Centro Avançado de Biofotônica Waitt

Os 38 ensaios clínicos atualmente registrados com a palavra-chave "neurogênese adulta" indicam um crescente interesse em novos neurônios como alvo de intervenção. Hoje, temos fortes evidências de que a neurogênese adulta está envolvida na função do hipocampo e pode contribuir para as funções cerebrais em condições de saúde e doença. A pesquisa em neurogênese agora pode abordar novas questões, como (1) a identidade das células-tronco e sua integração de estímulos para iniciar a neurogênese, (2) a natureza do nicho neurogênico e a neurogênese sem atividade de células-tronco, (3) a complexa funcionalidade além do hipocampo e (4) a teoria evolutiva e computacional, incluindo redes neurais neurogênicas para inteligência artificial.

A medula espinhal representa um ponto crucial no sistema nervoso central (SNC), integrando e modulando sinais que, em última análise, moldam nossas interações cotidianas com o mundo. Sua substância cinzenta é organizada em lâminas discretas que se estendem ao longo do eixo dorsoventral e abrangem modalidades específicas de cada circuito. Concomitantemente, extensas redes interconectadas de interneurônios dentro e entre essas lâminas conferem notável flexibilidade nas respostas comportamentais a um determinado estímulo. A flexibilidade do processamento de informações na medula espinhal, em virtude de sua arquitetura organizada, torna-a uma região particularmente intrigante para explorar os cálculos neuronais subjacentes aos comportamentos, especialmente em sua relação com disfunções neurológicas. Ao mesmo tempo, os astrócitos interagem de forma altamente dinâmica com os circuitos neuronais subjacentes, sugerindo que podem adicionar outra dimensão ao processamento de informações na medula espinhal. Limitações técnicas específicas da medula espinhal têm, por muito tempo, restringido nossa capacidade de investigar a relação entre as interações entre astrócitos e neurônios e a função contínua da medula espinhal. Nesta revisão, destacamos novas perspectivas — particularmente aquelas provenientes de estudos in vivo recentes — que ilustram como os astrócitos moldam ativamente as respostas comportamentais da medula espinhal tanto em condições de saúde quanto de doença. Revisamos brevemente a organização neuronal da medula espinhal para fornecer uma base estrutural para avaliar a relação espacial relativa entre a atividade de astrócitos e neurônios em relação a diferentes projeções da medula espinhal. Dentro dessa estrutura arquitetônica, revisamos evidências crescentes de que os astrócitos da medula espinhal respondem à atividade associada à função da medula espinhal e, por sua vez, modulam os circuitos neuronais subjacentes para alterar as respostas comportamentais futuras. Além disso, propomos uma estrutura conceitual geral para a compreensão das modulações específicas de circuitos na medula espinhal através da perspectiva das interações entre astrócitos e neurônios e destacamos como ela pode ser utilizada para descobrir novas maneiras de direcionar o tratamento de doenças da medula espinhal. Finalmente, apresentamos questões-chave em aberto relacionadas a essa estrutura conceitual e enfatizamos os avanços tecnológicos que facilitarão estudos futuros para abordá-las.

Os neuromoduladores são controladores críticos dos estados neurais, e suas disfunções estão ligadas a diversos transtornos neuropsiquiátricos. Embora muitos aspectos biológicos da neuromodulação tenham sido estudados, os princípios computacionais que explicam como a neuromodulação de populações neurais distribuídas controla os estados cerebrais permanecem obscuros. Ao contrário de entradas contextuais externas, a neuromodulação pode atuar como um único sinal escalar transmitido para uma vasta população de neurônios. Modelamos a modulação do peso sináptico em um modelo de rede neural recorrente e mostramos que os neuromoduladores podem alterar drasticamente a função de uma rede, mesmo quando altamente simplificada. Descobrimos que, sob restrições estruturais como as encontradas no cérebro, isso fornece um mecanismo fundamental que pode aumentar a capacidade computacional e a flexibilidade de uma rede neural. A modulação difusa do peso sináptico permite o armazenamento de múltiplas memórias usando um conjunto comum de sinapses, capazes de gerar comportamentos diversos, até mesmo diametralmente opostos. Nossas descobertas ajudam a explicar como os neuromoduladores desbloqueiam comportamentos específicos, criando hipercanais específicos para cada tarefa no espaço de atividade neural, e motivam arquiteturas de aprendizado de máquina mais flexíveis, compactas e capazes.

Fluxos espaço-temporais de atividade neural, como ondas viajantes, têm sido observados em todo o cérebro desde os primeiros registros; no entanto, ainda há pouco consenso sobre seu papel funcional. Experimentos e modelos recentes têm relacionado ondas viajantes a movimentos visuais e físicos, mas essas observações têm sido difíceis de conciliar com as explicações padrão de seletividade organizada topograficamente e campos receptivos de feedforward. Aqui, introduzimos uma estrutura teórica que formaliza e generaliza a conexão entre 'movimento' e dinâmica neural fluida na linguagem da teoria de redes neurais equivariantes. Consideramos 'movimento' não apenas em espaços físicos ou visuais, mas também em espaços representacionais mais abstratos, e argumentamos que dinâmicas recorrentes semelhantes a ondas viajantes não são apenas úteis, mas necessárias para o processamento preciso e estável de qualquer sinal que sofra tal movimento. Formalmente, mostramos que, para qualquer rede neural recorrente não trivial processar uma sequência que sofre uma transformação de fluxo (como o movimento visual) de maneira equivariante estruturada, sua dinâmica de estado oculto deve realizar ativamente uma representação homomórfica do mesmo fluxo por meio da conectividade recorrente. Nessa "perspectiva espaço-temporal da computação dinâmica", as ondas viajantes e fluxos relacionados são melhor compreendidos como representações dinâmicas fiéis dos fluxos de estímulos; e, consequentemente, a inclinação natural dos sistemas biológicos em relação a essa dinâmica pode ser vista como uma tendência indutiva inata à eficiência e à generalização no mundo dinâmico estruturado espaço-temporalmente que habitam.

O hipocampo precisa equilibrar representações de memória estáveis ​​com a dinâmica sequencial gerada internamente, subjacente à reprodução, à predição e à propagação de ondas. Como os circuitos hipocampais conseguem realizar ambos os processos ainda não está claro. Aqui, mostramos que redes neurais recorrentes treinadas em tarefas de predição contínua convergem para um regime dinâmico de simetria mista, no qual a recorrência simétrica dominante estabiliza um atrator contínuo, enquanto um componente antissimétrico mais fraco induz um fluxo direcionado ao longo dele. Essa estrutura acelera o aprendizado e suporta reprodução e predição robustas. Mostramos ainda que essa quebra de simetria pode surgir de regras de plasticidade dependente do tempo de disparo (STDP) biologicamente plausíveis, resultando em um perfil de conectividade em forma de chapéu mexicano inclinado, sem restrições arquitetônicas explícitas. É importante ressaltar que a inicialização das redes com conectividade estruturada semelhante à do CA3 direciona o aprendizado para esse regime, melhorando a eficiência e o desempenho da otimização. Esses resultados sugerem que a computação hipocampal reflete uma interação entre a estrutura do circuito biologicamente restrita e o aprendizado direcionado pela tarefa, com a quebra parcial de simetria fornecendo um princípio de controle de baixa dimensionalidade para equilibrar estabilidade e fluxo na geração de sequências.