Ao compreender os sinais ocultos na vibração elétrica do cérebro, os cientistas obtêm informações sobre o sono, o envelhecimento e outros processos.
Em janeiro de 2020, em um simpósio sobre o sono, Janna Landner apresentou descobertas que podem nos ajudar a encontrar os limites entre a vigília e a inconsciência na atividade do cérebro humano. Para pacientes em coma ou anestesia, é muito importante que os médicos sejam capazes de fazer essa distinção corretamente. E isso é muito mais complicado do que pode parecer - afinal, o cérebro humano na fase do sono REM produz as mesmas ondas familiares e pulsantes como durante a vigília.
No entanto, Landner argumentou que as respostas a essas perguntas não estão nas ondas cerebrais comuns - mas em um aspecto da atividade cerebral que os cientistas geralmente ignoram. Este é um ruído de fundo aleatório.
Alguns pesquisadores estavam céticos sobre essa afirmação. "Eles disseram: você quer dizer que há informações úteis escondidas no ruído?" Diz Landner, um anestesiologista do University Medical Center Tübingen, na Alemanha, que recentemente recebeu uma bolsa de pós-doutorado na University of California, Berkeley. "Eu disse: sim, para quem o ruído, e para quem - o sinal."
Landner pertence a um grupo crescente de neurocientistas que são inspirados pela ideia de que o ruído na atividade elétrica do cérebro pode conter pistas para os mistérios de como ele funciona. O que antes se pensava ser o equivalente neurológico da irritante estática da televisão pode, de repente, ter um efeito profundo em como estudamos o cérebro.
Bradley Wojtek ouviu de vários céticos que não há nada sobre o ruído do cérebro que valha a pena explorar. No entanto, os resultados de seu estudo independente das mudanças nesse ruído durante o processo de envelhecimento, bem como informações da literatura sobre tendências estatísticas na atividade cerebral irregular, o convenceram de que algo estava faltando aos neurocientistas. E ele passou vários anos ajudando cientistas a repensar os dados que coletaram.
“Não é suficiente apenas falar para um grupo de cientistas com uma declaração: acho que estamos fazendo algo errado”, disse Wojtek, professor associado de ciência cognitiva e ciência de dados da Universidade da Califórnia, San Diego. “Eles precisam receber uma nova ferramenta de trabalho”, uma ferramenta aprimorada ou apenas uma diferente.
Bradley Wojtek
Junto com neurocientistas das Universidades da Califórnia em San Diego e Berkeley, Wojtek desenvolveu um programa que isola oscilações periódicas - como ondas alfa, que ele estudou ativamente em pessoas acordadas e dormindo - escondidas na atividade cerebral aperiódica. Como resultado, os neurocientistas têm uma nova ferramenta para investigar as ondas periódicas e a atividade cerebral aperiódica, a fim de separar suas funções no comportamento, reconhecimento e doença.
Eles chamam o fenômeno estudado por Voytek e outros cientistas de forma diferente. Alguns chamam isso de "tendência 1 / f" ou "atividade sem escala". Wojtek promove o nome de "sinal aperiódico" ou "atividade aperiódica".
E isso não é apenas um capricho do cérebro. Os padrões que os cientistas procuram estão associados a um fenômeno que os cientistas começaram a encontrar em vários sistemas complexos, gerados tanto pela natureza quanto pela tecnologia, em 1925. Essa estrutura estatística se manifesta misteriosamente em tantos contextos diferentes que alguns cientistas a consideram uma das leis da natureza ainda não descobertas.
Embora nos últimos 20 anos tenham sido publicados trabalhos nos quais os cientistas procuraram e descreveram a atividade arrítmica do cérebro, nenhum deles conseguiu entender o que exatamente é. No entanto, os biólogos hoje têm as ferramentas para isolar melhor os sinais aperiódicos em novos experimentos, bem como para estudar dados antigos mais profundamente. Graças ao algoritmo de Wojtek e outros métodos, toda uma galáxia de trabalhos apareceu nos últimos anos, professando a ideia de tesouros de conhecimento escondidos na atividade aperiódica, capazes de revolucionar o estudo do envelhecimento, sono, desenvolvimento infantil, etc.
O que é atividade aperiódica?
Nossos corpos desfrutam de ritmos familiares de batimentos cardíacos e respiração - ciclos constantes necessários para a sobrevivência. No entanto, um ritmo é ouvido no cérebro que aparentemente não tem regularidades, mas é tão importante para a vida - e pode esconder as chaves para pistas de comportamento e consciência.
Quando um neurônio envia um sinal para outro neurônio usando um composto como o glutamato , é mais provável que a extremidade receptora seja ativada. Essa situação é chamada de agitação. Por outro lado, quando um neurônio secreta um neurotransmissor, como o ácido gama-aminobutírico, ou GABA, a probabilidade de ativação do lado do hospedeiro é reduzida - isso é chamado de inibição ou supressão. Tudo é bom com moderação: muita excitação leva a convulsões, muita supressão é característica do sono e, em casos mais graves, coma.
Para estudar o delicado equilíbrio de excitação e supressão, os cientistas medem a atividade elétrica no cérebro usando eletroencefalografia, EEG. Ciclos de excitação e supressão formam ondas, diferentes formas das quais estão associadas a diferentes estados de consciência. Por exemplo, as ondas cerebrais com uma frequência de 8 a 12 Hz produzem ondas alfa associadas ao sono.
Mas a produção do cérebro não é uma curva suave perfeita. Subindo para níveis altos e caindo para baixos, os gráficos de atividades vão e voltam. Às vezes, não há regularidade no trabalho do cérebro e ele se torna mais parecido com um ruído elétrico. Ele tem um componente verdadeiramente aleatório, o ruído branco, mas alguns componentes exibem uma estrutura estatística mais interessante.
