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Modelo de avalanche neuronal ganha adeptos

Observações indicam que episódios de atividade cerebral desordenada propiciam equilíbrio do sistema

James O`Brien para Quanta Magazine
Evidências sugerem que episódios localizados de atividade cerebral desordenada, como avalanches em uma pilha de areia, ajudam a manter o sistema como um todo em equilíbrio saudável.

 

 

 

 
Por Jennifer Ouellette e Quanta Magazine

De Quanta Magazine (encontre a história original aqui, em inglês).

Em 1999, o físico dinamarquês Per Bak declarou a um grupo de neurocientistas que ele só tinha levado 10 minutos para determinar onde as coisas tinham dado errado. Talvez o cérebro fosse menos complicado que supunham, sugeriu. Talvez ele funcionasse com base nos mesmos princípios fundamentais de uma simples pilha de areia, na qual avalanches de diversos tamanhos ajudam a manter a estabilidade total do sistema, um processo que chamou “criticalidade auto-organizada”.

Por mais que cientistas de outros campos apreciem físicos declaradamente francos, que alegam saber tudo, a ideia audaciosa de Bak, de que a complexidade ordenada do cérebro e sua capacidade de raciocinar resultam espontaneamente da atividade elétrica desordenada de neurônios, não teve aceitação imediata.

Com o passar do tempo, o argumento radical de Bak transformou-se, aos trancos e barrancos, em uma disciplina científica legítima. Atualmente, cerca de 150 cientistas de todo o mundo estudam os chamados fenômenos “críticos” no cérebro. O tema foi foco de pelo menos três workshops específicos só em 2013. Acrescente a isso os esforços em curso para fundar uma publicação científica dedicada a esses estudos e você terá todas as características de um campo que assume a direção de uma corrente dominante.

Na década de 80, Bak primeiro ponderou como a requintada ordem observada na natureza resulta da mistura desordenada de partículas que constituem os blocos de construção da matéria. Ele encontrou uma resposta na transição de fase, o processo pelo qual um material se transforma de uma fase de matéria para outra. Essa mudança pode ser súbita, como água que evapora em vapor, ou gradual, como um material que se torna supercondutor. O momento exato da transição, quando o sistema está a meio caminho entre uma fase e outra, é chamado ponto crítico, ou ponto de inflexão”.

Transições de fase clássicas requerem o que é conhecido como ajuste preciso: no caso da água que se transforma em vapor, o ponto crítico só pode ser alcançado se a temperatura e a pressão estiverem exatamente certas. Mas Bak propôs um meio no qual interações simples, locais, entre os elementos de um sistema poderiam alcançar espontaneamente esse ponto crítico, o que explica a expressão “criticalidade auto-organizada”.

Considere a areia que escorre por uma ampulheta de cima para baixo. A areia se acumula de grãoem grão. Emalgum momento a pilha crescente, em baixo, atinge um ponto em que fica tão instável que o próximo grão a cair pode fazer com que ela colapse em uma avalanche. Quando ocorre um desmoronamento, a base se alarga e a areia começa a se acumular de novo, até que a pilha atinja novamente o ponto crítico e desabe. É através dessa série de desmoronamentos de diversos tamanhos que a pilha de areia, um complexo sistema de milhões de elementos minúsculos, mantém a estabilidade geral.

Enquanto essas pequenas instabilidades paradoxalmente mantêm o monte de areia estável, uma vez que ele atinge o ponto crítico, não há como prever se o próximo grão a cair provocará um desmoronamento, nem que dimensão qualquer avalanche terá. De acordo com o que é conhecido como uma lei da potência só se pode ter certeza de que avalanches menores ocorrerão com maior frequência que grandes.

Bak apresentou a criticalidade auto-organizada em um artigo histórico em 1987 — um dos trabalhos de física mais citados nos últimos 30 anos. Bak começou a notar o papel estabilizador de frequentes colapsos menores onde quer que olhasse. Seu livro “How Nature Works”, (“Como a natureza funciona”, não traduzido para o português), de 1996, estendeu o conceito além de simples montes, ou pilhas, de areia para outros sistemas complexos: terremotos, mercados financeiros, engarrafamentos de trânsito, evolução biológica, a distribuição de galáxias no Universo — e o cérebro. A hipótese de Bak implica que, na maior parte do tempo, o cérebro se equilibra à beira de uma transição de fase, oscilando entre ordem e desordem.

