Capacidade de memória do cérebro é 10 vezes maior do que se pensava

Capacidade de memória do cérebro é 10 vezes maior do que se pensava

Dados do Salk Institute mostram que a capacidade de memória do cérebro está na faixa dos petabytes, tanto quanto toda a Web

LA JOLLA—Os pesquisadores e colaboradores do Salk obtiveram uma visão crítica sobre o tamanho das conexões neurais, colocando a capacidade de memória do cérebro muito mais alto do que as estimativas comuns. O novo trabalho também responde a uma pergunta de longa data sobre como o cérebro é tão eficiente em termos de energia e pode ajudar os engenheiros a construir computadores incrivelmente poderosos, mas que também economizam energia.

“Esta é uma verdadeira bomba no campo da neurociência”, diz Terry Sejnowski, Salk professor e co-autor sênior do papel, que foi publicado em eLife. “Descobrimos a chave para desvendar o princípio de design de como os neurônios do hipocampo funcionam com baixa energia, mas alto poder de computação. Nossas novas medições da capacidade de memória do cérebro aumentam as estimativas conservadoras em um fator de 10 para pelo menos um petabyte, no mesmo nível da World Wide Web.”

Nossas memórias e pensamentos são o resultado de padrões de atividade elétrica e química no cérebro. Uma parte fundamental da atividade acontece quando ramos de neurônios, muito parecidos com fios elétricos, interagem em certas junções, conhecidas como sinapses. Um 'fio' de saída (um axônio) de um neurônio se conecta a um 'fio' de entrada (um dendrito) de um segundo neurônio. Os sinais viajam pela sinapse como substâncias químicas chamadas neurotransmissores para dizer ao neurônio receptor se deve transmitir um sinal elétrico a outros neurônios. Cada neurônio pode ter milhares dessas sinapses com milhares de outros neurônios.

“Quando reconstruímos pela primeira vez cada dendrito, axônio, processo glial e sinapse de um volume de hipocampo do tamanho de um único glóbulo vermelho, ficamos um tanto perplexos com a complexidade e diversidade entre as sinapses”, diz Kristen Harris, co-sênior autor do trabalho e professor de neurociência na Universidade do Texas, Austin. “Embora eu esperasse aprender princípios fundamentais sobre como o cérebro é organizado a partir dessas reconstruções detalhadas, fiquei realmente impressionado com a precisão obtida nas análises deste relatório.”

As sinapses ainda são um mistério, embora sua disfunção possa causar uma série de doenças neurológicas. As sinapses maiores – com mais área de superfície e vesículas de neurotransmissores – são mais fortes, tornando-as mais propensas a ativar os neurônios circundantes do que as sinapses médias ou pequenas.

A equipe Salk, ao construir uma reconstrução 3D do tecido do hipocampo de ratos (o centro de memória do cérebro), notou algo incomum. Em alguns casos, um único axônio de um neurônio formou duas sinapses alcançando um único dendrito de um segundo neurônio, significando que o primeiro neurônio parecia estar enviando uma mensagem duplicada para o neurônio receptor.

A princípio, os pesquisadores não pensaram muito nessa duplicidade, que ocorre cerca de 10% das vezes no hipocampo. Mas Tom Bartol, um cientista da Salk, teve uma ideia: se eles pudessem medir a diferença entre duas sinapses muito semelhantes como essas, eles poderiam obter informações sobre tamanhos sinápticos, que até agora só haviam sido classificados no campo como pequeno, médio e grande.

Para fazer isso, os pesquisadores usaram microscopia avançada e algoritmos computacionais que desenvolveram para criar imagens de cérebros de ratos e reconstruir a conectividade, formas, volumes e área de superfície do tecido cerebral até um nível nanomolecular.

Os cientistas esperavam que as sinapses fossem aproximadamente semelhantes em tamanho, mas ficaram surpresos ao descobrir que as sinapses eram quase idênticas.

“Ficamos surpresos ao descobrir que a diferença nos tamanhos dos pares de sinapses era muito pequena, em média, apenas cerca de oito por cento diferentes em tamanho. Ninguém pensou que seria uma diferença tão pequena. Esta foi uma bola curva da natureza”, diz Bartol.

