Como um cérebro tão aperfeiçoado quanto o nosso pode nascer de uma simples célula? Esta questão, há muito no centro das pesquisas em neurociências, baseia-se num princípio fundamental: cada neurônio deve se posicionar com uma precisão extrema para que o conjunto funcione corretamente.
Durante anos, os cientistas estimaram que essa organização dependia principalmente de sinais químicos trocados entre as células. No entanto, esses sinais perdem força a longas distâncias, o que representa uma dificuldade para estruturas de grande porte como o cérebro em desenvolvimento.
Pesquisadores do Cold Spring Harbor Laboratory exploraram, consequentemente, uma pista diferente. Eles se perguntaram se a história familiar das células, ou sua linhagem, desempenhava um papel crucial em seu posicionamento. A ideia baseia-se no fato de que as células originárias de um mesmo ancestral tendem a permanecer vizinhas ao longo das divisões, um pouco como os membros de uma família que muitas vezes se instalam na mesma região.
Para testar essa hipótese, a equipe primeiro concebeu um modelo matemático. Este modelo mostra como estruturas organizadas podem emergir simplesmente a partir das relações de parentesco entre as células, sem necessitar de comunicação de longo alcance. Posteriormente, examinaram a expressão dos genes em cérebros de camundongos em desenvolvimento.
As observações nos camundongos foram complementadas por experimentos em peixes-zebra, confirmando que o modelo se aplica a cérebros de tamanhos diferentes. Os resultados indicam que os sinais químicos e os mecanismos relacionados à linhagem atuam conjuntamente para guiar as células até sua localização correta.
Esta descoberta poderia ter repercussões além do domínio das neurociências. Ela poderia nos ensinar sobre o crescimento de outros tecidos, como certos tumores, onde as células se multiplicam de maneira desorganizada. Além disso, inspira a concepção de sistemas de inteligência artificial capazes de se autorreplicar e de transmitir informações de uma geração para outra.
Os neurocientistas rastrearam os padrões de expressão gênica em duas regiões adjacentes do cérebro do peixe-zebra, coloridas em vermelho e azul.
Crédito: Zador lab/CSHL
A maneira como uma estrutura tão elaborada quanto o cérebro se constrói a partir de uma única célula também oferece pistas de pesquisa sobre a origem da inteligência.
O papel da linhagem celular na organização tecidual
A noção de linhagem celular designa a relação de parentesco entre as células originárias de uma mesma célula original, ou progenitora. Durante o desenvolvimento, cada divisão celular cria células filhas que herdam não apenas o material genético, mas também, de acordo com esta nova teoria, uma informação posicional ligada à sua ascendência.
Ao contrário dos sinais químicos que devem viajar através do tecido, esta informação posicional baseada na linhagem é intrínseca às células. Ela emerge dos padrões de divisão e migração: as células provenientes de uma mesma linhagem têm uma alta probabilidade de permanecer espacialmente próximas umas das outras à medida que o órgão se desenvolve. Este mecanismo permite uma organização em grande escala sem necessitar de coordenação central detalhada.
Esta perspectiva transforma nossa compreensão da morfogênese, o processo pelo qual os tecidos assumem sua forma. Ela indica que regras simples de parentesco e proximidade podem gerar estruturas extremamente ordenadas e funcionais, como o cérebro, a partir de um estado inicial muito simples.
Inspirações biológicas para a inteligência artificial
Os princípios descobertos no desenvolvimento cerebral, como a transmissão de informação pela linhagem, abrem vias de pesquisa para a inteligência artificial. Em particular, eles interessam ao domínio dos sistemas autorreplicativos e evolutivos, onde agentes artificiais devem se multiplicar e se organizar de maneira autônoma.
Nestes sistemas, a ideia é incorporar um mecanismo onde uma 'geração' de agentes transmite não apenas dados, mas também um contexto ou uma 'posição' funcional para a geração seguinte. Isso poderia permitir que redes de agentes desenvolvessem uma organização detalhada e especializada sem programação explícita para cada indivíduo.
Esta abordagem, dita bioinspirada, busca imitar os processos eficientes observados na natureza. Ela contrasta com os métodos tradicionais de IA que frequentemente se apoiam numa arquitetura fixa e uma centralização das decisões.
Ao estudar como o cérebro realiza esta proeza, os cientistas da computação podem conceber algoritmos mais robustos e adaptativos. Estes sistemas poderiam, a longo prazo, gerenciar melhor tarefas em ambientes mutáveis ou desconhecidos, herdando e adaptando os 'saberes' de seus predecessores de maneira distribuída.
Fonte: Neuron