Neurocientistas do Centro Primata Alemão (DPZ) – Instituto de Leibniz para Investigação em primatas, em Gottingen foram bem-sucedidos pela primeira vez no desenvolvimento de um modelo que podem eficazmente representar o planeamento inteiro de movimentos, desde a visualização de um objeto ao agarrar do mesmo. Dados compreensivos neuronais e motores de experiências em que dois macacos agarram objetos ofereceram resultados decisivos para o desenvolvimento do modelo, que é uma rede neuronal artificial que, ao ser alimentada com imagens de certos objetos, é capaz de simular processos e interações no cérebro para o processamento desta informação.  Os dados neuronais do modelo artificial  foram capazes de explicar a complexa informação das experiencias animais e, dessa forma, provar e validar o modelo funcional. Este pode ser utilizado a longo prazo para o desenvolvimento de melhores neuroproteses, por exemplo, para fazer a ponte entre a conexão nervosa danificada entre o cérebro e as extremidades em paralisia, e dessa forma restaurar a transmissão do comando de movimentos do cérebro aos braços e pernas (PNAS).

Estes macacos, tal como os humanos, têm sistemas nervosos e visuais bastante desenvolvidos, bem como um controlo motor dos membros destro. Por esta razão, eles são particularmente adequados à investigação. De estudos prévios realizados em macacos, sabe-se que a interação de três áreas do cérebro é responsável por agarrar um objeto designado.  Até agora, contudo, não existia qualquer modelo detalhado ao nível neuronal para representar o processo inteiro, desde o processamento da informação visual ao controlo dos músculos do braço e mãos para agarrar o objeto.

De forma a desenvolver tal modelo, dois macacos do sexo masculino foram treinados para agarrar 42 objetos de diferentes formas e tamanhos que lhes foram apresentados de forma aleatória. Os macacos utilizaram uma luva especial que gravou continuamente os movimentos do braço, mãos e dedos. A experiência foi desempenhada ao iluminar primeiro o objeto a ser agarrado, enquanto os macacos olhavam para um ponto vermelho por baixo do respetivo objeto e desempenhavam o movimento para agarrar com um pequeno atraso após uma sinalização. Estas condições fornecem informação sobre o tempo a que diferentes áreas do cérebro são acedidas na ordem necessária para originar os movimentos para agarrar e as ativações musculares associadas baseadas nos sinais visuais.

No passo seguinte, imagens dos 42 objetos, obtidas na perspetiva dos macacos, foram fornecidas a uma rede neuronal artificial no computador, cuja função era imitar os processos biológicos no cérebro. O modelo da rede consiste em três fazes interligadas, correspondendo às três áreas córtices do cérebro dos macacos, e forneceu informações preciosas sobre as dinâmicas das redes do cérebro. Depois de treino adequado com dados de comportamento dos macacos, a rede foi capaz de refletir precisamente os movimentos dos macacos. Foi também capaz de processar imagens dos objetivos reconhecíveis e pôde reproduzir as dinâmicas musculares necessárias para agarrar os objetos com precisão.

Os resultados obtidos utilizando o modelo de rede neuronal artificial foram então comparados com os dados biológicos obtidos nas experiências com macacos. Ao que parece, as dinâmicas neuronais do modelo foram altamente consistentes com as dinâmicas neuronais dos córtices cerebrais dos macacos. “Este modelo artificial descreve pela primeira vez de forma realística e biológica o processo neuronal que ocorre desde ver um objeto para reconhecimento, ao planeamento da ação e controlo mão-músculo durante o agarrar”, diz Hansjörg Scherberger, líder do Laboratório de Neurobiologia do DPZ, que acrescenta que “este modelo contribui para uma melhor compreensão dos processos neuronais no cérebro e que, a longo prazo, podem ser uteis para o desenvolvimento de neuro próteses mais eficientes”.

NR/AG/João Marques