Locutor:
Bem-vindo ao Instituto Salk Onde as Curas Começam podcast, onde os cientistas falam sobre descobertas revolucionárias com seus anfitriões, Allie Akmal e Brittany Fair.

Allie Akmal:
Tanya Sharpee é professora no Laboratório de Neurobiologia Computacional de Salk. Ela usa métodos de matemática, estatística e física para mapear os princípios pelos quais os bilhões de neurônios do cérebro trocam informações e energia. Seu trabalho pode ser bastante teórico, mas o que o torna tão intrigante é que se trata da maneira muito concreta como sentimos nosso ambiente por meio da visão, do som e do olfato. Dra. Tanya Sharpee, bem-vinda a Onde as Curas Começam.

Tânia Sharpee:
Obrigado por me receber aqui.

Allie Akmal:
Acho que uma das primeiras conversas que tivemos, eu estava perguntando sobre aquele grande debate na internet sobre se o vestido era azul ou dourado, ou talvez fosse azul e amarelo - não consigo me lembrar das duas cores que as pessoas viram e viram tão diferente e eles se sentiram tão fortemente sobre isso. Você pode falar sobre isso e o que estava por trás dessas diferenças de percepção?

Tânia Sharpee:
Sim, então a questão é que é incrível que as diferenças entre a percepção sejam quase preto e branco. Assim, o que era preto ou azul para uma pessoa era amarelo ou branco para outra. Então, como podemos olhar para a mesma imagem, perceber um aspecto muito diferente dela? E acontece que nossa percepção é influenciada por nossa crença sobre a estrutura da luz, por exemplo, ao nosso redor. E podemos estar completamente certos de que essa é a resposta. Duas pessoas podem ler o mesmo artigo e formar opiniões completamente diferentes ou interpretar essas evidências de maneiras completamente diferentes com base no que acreditam ser verdade ou não.

Allie Akmal:
E no caso do vestido, quando você fala sobre crenças, elas não são crenças conscientes que as pessoas têm, mas são cálculos que seu cérebro está fazendo sobre como o objeto é iluminado ou de onde vem a luz. Aquele tipo de coisa.

Tânia Sharpee:
Isso mesmo. Isso é basicamente baseado em nossa experiência com o mundo. Então, no caso do vestido, a explicação era se a pessoa passa mais tempo dentro ou mais tempo ao ar livre, ela tem diferentes condições de iluminação e isso influencia na percepção.

Allie Akmal:
Portanto, se a fotografia for tirada do lado de fora, o cérebro fará certas suposições sobre o que a iluminação fará e, portanto, qual será a cor do vestido.

Tânia Sharpee:
Está certo.

Allie Akmal:
OK. Bem, isso é absolutamente fascinante.
Como você descreveria a área em que atua ou qual é a sua profissão? Você é biólogo? Você é um físico? Como você se descreve?

Tânia Sharpee:
Você sabe, eles dizem que se você perguntar a um físico, eles dirão que tudo é física. Se você perguntar a um cientista da computação, eles dirão que tudo é ciência da computação. Se você perguntar a um químico e ele dirá, bem, tudo é realmente química e todas essas visões estão corretas. Você sabe, minha formação foi em física. Então eu poderia dizer que sou um físico que estuda sistemas biológicos. E isso, provavelmente seria a melhor resposta.

Allie Akmal:
Seu trabalho, se bem entendi, busca quantificar a atividade de células cerebrais chamadas neurônios para entender melhor como funcionam nossos sentidos, ou seja, como vemos e ouvimos as coisas e como sentimos odores.

Tânia Sharpee:
Sim. Como o cérebro funciona e quais são os algoritmos que ele usa. Há muitas pessoas em todo o mundo que estão trabalhando para entender esse código. E eu acho isso emocionante.

Allie Akmal:
Bem, algumas das aplicações do seu trabalho estão em vista, por exemplo, para carros autônomos…

Tânia Sharpee:
Sim, visão artificial, mas também para interface cérebro-máquina. Essa é outra área quente de pesquisa. Portanto, se entendermos mais sobre o código neural, poderemos criar dispositivos melhores. Então a gente tinha um jornal, na verdade, foi há quase dois anos e meio. Você sabe, a visão é um dos mistérios do processamento sensorial. Embora saibamos mais sobre a visão do que talvez outros sentidos, mas quanto mais sabemos, mais percebemos que não sabemos, e estávamos tentando descobrir como as diferentes partes da cena visual se juntam, para produzir nossa percepção coerente. Claro que não foi uma solução completa para o problema, mas, sabe, nós avançamos elucidando como diferentes tipos de arestas são percebidas, arestas que são definidas por diferenças de textura, como entre, por exemplo, você pode ter um animal peludo sentado em um galho de árvore e eles podem ter cores semelhantes, mas ainda assim a textura será diferente e nossos olhos seriam capazes de detectar essa borda. Eles são chamados de arestas de segunda ordem.

