora, uma equipe do Centro Champalimaud em Lisboa (Portugal) lançou algumas luzes sobre o mistério das ligações neurais reversas no sistema visual - estas ligações dizem ao cérebro para onde não olhar.
Segundo Leopoldo Petreanu e seus colegas, estas ligações formam um mapa notavelmente organizado do espaço visual e fornecem pistas importantes sobre a forma como elas podem estar envolvidas na percepção visual.
Modelo do sistema visual
O modelo do sistema visual usado pelos cientistas atualmente é hierárquico, onde estruturas inferiores recebem os dados vindos dos olhos e os enviam para processamento em estruturas superiores do neocórtex, onde a imagem seria formada - é isso o que você ouve nos documentários da TV e lê nas revistas de divulgação científica.
"Este poderia ser um excelente modelo, não fosse um problema óbvio: existem tantas, se não mais, ligações que vão para trás, isto é, das áreas superiores para as inferiores. Há décadas que a função destas ligações de feedback permanece um mistério para os neurocientistas," explicou Petreanu.
Para resolver o mistério, Petreanu, juntamente com Tiago Marques e Julia Nguyen, utilizaram um método único, desenvolvido pela própria equipe, que permite medir a atividade nos pontos de contato entre neurônios das estruturas superiores e inferiores.
"Este método nos permitiu perceber de forma totalmente inédita a organização das ligações de feedback e nos deu pistas sobre a forma como essa organização pode contribuir para a percepção visual," disse Tiago. "Encontramos uma belíssima organização escondida no emaranhado de fios, em que as ligações de feedback se projetam para neurônios específicos em função dos sinais que transportam."
Descobertas recentes haviam mostrado que, no tocante a enxergar cores, o sistema visual humano vai além do padrão RGB.
Já se sabia que o córtex visual primário (também chamado V1), que é o ponto de entrada da informação visual no neocórtex, contém um mapa quase "ponto por ponto" da imagem. A equipe queria saber então se as ligações de feedback coincidem com o mapa visual codificado no V1.
"A resposta foi que sim e não," contou Tiago. "A maioria dos sinais vindos das ligações de feedback formam o mesmo mapa espacial que as áreas de V1 às quais estão ligadas. Em outras palavras, o mapa de V1 e o mapa de feedback sobrepõem-se. Esta observação, que já havia sido reportada noutras espécies, tais como os primatas, não foi uma surpresa."
"Nos camundongos, porém, observamos algo de novo," salienta Marques. "As ligações de feedback também codificavam informações vindas de outros locais do espaço visual. Dado que a técnica que utilizamos é inédita e apenas foi aplicada aqui, é provável que esta propriedade também se encontre noutras espécies."
Este resultado sugere que os sinais de feedback enviados pelas áreas corticais superiores são utilizados para fornecer contexto às estruturas "inferiores" - dos próprios olhos.
"Segundo a estrutura hierárquica do sistema visual, as estruturas inferiores só teriam acesso a informações locais, de baixo nível," explica Tiago. "O que as ligações de feedback lhes fornecem é a 'visão global'. Desta forma, a atividade dos neurônios das estruturas inferiores pode ser alterada em função do contexto. Este tipo de contextualização é muito importante para a percepção visual. Por exemplo, um círculo verde visto à distância será facilmente identificado como uma bola de tênis numa quadra de tênis ou como uma maçã numa fruteira."
Essa descoberta levou a equipe a olhar ainda mais de perto outros tipos de informação que as ligações de feedback poderiam enviar ao V1, por exemplo, as informações que permitem identificar os objetos.
Por exemplo, como poderiam as ligações de feedback ajudar a acentuar as linhas de contorno dos objetos? Duas possibilidades: amplificando a atividade dos neurônios do V1 onde as linhas estão localizadas, ou silenciando a atividade dos neurônios onde as linhas não deveriam estar.
As ondas alfa parecem organizar o processamento visual no cérebro, codificando as informações necessárias para a visão.
"Descobrimos que a segunda opção é a mais provável," diz Petreanu. "As ligações de feedback eram abundantes em áreas do V1 situadas fora das linhas. A nossa hipótese é, portanto, que esta organização serve para silenciar os neurônios nas áreas fora das linhas de contorno dos objetos, acentuando assim o contraste entre os objetos e o que os rodeia."
E o processo é ainda mais interessante quando o objeto está em movimento, com as ligações de feedback que respondem aos objetos em movimento ocorrendo mais em regiões do V1 situadas no sentido oposto ao do movimento.
No seu conjunto, estes resultados sugerem que estas ligações de feedback atuam como uma espécie de "clarividência". Como os neurônios se organizam desta forma ainda é algo a se esclarecer.
"Pensamos que as ligações de feedback aprendem, com base na experiência, o que esperar do mundo exterior e, a seguir, utilizam esse conhecimento para moldar a informação visual," disse Petreanu. "No mundo exterior, os objetos são definidos por linhas contínuas, e não por pontos isolados, e os objetos em movimento têm tendência a manter a sua trajetória, e não a movimentar-se ao acaso. Portanto, as ligações de feedback tentam em particular acentuar as características que aprenderam a antecipar. E surpreendentemente, fazem-no apontando para os locais opostos aos locais antecipados."
Segundo Petreanu, estas descobertas não só contribuem para a nossa compreensão da neurobiologia, mas também poderão ter implicações na área da visão artificial, ou visão de máquina.
"A relação entre a visão artificial e a neurociência foi sempre próxima," afirmou. "O conhecimento da organização dos circuitos cerebrais e, em especial do neocórtex, tem inspirado algoritmos cada vez melhores em tornar as máquinas capazes de 'ver'."
Contudo, embora os algoritmos atuais de visão artificial sejam bastante bons, eles ainda não conseguem igualar o desempenho humano. "Os algoritmos modernos de visão artificial não costumam incluir ligações de feedback. Os nossos resultados poderão inspirar novos algoritmos, capazes de tirar partido destas ligações, o que poderá fazer com que o futuro chegue um pouco mais depressa," concluiu o pesquisador.