O cérebro é uma máquina incrivelmente complexa. Cada um de seus bilhões de neurônios está conectado a milhares de outros, e suas interações dão origem ao processo emergente que chamamos “pensar, raciocinar”. De acordo com Bak, a atividade elétrica de células cerebrais se move para frente e para trás entre períodos calmos e avalanches — como os grãos em sua pilha de areia — de modo que o cérebro está sempre precariamente equilibrado exatamente nesse ponto crítico.

Uma compreensão melhor dessas dinâmicas críticas poderia lançar luz sobre o que acontece quando há um mau funcionamento do cérebro. A criticalidade auto-organizada também é promissora como estrutura teórica unificadora. De acordo com o neurofisiólogo Dante Chialvo, a maioria dos atuais modelos em neurociência somente se aplica a experimentos isolados. Para replicar os resultados de outros experimentos, cientistas precisam mudar os parâmetros, “refinar o sistema”, ou usar um modelo completamente diferente.

A criticalidade auto-organizada tem certo apelo intuitivo, mas uma boa teoria científica precisa ser mais que elegante e bela. A noção de Bak teve a sua quota de críticos, em parte porque muitos consideram sua abordagem ridiculamente ampla: Ele não viu nada de estranho em cruzar fronteiras disciplinares e usar a criticalidade auto-organizada para vincular a dinâmica de incêndios florestais, sarampo e a estrutura em grande escala do Universo, muitas vezes em uma única palestra. Ele também não media palavras. Sua personalidade abrasiva não lhe rendia a estima dos críticos, embora Lee Smolin, um físico do Instituto Perimeter de Física Teórica, no Canadá, tenha atribuído isso a uma “simplicidade infantil” e não à arrogância. “Não teria lhe ocorrido que houvesse qualquer outra maneira de ser”, escreveu Smolin em uma memória após a morte de Bak em 2002. “A ciência é dura, e temos que dizer o que pensamos”.

Ainda assim, as ideias de Bak encontraram terreno fértil em alguns cientistas que pensavam de modo semelhante. Dante Chialvo, agora na University of California, Los Angeles, e no Conselho Nacional de Pesquisa Científica e Técnica da Argentina, conheceu Bak no Laboratório Nacional Brookhaven por volta de 1990 e se convenceu de que a criticalidade auto-organizada podia explicar a atividade cerebral. Ele também encontrou considerável resistência. “Tive que enfrentar uma série de críticas, porque não tínhamos dados suficientes”, confessou Chialvo. Dietmar Plenz, um neurocientista do Instituto Nacional de Saúde Mental, lembrou que, na época, era impossível obter uma verba em neurociência para trabalhar em criticalidade auto-organizada devido à falta de evidência experimental.

Desde 2003, no entanto, o volume de evidências que mostram que o cérebro apresenta propriedades fundamentais de criticalidade tem aumentado — de exames de secções (ou “fatias”) de tecido cortical e gravações eletroencefalográficas (EEGs) das interações entre neurônios individuais até estudos em grande escala comparando as previsões de modelos computadorizados com dados de imagens de varreduras por ressonância magnética funcional (fMRI, na sigla em inglês). “Agora o campo está suficientemente maduro para resistir a críticas”, avaliou Chialvo.

Um dos primeiros testes empíricos do modelo de pilha de areia de Bak foi realizado em 1992, no departamento de física da Universidade de Oslo, na Noruega. Os físicos confinaram pilhas de arroz entre placas de vidro e adicionaram um grão de cada vez, registrando a resultante dinâmica de avalancheem câmera. Elesconstataram que as pilhas de grãos de arroz alongados se comportavam de modo muito similar ao modelo simplificado de Bak.