E eles são mais difíceis de detectar. E vimos que as áreas visuais secundárias têm neurônios especializados nisso.

Allie Akmal:
na compreensão das diferenças de textura...

Tânia Sharpee:
Ou detectando arestas que são definidas por mudanças e alterações na textura.

Allie Akmal:
Então, você obtém dados de neurônios reais e usa métodos e algoritmos estatísticos para organizá-los e, a partir disso, obter regras de como eles podem estar operando?

Tânia Sharpee:
Ambos. Então trabalhamos em códigos idealizados e é uma teoria pura e então vemos como eles podem ser implementados no cérebro. E olhamos para os dados e vemos quais são as propriedades dos modelos que podem descrever melhor as respostas neurais, e então tentamos combinar as duas linhas de pesquisa.

Allie Akmal:
Tipo de ver onde eles se encaixam?

Tânia Sharpee:
Sim, quero dizer, é como em um livro didático, sabe, eles te dão um problema. E então, no final, há uma solução. Então, você está tentando resolvê-lo sem olhar para a solução, mas, ocasionalmente, para problemas difíceis, você pode querer pelo menos olhar para a solução, sabe, qual é o número? Você está recebendo o número correto? Então é assim que eu vejo. Fazemos soluções teóricas ideais. E então olhamos para o cérebro para ver o que está acontecendo e comparamos nossas soluções com o tipo de respostas fornecidas pela natureza. Portanto, a razão pela qual usamos ferramentas de física estatística ou teoria da informação ou estatísticas em geral é que estamos procurando um código ideal que possa ser usado para transformar informações sem perdas. E isso pode nos fornecer um guia para entender o cérebro, se entendermos a solução ideal que os circuitos neurais podem estar implementando.

Allie Akmal:
Além de estudar a visão, Sharpee também estuda o sentido do olfato conhecido como olfato.

Tânia Sharpee:
Assim, pode-se realmente ver o olfato como um sistema de comunicação entre plantas e animais ou entre animais entre si. Mas é interessante como podemos usar as estatísticas de sinais no mundo natural para aprender pistas sobre a organização do sistema nervoso.

Allie Akmal:
E uma das razões pelas quais você assumiu este estudo foi porque, se bem me lembro, você disse que não pode realmente dizer muito a partir da estrutura de uma molécula de odor, como ela cheirará. Então você tem que olhar de outras formas, certo?

Tânia Sharpee:
Sim. E então pensamos que métodos como os que usamos - ou similarmente são chamados de incorporações ou mapeamentos de moléculas, atribuindo-lhes coordenadas - então as coordenadas podem ser um preditor melhor de como as coisas podem cheirar do que a própria estrutura química.

Allie Akmal:
Então, o que o laboratório fez foi usar estatísticas para mapear combinações de odores que são encontrados juntos na natureza. E as localizações das coordenadas no mapa poderiam dizer-lhes coisas sobre esses odores. Se, por exemplo, as pessoas achariam determinados odores agradáveis ​​ou desagradáveis.

Tânia Sharpee:
Por exemplo, se sentimos o cheiro de comida e precisamos saber se está estragada ou não, e precisamos saber se há bactérias perigosas ali presentes. Então, por experiência, aprenderemos que certas bactérias produzem certos tipos de moléculas e detectamos essas moléculas e talvez não devêssemos comer esse alimento. Isso certamente é intuição por trás da medida de coocorrência. As bactérias podem produzir qualquer número de assinaturas, mas se eu detectar uma ou duas delas, isso é um aviso suficiente para eu não comer o que elas acharam e me agradaram no passado. Mas alguns produtos possuem apenas algumas moléculas que os identificam e outros podem ter até 30 moléculas que contribuem para nossa percepção. Acontece que uma das misturas mais complicadas são os conhaques. Então eles têm cerca de 30 moléculas diferentes que influenciam nossa percepção.

Allie Akmal:
Vejamos, você fez, desde que trabalhei com você, visão e odor. E você está trabalhando na audição também?

Tânia Sharpee:
Sim. nós trabalhamos a audição. Temos uma colaboração contínua com grupos na França e em Israel para estudar a audição. Então esse é um projeto em andamento.

Allie Akmal:
Trocando de marcha. Você cresceu neste país?

Tânia Sharpee:
Não, eu cresci na Ucrânia. Eu vim aqui para a pós-graduação.

Allie Akmal:
Então você cresceu em uma família de cientistas. Você pode nos contar um pouco sobre isso?

