Aprendizagem motora vista do lado dos neurónios e as interfaces cérebro-máquina

Investigadores do Centro Champalimaud concluíram, em estudo já publicado, que é possível melhorar o desempenho das interfaces cérebro-máquina de forma que doentes paralisados controlem braços robóticos com o poder da ‘mente’.

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Centro Champalimaud
Centro Champalimaud. Foto: Rosa Pinto

Quando se começa a aprender piano, hesita-se muito e bate-se com frequência nas teclas erradas. Mas com treino, os movimentos tornam-se mais fluidos e certeiros, indica comunicado do Centro Champalimaud (CC), e acrescenta: “Este aperfeiçoamento motor acontece primeiro no cérebro, mas como é que os neurónios envolvidos se organizam para identificar e consolidar os circuitos neurais que melhor permitem este fino controlo motor?”

A questão tem envolvido muito do trabalho de uma equipa internacional de neurocientistas, que integra dois investigadores do Centro Champalimaud, em Lisboa. A equipa começou a ‘dissecar’ a evolução dos padrões de atividade neural associados à aprendizagem de tarefas motoras por animais, e os resultados já foram publicados na revista ‘Neuron’.

Os resultados da investigação indica o CC, “poderão permitir melhorar o desempenho das interfaces cérebro-máquina (ICM), dispositivos que permitem a doentes paralisados controlarem braços robóticos literalmente ‘com o poder da mente’.”

A investigação

A aprendizagem motora passa por uma primeira fase de tentativa e erro e uma fase final de consolidação dos movimentos, indica o CC, e Vivek Athalye, investigador, primeiro autor do estudo, citado pelo CC, esclareceu: “Quando um animal está a aprender a realizar uma nova tarefa motora, começa por explorar diferentes movimentos”, e “à medida que vai observando as consequências dos seus movimentos, vai moldando-os, e acaba por consolidar aqueles que são bem-sucedidos.”

“O que nós queremos saber é como o cérebro explora e consolida os padrões de atividade neural subjacentes a estas alterações de comportamento”, referiu o investigador.

Vivek Athalye e Rui Costa, também Investigador do Centro Champalimaud, utilizaram na investigação dados obtidos, em 2009, por José Carmena e Karunesh Ganguly, respetivamente da Universidade da Califórnia em Berkeley e em San Francisco, investigadores que também são coautores do estudo.

Rui Costa indicou: “Os dados já estavam disponíveis”, e lembrou: “O que mostra que, nesta era de Big Data, nem sempre são precisas novas experiências para fazer avançar o conhecimento”.

Neurocientistas fazem experiências

As experiências desenvolvidas por José Carmena e Karunesh Ganguly foram feitas em dois animais, cada um deles com elétrodos implantados no córtex motor e ligados a uma ICM. Os elétrodos captaram em simultâneo a atividade de mais de uma dezena de neurónios do córtex motor, entretanto os animais tinham aprendido a deslocar um cursor num ecrã de computador através da atividade dessa dezena de neurónios.

“Os animais percebem rapidamente, ao fim de um dia, que conseguem movimentar o cursor com a atividade cerebral”, explicou Rui Costa. Também neste caso, após uma fase de exploração inicial, o comportamento dos animais evoluiu para uma consolidação dos movimentos do cursor. “Após 15 sessões de treino, os animais tornam-se experientes”.

Resultados observados

Vivek Athalye e Rui Costa e outras equipas de investigação registaram alterações da atividade neuronal no córtex motor durante a aprendizagem de outras tarefas motoras por animais.

“No córtex motor, a atividade começa por ser muito variável e depois torna-se consistente, menos variável, cristaliza”, salientou Rui Costa. “Foi então que o Vivek começou a procurar a maneira de como o cérebro estaria a operar esta mudança”.

Para os investigadores não era claro se os neurónios faziam variar a sua atividade de forma independente (privada) ou conjunta, ou seja, partilhada. “Como é que os neurónios coordenam a sua atividade ao longo da aprendizagem?” E “será que cada neurónio explora e adquire padrões de atividade independentemente dos outros, ou será que se coordenam para procurar e adquirir padrões de atividade? Foram as questões formuladas por Vivek Athalye.

“Para responder a estas perguntas, desenvolvemos modelos estatísticos” com base nos resultados observados nos animais.

Rui Costa esclareceu: “O Vivek desenvolveu um algoritmo que separa efetivamente a componente privada da componente partilhada da atividade neuronal”, e desta forma “descobriu que, na fase inicial da aprendizagem, a atividade dos neurónios é em grande parte privada, ao passo que, quando os animais se tornam muito bons a desempenhar a tarefa motora (experientes), a atividade neuronal passa a ser sobretudo coordenada. Como instrumentos musicais que começam por tocar separadamente e no fim formam uma orquestra.”

Vivek Athalye acrescentou: “Descobrimos que, no início, quando o cursor explorava o ecrã do computador, cada neurónio agia de forma independente, o que sugere que o cérebro tem uma grande flexibilidade para identificar os padrões de atividade que produzem comportamento. Mas depois, durante a aprendizagem, os neurónios começam a coordenar a sua atividade para conseguir controlar o cursor com destreza.”

Aplicação dos resultados

Os investigadores referem que uma consequência dos resultados do trabalho é que tornam possível o desenvolvimento, no futuro, de ICM com melhor desempenho para aplicações médicas, como o uso de braços robotizados por doentes paralisados. Isto porque, em princípio, deverá ser possível extrair, do ‘ruído’ produzido por inúmeros neurónios, a atividade dos neurónios relevantes para realizar uma dada tarefa motora com perícia, e a seguir, enviar apenas esses sinais relevantes para o braço robotizado.

As condições experimentais do estudo são obviamente muito mais simples do que as da aprendizagem motora natural, onde são os músculos que efetuam os movimentos sob o comando do cérebro. Rui Costa esclareceu que “no movimento natural, não conseguimos identificar quais são exatamente os neurónios que estão a controlar os músculos”. Aqui, pelo contrário só podem ser os neurónios que se encontram ligados à ICM.

Isso não impede os autores de especular que um processo semelhante ao que observaram nas experiências com animais também estará subjacente à aprendizagem motora normal. “No domínio das hipóteses malucas”, referiu Rui Costa, “os nossos resultados poderão permitir explicar muitos processos de aprendizagem.”

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