Mais notavelmente, as avalanches menores foram mais frequentes que as maiores, seguindo a esperada distribuição da lei de potência. Isso quer dizer que se houvesse 100 pequenas avalanches envolvendo apenas 10 grãos durante um determinado período de tempo, haveria 10 avalanches envolvendo 100 grãos no mesmo período, mas apenas uma única grande avalanche envolvendo mil grãos. (O mesmo padrão havia sido observado em terremotos e suas réplicas. Se há 100 terremotos de magnitude 6 na escala Gutenberg-Richter em um dado ano, haverá 10 terremotos de magnitude 7 e um de magnitude 8.)

Dez anos depois, Plenz e um colega, John Beggs, atualmente um biofísico na Indiana University, observaram o mesmo padrão de avalanches na atividade elétrica de neurônios em secções corticais — a primeira evidência fundamental de que o cérebro funciona com base na criticalidade. “Isso era algo que ninguém acreditava que o cérebro fizesse”, observou Plenz. “A surpresa é que é exatamente isso que acontece”. Desde então, estudos que utilizaram magnetoencefalografias (MEG) e o próprio trabalho de Chialvo comparando simulações computadorizadas com dados de imagens de varredura por ressonância magnética funcional do cérebro em estado de repouso reforçaram a evidência de que o cérebro apresenta essas dinâmicas-chaves de avalanches.

Mas talvez isso não seja tão surpreendente. Não pode haver transições de fase sem um ponto crítico, e sem transições, um sistema complexo como a pilha de areia de Bak, ou o cérebro, não conseguem se adaptar. É por isso que avalanches só ocorrem na criticalidade, um “lugar ideal” em que um sistema está perfeitamente equilibrado entre ordem e desordem, de acordo com Plenz. Normalmente, elas ocorrem quando o cérebro está em seu estado normal de repouso. Avalanches são um mecanismo através do qual um sistema complexo evita ficar “preso”, ou “retido em uma fase”, em um de dois casos extremos. Em um extremo há ordem excessiva, como durante um ataque epiléptico, em que as interações entre os elementos são fortes e rígidas demais, impedindo que o sistema se adapte a condições alternantes. No outro, há um excesso de desordem; os neurônios não se comunicam tanto, ou não estão tão amplamente interligados em todo o cérebro. Nesse caso, as informações não conseguem se disseminar com tanta eficiência e, mais uma vez, o sistema é incapaz de se adaptar.

Um sistema complexo que paira entre “entediante aleatoriedade e entediante regularidade” é surpreendentemente estável de modo geral, explicou Olaf Sporns, um neurocientista cognitivo na Indiana University. “Entediante é ruim”, salientou, pelo menos para um sistema crítico. De fato, “se você tentar evitar constantemente provocar uma avalanche, quando uma acaba acontecendo é provável que ela seja muito grande”, observou Raissa D’Souza, uma cientista de sistemas complexos na University of California, em Davis, que simulou justamente um sistema genérico como esse no ano passado. “Se você provocar avalanches constantemente, você acaba esgotando todo o combustível e, por assim dizer; não haverá oportunidade para grandes avalanches”.

A pesquisa de D’Souza aplica essas dinâmicas para compreender melhor as quedas de energia em redes elétricas. O cérebro precisa de ordem suficiente para funcionar adequadamente, mas também necessita de flexibilidade suficiente para se adaptar a condições mutantes; caso contrário, o organismo não poderia sobreviver. Essa poderia ser uma das razões por que o cérebro apresenta características de criticalidade auto-organizada: ela confere uma vantagem evolutiva. “Um cérebro que não é crítico é um cérebro que faz exatamente a mesma coisa a cada minuto, ou, no outro extremo, é tão caótico que faz uma coisa completamente randômica, não importa quais sejam as circunstâncias”, explicou Chialvo. “Esse é o cérebro de um idiota”.

Quando o cérebro se desvia da criticalidade, a informação não pode mais ser destilada através do sistema com tanta eficiência. Um estudo (ainda não publicado) examinou a privação de sono. Os voluntários permaneceram acordados por 36 horas e depois fizeram um teste de tempo de reação enquanto um EEG monitorava sua atividade cerebral. Quanto mais privada de sono, mais a atividade cerebral da pessoa se desviava do ponto crítico de equilíbrio e pior foi seu desempenho no teste.

