Framework de IA decodifica como regiões do cérebro se comunicam entre si

Há décadas, neurocientistas conseguem registrar quais partes do cérebro apresentam aumento da atividade elétrica durante um comportamento, como quando formamos uma memória ou tomamos uma decisão. No entanto, os cientistas não conseguiam determinar como essas regiões se comunicam e influenciam umas às outras, nem identificar quais delas atuam como principais coordenadoras.

Um novo framework de inteligência artificial chamado Current-Based Decomposition (Decomposição Baseada em Correntes), ou CURBD, agora permite fazer essa distinção. Desenvolvido por pesquisadores da Harvard Medical School (HMS) e seus colegas, a ferramenta foi descrita na revista Neuron.

“Nenhuma região do cérebro funciona isoladamente. Todas estão constantemente enviando sinais umas às outras e influenciando mutuamente sua atividade”, afirmou Kanaka Rajan, professora associada de neurobiologia no Instituto Blavatnik da HMS e coautora sênior e correspondente do estudo. “O CURBD nos permite observar essas interações como nunca antes: qual região está comandando qual e com que intensidade.”

A capacidade de mapear a comunicação interna do cérebro traz amplas implicações. Para pesquisadores de ciência básica, abre uma nova perspectiva sobre como os circuitos neurais dão origem ao pensamento e ao comportamento. Para médicos e clínicos, levanta a possibilidade de identificar, com muito mais precisão, quais circuitos cerebrais apresentam falhas em condições como depressão, perda de memória e distúrbios do movimento.

O artigo é resultado de mais de seis anos de trabalho e conta com a colaboração de pesquisadores da Universidade de Montreal, da Universidade de Stanford, da Icahn School of Medicine at Mount Sinai e do Cedars-Sinai Medical Center.

Uma nova abordagem para o mapeamento cerebral

A maioria das ferramentas existentes, incluindo abordagens mais recentes baseadas em IA, informa aos cientistas quais regiões cerebrais estão ativas e qual é o nível dessa atividade, ou quais tipos de neurônios estão gerando um determinado sinal. Elas não conseguem revelar o que leva esses neurônios a se comportarem dessa maneira, nem como a atividade em uma região influencia a atividade no restante do cérebro.

O CURBD preenche essa lacuna ao trabalhar de forma inversa, partindo da atividade registrada dos neurônios para descobrir quais sinais provenientes de outras regiões os levaram a disparar inicialmente.

Para isso, Rajan, que também é membro fundador do corpo docente do Instituto Kempner para o Estudo da Inteligência Natural e Artificial da Universidade de Harvard, liderou uma equipe no desenvolvimento de um framework computacional passo a passo. Um pesquisador insere seus dados de registro neural no CURBD, que os utiliza para treinar um modelo de IA – um tipo de programa chamado rede neural recorrente – até que o modelo consiga reproduzir com precisão os padrões de atividade elétrica observados nas regiões cerebrais do registro.

Assim que o modelo aprende a espelhar fielmente o comportamento do cérebro, o CURBD analisa suas conexões internas para identificar quais regiões enviavam sinais para quais outras, qual era a intensidade desses sinais e exatamente quando eles chegavam.

“Se construímos algo que anda como um pato e grasna como um pato, então os princípios de funcionamento em seu interior provavelmente correspondem aos do cérebro real, ao qual não temos acesso direto”, disse Rajan – o que significa que um modelo que reproduz perfeitamente o comportamento de um cérebro pode também revelar como esse cérebro realmente funciona.

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Novas descobertas sobre depressão e memória

Para demonstrar a abordagem, a equipe aplicou o CURBD a registros neurais coletados de várias espécies, incluindo camundongos, primatas não humanos e seres humanos, e abrangendo uma variedade de comportamentos e condições relevantes para doenças.

Em vários casos, o CURBD extraiu novas informações de registros que laboratórios parceiros haviam coletado originalmente para fins totalmente diferentes.

As descobertas lançam nova luz sobre os circuitos cerebrais subjacentes a condições como depressão e perda de memória, com implicações diretas para a forma como os cientistas compreendem e tratam ambas.

Em uma série de experimentos, a equipe aplicou o CURBD a dados de um modelo animal de depressão bem estabelecido, no qual os sujeitos expostos a estresse inevitável paravam gradualmente de se mover – um estado análogo ao fenômeno do “desamparo aprendido” observado na depressão humana. Cientistas já suspeitavam há muito tempo que uma região cerebral chamada habênula desencadeia essa paralisação comportamental ao enviar sinais para o núcleo da rafe, que, por sua vez, libera serotonina.

O CURBD confirmou parte desse cenário, mas também revelou um segundo mecanismo inesperado. À medida que os sujeitos passavam para um estado de passividade, uma estrutura ampla semelhante ao córtex, chamada telencéfalo, aumentava gradualmente sua influência sobre a habênula em um padrão distribuído por todo o cérebro. O circuito subjacente aos estados semelhantes à depressão era muito mais complexo do que uma simples transmissão de sinal.

“Achávamos que encontraríamos um interruptor de luz”, disse Rajan sobre esse experimento. “Não foi o que aconteceu.”