Como a capacidade de memória dos neurônios depende do tamanho da sinapse, essa diferença de oito por cento acabou sendo um número-chave que a equipe poderia conectar em seus modelos algorítmicos do cérebro para medir quanta informação poderia ser potencialmente armazenada em conexões sinápticas.

Já se sabia que o intervalo de tamanhos entre as menores e maiores sinapses era um fator de 60 e que a maioria era pequena.

Mas armados com o conhecimento de que sinapses de todos os tamanhos podem variar em incrementos de apenas oito por cento entre os tamanhos dentro de um fator de 60, a equipe determinou que poderia haver cerca de 26 categorias de tamanhos de sinapses, em vez de apenas algumas.

“Nossos dados sugerem que há 10 vezes mais tamanhos discretos de sinapses do que se pensava anteriormente”, diz Bartol. Em termos computacionais, 26 tamanhos de sinapses correspondem a cerca de 4.7 “bits” de informação. Anteriormente, pensava-se que o cérebro era capaz de apenas um ou dois bits para armazenamento de memória curta e longa no hipocampo.

“Isso é aproximadamente uma ordem de magnitude de precisão maior do que qualquer um jamais imaginou”, diz Sejnowski.

O que torna essa precisão intrigante é que as sinapses do hipocampo são notoriamente não confiáveis. Quando um sinal viaja de um neurônio para outro, ele normalmente ativa esse segundo neurônio apenas 10 a 20 por cento do tempo.

“Muitas vezes nos perguntamos como a notável precisão do cérebro pode surgir de tais sinapses não confiáveis”, diz Bartol. Uma resposta, ao que parece, está no ajuste constante das sinapses, calculando a média de suas taxas de sucesso e falha ao longo do tempo. A equipe usou seus novos dados e um modelo estatístico para descobrir quantos sinais seriam necessários para um par de sinapses chegar a essa diferença de oito por cento.

Os pesquisadores calcularam que, para as menores sinapses, cerca de 1,500 eventos causam uma mudança em seu tamanho/capacidade (20 minutos) e para as maiores sinapses, apenas algumas centenas de eventos de sinalização (1 a 2 minutos) causam uma mudança.

“Isso significa que a cada 2 ou 20 minutos, suas sinapses aumentam ou diminuem para o próximo tamanho. As sinapses vão se ajustando de acordo com os sinais que recebem”, diz Bartol.

“Nosso trabalho anterior sugeria a possibilidade de que espinhas e axônios que fazem sinapse seriam semelhantes em tamanho, mas a realidade da precisão é verdadeiramente notável e estabelece as bases para novas maneiras de pensar sobre cérebros e computadores”, diz Harris. “O trabalho resultante desta colaboração abriu um novo capítulo na busca de mecanismos de aprendizagem e memória.” Harris acrescenta que as descobertas sugerem mais questões a serem exploradas, por exemplo, se regras semelhantes se aplicam a sinapses em outras regiões do cérebro e como essas regras diferem durante o desenvolvimento e como as sinapses mudam durante os estágios iniciais do aprendizado.

“As implicações do que descobrimos são de longo alcance”, acrescenta Sejnowski. “Oculto sob o aparente caos e confusão do cérebro está uma precisão subjacente ao tamanho e formas das sinapses que estavam escondidas de nós.”

As descobertas também oferecem uma explicação valiosa para a surpreendente eficiência do cérebro. O cérebro adulto acordado gera apenas cerca de 20 watts de potência contínua - tanto quanto uma lâmpada muito fraca. A descoberta de Salk pode ajudar os cientistas da computação a construir computadores ultraprecisos, mas energeticamente eficientes, particularmente aqueles que empregam “aprendizado profundo” e redes neurais artificiais – técnicas capazes de aprendizado e análise sofisticados, como fala, reconhecimento de objetos e tradução.

“Esse truque do cérebro aponta absolutamente para uma maneira de projetar computadores melhores”, diz Sejnowski. “O uso da transmissão probabilística acaba sendo tão preciso e requer muito menos energia para computadores e cérebros.”

Outros autores do artigo foram Cailey Bromer, do Salk Institute; Justin Kinney do McGovern Institute for Brain Research; e Michael A. Chirillo e Jennifer N. Bourne da Universidade do Texas, Austin.

O trabalho contou com o apoio do NIH e os votos de Instituto Médico Howard Hughes.