Milímetro cúbico de cérebro mapeado em resolução nanométrica

Estudo que mapeou uma pequena parte do cérebro em um nível impressionante

• Cientistas do Google modelaram uma pequena parte do cérebro humano em resolução de escala nanométrica
• Foram reveladas células com características que nunca haviam sido observadas antes
• Os resultados da pesquisa foram publicados hoje na revista Science e também podem ser vistos online

Resultado do mapeamento 3D de um fragmento do cérebro

• O objeto do estudo foi um fragmento cerebral de cerca de 1 milímetro cúbico, o que corresponde a apenas um milionésimo do cérebro inteiro
• Ele inclui cerca de 57 mil células e 150 milhões de sinapses (conexões entre neurônios)
• Contém um volume gigantesco de dados, totalizando 1,4 petabyte
• Viren Jain, pesquisador do Google, afirmou que não será fácil compreender essa complexidade

Preparação da amostra cerebral e processo de imageamento

• Foi usada como amostra parte do córtex cerebral de uma mulher de 45 anos que passou por cirurgia de epilepsia
• O tecido foi colocado em conservante e tingido com metais pesados para tornar as células mais visíveis
• A equipe do neurocientista Jeff Lichtman, de Harvard, cortou o material em 5.000 fatias com espessura de 34 nanômetros e as fotografou com microscópio eletrônico
• A equipe do Google criou um modelo de IA para reconstruir em 3D as imagens obtidas no microscópio

Novos neurônios anormais descobertos

• Foram encontrados neurônios que fazem até 50 conexões entre si (normalmente, no máximo cerca de 2)
• Também foram encontrados neurônios com prolongamentos que se enrolam em torno de si mesmos, formando nós
• Também foi encontrado um par de neurônios com simetria quase perfeita entre si
• O papel dessas estruturas ainda não está claro

Necessidade de validação desse enorme volume de dados

• Como a maior parte dos dados ainda não foi validada manualmente, há possibilidade de erros no processo de junção das imagens
• Entre 50 mil células, apenas algumas centenas foram verificadas
• Jain disse esperar que outros validem diretamente as partes do mapa relacionadas às suas áreas de interesse
• No futuro, há planos de criar mapas semelhantes usando amostras cerebrais de outras pessoas, mas a produção de um mapa do cérebro inteiro ainda deve ser difícil nas próximas décadas

Significado do estudo e efeitos esperados

• Hongkui Zeng, do Allen Institute, avaliou o artigo como um feito extraordinário na construção de dados do córtex cerebral humano
• O enorme volume de dados disponibilizado livremente deverá ajudar muito na pesquisa dos microcircuitos do córtex cerebral
• Yongsoo Kim, da Penn State, espera que esse mapa revele novas regras das conexões neurais e contribua para decifrar como o cérebro humano funciona
• Uma compreensão profunda dos princípios de funcionamento do córtex cerebral pode oferecer pistas para o tratamento de transtornos mentais e doenças neurodegenerativas

Opinião do GN⁺

• Embora seja um estudo em pequena escala, ele tem grande importância por oferecer um nível sem precedentes de informação detalhada sobre a estrutura e as conexões do cérebro. No entanto, devido à enorme quantidade de dados, a validação e a interpretação devem exigir muito esforço.

• Esclarecer o papel e o significado das estruturas anormais de neurônios recém-descobertas será uma tarefa importante nas próximas etapas. Isso poderá trazer insights valiosos para entender os princípios de funcionamento do cérebro e os mecanismos de doenças relacionadas.

• À medida que mais mapas cerebrais forem produzidos e mais dados forem acumulados no futuro, espera-se que isso também possa ser aproveitado no desenvolvimento de novos medicamentos e na medicina de precisão. Ainda assim, também parece necessária uma concordância social sobre questões éticas e legais.

• Ainda há um longo caminho até compreender completamente a complexidade do cérebro, mas este estudo parece ser um marco na área da neurociência. Também vale destaque como um caso de colaboração interdisciplinar bem-sucedida entre as equipes de pesquisa do Google e de Harvard.

[GN⁺]

Comentários do Hacker News

• A visualização interativa é muito boa
  • Vale ampliar as fatias e rolar pelas camadas, ou ampliar o modelo 3D
  • Dá para ver que, ao passar o mouse sobre uma parte de um neurônio, o neurônio inteiro é destacado
• O mapa 3D cobre um volume de cerca de 1 milímetro cúbico, o que corresponde a um milionésimo do cérebro inteiro, e inclui aproximadamente 57.000 células e 150 milhões de sinapses (conexões entre neurônios)
• Isso fornece um cálculo simples de quão grande precisaria ser um modelo de rede neural para imitar o cérebro humano
  • Assumindo uma média de 2.632 sinapses por neurônio, estima-se que os 100 bilhões de neurônios de um cérebro humano adulto tenham ao todo 2,6x10^14 sinapses
  • Assumindo 1 parâmetro por sinapse, o tamanho mínimo do modelo teria de ser centenas de vezes maior que o GPT-4
  • Porém, considerando de 10 a 100 canais iônicos por sinapse e no mínimo 10 parâmetros por canal, parece que seriam necessários mais de 2,6x10^16 parâmetros
• Vale reler "There's Plenty of Room at the Bottom", de Richard Feynman
  • Preste atenção na parte em que biólogos pedem a ele que construa um microscópio eletrônico 1.000 vezes mais poderoso
  • Também vale observar a tecnologia usada para escanear estas imagens
• Com base na foto de um único neurônio, pesquisadores de simulação cerebral precisam recalcular suas estimativas de poder computacional necessário
• Existe algum nome para a sensação de leve desconforto ao olhar esse tipo de imagem microscópica do cérebro? Fico curioso se é uma reação normal
• Fico me perguntando como conseguem cortar 5.000 fatias com 34 nm de espessura sem danificar a amostra
• Foi calculado que seriam necessários 1,76 zettabytes de armazenamento para escanear um cérebro humano grande inteiro
• Dizem que o fragmento cerebral foi retirado do córtex cerebral de uma mulher de 45 anos submetida a cirurgia para tratar epilepsia. Fico curioso sobre como decidiram qual parte remover
• Reconstruir com precisão um volume 3D a partir de fatias 2D já é uma área bem estudada; por que os pesquisadores usaram modelos de ML que correm o risco de produzir resultados alucinatórios errados?
• Mais um indício de que AGI (Artificial General Intelligence) provavelmente é impossível
  • Seria muito mais fácil cultivar cérebros biológicos reais
  • Isso nunca vai acontecer em silício, e toda máquina acabará tendo algum bloco de tecido neural do tamanho de um centímetro cúbico embutido em algum lugar