A descoberta tem implicações diretas para a compreensão de tratamentos como a cetamina e a estimulação cerebral profunda, ambos utilizados em pacientes com depressão grave resistente a tratamentos. Rajan e sua equipe estão agora aplicando o CURBD para comparar esses padrões de circuitos relacionados à depressão com registros obtidos após a administração de cetamina – um trabalho que pode ajudar a explicar por que o fármaco funciona no nível dos circuitos cerebrais, mesmo quando anos de outros tratamentos falharam.

Em uma segunda série de experimentos, os pesquisadores aplicaram o CURBD a registros de participantes humanos – pacientes com epilepsia que tinham eletrodos implantados em várias regiões do cérebro no Cedars-Sinai Medical Center. Eles descobriram que a recuperação de uma memória familiar é impulsionada principalmente por sinais que fluem do córtex frontal para o hipocampo e a amígdala – os centros de memória do cérebro – e que a exposição a uma imagem nova recruta toda a rede simultaneamente.

Esse tipo de compreensão sobre quais regiões comandam a atividade da memória pode ser valioso em pesquisas sobre condições como a doença de Alzheimer. Em experimentos tão distintos quanto respostas ao estresse em animais e a recuperação de memórias em humanos, o CURBD identificou consistentemente as regiões específicas que impulsionam cada comportamento, descobertas que teriam passado despercebidas por ferramentas convencionais.

Essa consistência entre diferentes sistemas nervosos reforçou a convicção da equipe de que o CURBD está revelando algo fundamental sobre como os cérebros estão estruturados para se comunicar.

Perspectivas futuras e potencial clínico

Como o CURBD pode ser aplicado a dados de registro neural já existentes em laboratórios ao redor do mundo, pesquisadores podem utilizá-lo para formular novas perguntas sobre conjuntos de dados que já coletaram, sem a necessidade de planejar novos experimentos. No caso dos dados humanos utilizados neste estudo, os registros haviam sido obtidos originalmente para ajudar a mapear crises epilépticas em pacientes que passavam por avaliação para cirurgia. O CURBD extraiu novos insights científicos desses registros sem qualquer envolvimento adicional dos próprios pacientes.

A equipe disponibilizou gratuitamente o código do CURBD como parte do compromisso do Instituto Kempner com a ciência aberta.

Rajan vê o framework como uma ponte entre a neurociência e a medicina, algo que poderia ajudar a conectar áreas que, historicamente, trabalharam de forma isolada. Tanto a doença de Parkinson quanto a depressão maior envolvem uma supressão acentuada dos movimentos; no entanto, neurologistas e psiquiatras raramente compartilham dados ou estruturas de pesquisa, observou ela. O CURBD, em sua visão, poderia fornecer uma linguagem analítica comum para iniciar esse diálogo.

“O que eu realmente quero é formular algo como um teorema sobre o funcionamento do cérebro – um princípio válido entre diferentes espécies, doenças e escalas”, disse ela. “O CURBD é um passo nessa direção.”

Veja também sobre "Tipos de depressão", "Distúrbios dos movimentos" e "Como melhorar a memória".

Confira a seguir o resumo do artigo publicado.

Inferindo interações em todo o cérebro utilizando modelos de redes neurais recorrentes restringidos por dados

Destaques

• A dinâmica neural que impulsiona o comportamento está distribuída por muitas regiões do cérebro
• O CURBD modela a atividade em todo o cérebro utilizando redes neurais recorrentes (RNRs) restringidas por dados
• A engenharia reversa das RNRs do CURBD revela a estrutura das interações em todo o cérebro
• Aplicou-se o CURBD a registros de larvas de peixe-zebra, camundongos, macacos e humanos

Resumo

O comportamento emerge da atividade coordenada entre regiões cerebrais anatomicamente e funcionalmente distintas. Ferramentas experimentais modernas permitem um acesso sem precedentes a grandes populações neurais que abrangem muitas regiões interconectadas em todo o cérebro. No entanto, compreender conjuntos de dados de tão grande escala exige modelos computacionais robustos e escaláveis para extrair características significativas da comunicação entre regiões, bem como teorias fundamentadas para interpretar essas características.

Neste estudo, apresentou-se a decomposição baseada em correntes (CURBD — current-based decomposition), uma abordagem para inferir interações em todo o cérebro utilizando modelos de redes neurais recorrentes restringidas por dados, que produzem autonomamente dinâmicas consistentes com dados neurais obtidos experimentalmente. O CURBD utiliza as interações funcionais inferidas a partir desses modelos para revelar correntes direcionais entre múltiplas regiões cerebrais simultaneamente.

Primeiramente, demonstrou-se que o CURBD isola com precisão as correntes entre regiões em redes simuladas de referência, com conectividade e dinâmica conhecidas. Em seguida, aplicou-se o CURBD a registros neurais de múltiplas regiões obtidos de várias espécies – larvas de peixe-zebra, camundongos, macacos e humanos – para demonstrar a ampla aplicabilidade do CURBD na elucidação das interações em todo o cérebro e dos princípios de comunicação entre diferentes áreas cerebrais que fundamentam o comportamento.

 

Fontes:
Neuron, publicação em 07 de agosto de 2026.
Harvard Medical School, notícia publicada em 07 de agosto de 2026.