Outro estudo coletou dados de pessoas epilépticas durante os surtos. As gravações de seus EEGs revelaram que, no meio dos episódios, as avalanches indicadoras de criticalidade desapareciam. De acordo com Plenz, havia uma sincronização excessiva entre os neurônios, e depois o “processamento de informações colapsa, as pessoas perdem a consciência, e não se recordam do que aconteceu”.

Chialvo visualiza a criticalidade auto-organizada fornecendo a neurocientistas uma teoria mais ampla, mais fundamental, como as encontrados na física. Ele acredita que ela poderia ser usada para modelar a mente em todos os seus estados possíveis: desperta, dormindo, sob anestesia, sofrendo uma convulsão, e sob a influência de uma droga psicodélica, entre muitas outras possibilidades.

Isso é especialmente relevante à medida que a neurociência se aprofunda no reino da “big data”. As mais recentes técnicas de imageamento avançado são capazes de mapear sinapses e monitorar a atividade cerebral em resoluções sem precedentes, com uma explosão correspondente do tamanho dos conjuntos de dados. Bilhões de dólares em fundos de pesquisas lançaram o Projeto Conectoma Humano (Human Connectome Project), que visa construir um “mapa de rede” das vias neurais no cérebro, e o chamado projeto BRAIN (Brain Research Through Advancing Innovative Neurotechnologies [Pesquisa Cerebral através de Avançadas Neurotecnologias Inovadoras]) dedicado ao desenvolvimento de novas ferramentas tecnológicas para gravar sinais de células. Além disso, existe o Projeto Cérebro Humano (Human Brain Project), europeu, empenhado em simular o cérebro humano completo em um supercomputador, e o projeto Brainnetome, da China, para integrar dados coletados de todas as redes complexas da hierarquia do cérebro.

Mas sem uma teoria subjacente será difícil reunir todos os insights potenciais ocultos nos dados. “É bom construir mapas e é bom catalogar peças e como elas estão relacionadas, desde que você não perca de vista o fato de que, ao mapear como um sistema funciona de fato, ele é um sistema integrado e é dinâmico”, adverte Sporns.

“A estrutura do cérebro, o mapa preciso de conecções, é quase irrelevante por si só”, argumentou Chialvo, ou melhor, ele é necessário, mas insuficiente para decifrar como a cognição e o comportamento são gerados no cérebro. “O que é relevante é a dinâmica”, frisou ele. Chialvo então comparou o cérebro com um mapa de ruas de Los Angeles contendo todos os detalhes de todas as conexões em todas as escalas, desde entradas privativas para carros até rodovias públicas. O mapa apenas nos revela as conexões estruturais; ele não ajuda a prever como o tráfego se move ao longo dessas conexões, nem onde (e quando) é provável que se forme um engarrafamento. O mapa é estático; o tráfego dinâmico. Como a atividade do cérebro. Em um trabalho recente, Chialvo afirmou que pesquisadores demonstraram que tanto as dinâmicas de tráfego como as dinâmicas cerebrais exibem criticalidade.

Sporns salienta que resta ver o quanto esse fenômeno é robusto no cérebro, deixando claro que são necessárias mais provas além da observação das leis de potência na dinâmica cerebral. Em particular, a teoria ainda carece de uma descrição clara de como a criticalidade resulta de mecanismos neurobiológicos — a sinalização de neurônios em circuitos locais e distribuídos. Mas ele admite estar torcendo para que a teoria tenha sucesso. “Faz tanto sentido”, argumentou. “Se você fosse criar um cérebro, provavelmente gostaria de ter criticalidade na mistura. Mas, em última análise, é uma questão empírica”.

Reproduzido com permissão de Quanta Magazine, uma divisão editorial independente da SimonsFoundation.org, cuja missão é melhorar a compreensão pública da ciência, ao cobrir o desenvolvimento e as tendências de pesquisas em matemática e nas ciências físicas e da vida.

 Sciam 7 de abril de 2014

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