Tânia Sharpee:
Acho que tive a sorte de ver exemplos de cientistas de sucesso diante dos meus olhos; como eles funcionavam. Meu avô era matemático. Você sabe, embora ele estivesse na casa dos setenta, ele dizia, ele sempre dizia, eu tenho que aprender como me tornar um matemático melhor. Então ele acordava às cinco da manhã e trabalhava antes que todos estivessem acordados. Ele trabalharia. E eu tentava acordar o mais cedo possível, talvez às seis, mas não tão cedo ele acordava e trabalhávamos juntos à mesa nos nossos problemas. Ele trabalharia em seus problemas. Eu trabalharia em meus problemas.

Allie Akmal:
E isso foi quando você estava na escola primária ou mais velho?

Tânia Sharpee:
Sim, ou até mais jovem.

Allie Akmal:
Ó meu Deus.

Tânia Sharpee:
Então ele me dava esses grandes problemas de multiplicação de números de 10 dígitos e todos na família diziam: “Ah, não, como você pode pedir a uma criança para multiplicar números tão grandes?” E ele dizia “Está tudo bem. Ela pode olhar, há uma tabuada ao lado dela. E se você conhece o algoritmo, pode multiplicar qualquer número.” Eu gostei daquilo. Eu o admirava muito. E então, sabe, você faria uma pausa, sabe, cortaria alguns legumes para a sopa, depois continuaria fazendo sua matemática e assim por diante.

Allie Akmal:
Então você teve esse avô matemático, mas também teve alguns físicos na família.

Tânia Sharpee:
Sim. Meus pais são físicos e meu pai é um experimentalista. E ele é a razão pela qual sou um teórico. Eu olhei, você sabe, seu experimento, muito complicado. Ele lidava com metais. Então eles tiveram que ser aquecidos a altas temperaturas. Você sabe, havia um forno aqui e a água de resfriamento ali e está tudo funcionando e ele constantemente consertando seu equipamento. E eu disse, bem, de jeito nenhum eu posso fazer isso. Quem vai consertar o equipamento para mim? Então é melhor eu me tornar um teórico.

Allie Akmal:
E ele ficou desapontado?

Tânia Sharpee:
Não sei, mas temos esse debate entre experimentalistas e teóricos...

Allie Akmal:
Uma rivalidade amigável, talvez?

Tânia Sharpee:
Eu não tenho tanta certeza. Você sabe, ele é meio desdenhoso – “Esses teóricos, eles estão apenas inventando um número. Os experimentalistas precisam realmente pensar para fazer a pergunta à natureza e o teórico pode simplesmente apresentar algum tipo de teoria. quem sabe se isso é certo ou errado.” E você sabe, eu tento me defender dizendo que é a teoria que determina o que é experimental-observável. Esta é uma das citações de Einstein, porque sem a teoria, você saberá que experimento fazer. Você sabe, quando ele previu que a luz se curvaria nessa quantidade, se você não tiver uma teoria de que a luz se curva, você nunca fará o experimento. É uma saga sem fim.

Allie Akmal:
Você tem algum conselho que daria especificamente para garotas que estão interessadas em uma carreira científica?

Tânia Sharpee:
Bem, quero dizer, acho que existe essa noção de que as mulheres não são boas em matemática ou pelo menos têm medo da física teórica. Então eu acho que é possível uma mulher se especializar em física e matemática. Eu não excluiria a possibilidade de que as formas como pensamos sobre o problema sejam diferentes entre homens e mulheres. Você sabe, uma pessoa pode ser mais rápida, mas a outra pode ver conexões diferentes. Então é isso que é enfatizado, por exemplo, neste livro chamado Uma Mente Brilhante. Portanto, esta era uma pessoa com esquizofrenia ou algum distúrbio mental, e ele podia ver conexões entre observações não relacionadas que outras pessoas perderiam. Portanto, acho que a mensagem desse livro e de outras experiências de que temos pontos de vista diferentes e pode ser útil. Eu acho que a arte é encontrar uma combinação ou uma área onde as forças e abordagens particulares são úteis, mas não se deve excluir a matemática e a teoria. Existem desafios únicos para as mulheres em matemática e física e em ciências em geral, mas isso não significa que as mulheres devam persegui-los.

Allie Akmal:
Bem, Dr. Sharpee, muito obrigado por se juntar a nós.

Tânia Sharpee:
Muito obrigado.

Locutor:
Junte-se a nós na próxima vez para mais ciência Salk de ponta. No Salk, cientistas de renome mundial trabalham juntos para explorar grandes ideias ousadas, desde o câncer até o envelhecimento da doença de Alzheimer e o clima. Onde as Curas Começam é uma produção do Salk Institute's Office of Communications. Para saber mais sobre a pesquisa discutida hoje, visite Salk dot EDU slash podcast.