São essas imperfeições, que prejudicam a suavidade da curva, bem como o ruído, que Wojtek e outros cientistas estão interessados. “É claro que é aleatório, mas há acidentes diferentes”, disse ele.
Nem todos os ruídos foram criados iguais. Nos espectrogramas acima, as frequências baixas estão na parte inferior, as frequências altas estão no topo. Quanto mais brilhante for a cor, maior será a intensidade. Esquerda - ruído branco, cuja intensidade do sinal não muda dependendo da frequência. No centro está o ruído rosa, 1 / f, cuja intensidade em altas frequências cai a uma certa taxa. O ruído marrom à direita tem uma queda de intensidade muito maior.
Para quantificar a atividade aperiódica, os cientistas dividiram os dados brutos de EEG da mesma forma que um prisma divide um raio de sol em um arco-íris. Eles primeiro aplicaram a análise de Fourier. Qualquer gráfico de mudanças nos dados ao longo do tempo pode ser expresso em termos da soma das funções trigonométricas, que, por sua vez, podem ser expressas em termos de frequência e amplitude. A amplitude versus frequência pode ser traçada em um gráfico de espectro de potência.
As amplitudes do espectro de potência são geralmente colocadas em coordenadas logarítmicas, uma vez que têm uma grande dispersão. Para ruído branco completamente aleatório, a curva do espectro de potência será relativamente plana e horizontal, com inclinação zero - afinal, é quase a mesma em todas as frequências. Os dados de atividade cerebral mostram curvas com inclinação negativa, quando nas frequências baixas as amplitudes são maiores e nas frequências altas a intensidade diminui exponencialmente. Essa forma é chamada de 1 / f, sugerindo a razão inversa de frequência e amplitude. Os neurocientistas estão interessados no que a horizontalidade ou inclinação desse gráfico pode dizer sobre os processos que ocorrem no cérebro.
Analisar o EEG desta forma é como olhar para uma gravação de som feita em uma ponte ferroviária lançada sobre uma rodovia, como ele diz Lawrence Ward , neurocientista cognitivo da University of British Columbia. O barulho dos pneus dos carros que passam aleatoriamente produz sons de fundo aperiódicos, e os apitos dos trens programados a cada 10 minutos darão um sinal periódico com picos que excedem o ruído de fundo no volume. Ruídos repentinos, como buzinas ou colisões de carros, produzirão uma explosão de som perceptível, contribuindo para a inclinação de 1 / f.
Os cientistas estão familiarizados com este fenômeno desde 1925, a partir do trabalhoJohnson, da Bell Telephone Laboratories, que estudou o ruído da válvula de vácuo. O cientista alemão Hans Berger publicou o primeiro EEG humano apenas quatro anos depois. Nas décadas que se seguiram, a neurociência ficou fascinada pelas ondas periódicas perceptíveis presentes na atividade cerebral. Ao mesmo tempo, flutuações do tipo 1 / f são encontradas em todos os tipos de ruídos elétricos, atividade do mercado de ações, ritmos biológicos e até mesmo na música - e ninguém sabe por quê.
A atividade cerebral aperiódica 1 / f (topo) é convertida em um conjunto de ondas de diferentes frequências (no meio) usando a transformada de Fourier e, em seguida, o espectro de potência é plotado no gráfico (abaixo).
Talvez por causa da universalidade desse fenômeno, muitos biólogos rejeitaram a ideia de que sinais úteis podem ser extraídos das características da atividade 1 / f. Eles acreditavam que instrumentos científicos poderiam ser a causa desse ruído, como Biyu Khe , professora associada de neurociência, neurobiologia e fisiologia da Grossman School of Medicine da New York University, escreveu em sua revisão de 2014.
No entanto, ele e outros desmascararam essas suspeitas experimentando o ruído controlado de instrumentos de medição. Esse ruído acabou sendo muito menor do que a atividade do cérebro. Em um artigo de 2010 na revista Neuron, ele e seus colegas também descobriramque, embora os gráficos de EEG, ondas sísmicas da crosta terrestre e flutuações nos preços das ações mostrem tendências 1 / f, suas estruturas estatísticas de ordem superior são diferentes. Este trabalho desafiou a ideia de que os sinais aperiódicos são criados por alguma lei unificada da natureza.
O problema, no entanto, ainda não foi resolvido definitivamente. Ward encontrou semelhanças matemáticas em vários contextos e acredita que elas devem ser baseadas em algo fundamentalmente comum. De qualquer forma, Ward e He concordam que vale a pena aprofundar-se no sensoriamento cerebral.
“Por décadas, a atividade cerebral em uma inclinação de 1 / f foi considerada sem importância e muitas vezes simplesmente removida da análise para enfatizar as flutuações periódicas”, escreveu ele em um artigo de 2014. "No entanto, tem havido um crescente corpo de evidências de que a atividade cerebral não periódica é um dos principais contribuintes para a função cerebral."
Novos sinais de ruído
Wojtek tropeçou no tópico dos sinais aperiódicos quase por acidente: primeiro ele queria construir um modelo que removesse o ruído branco do EEG. Mas, mergulhando mais fundo na selva de códigos que funcionam com dados, ele se interessou pelo que eles continham.
Um estudo de 2015 realizado por Wojtek com seu supervisor de pesquisa Robert Knight , professor de neurociência em Berkeley, descreveu como ocorre mais atividade aperiódica no cérebro de pessoas mais velhas do que em adultos mais jovens. Wojtek e Knight viram que o ruído branco começa a dominar o cérebro à medida que envelhecemos. Eles também encontraram uma correlação entre esse ruído e o comprometimento da memória relacionado à idade.
Wojtek queria dar aos neurocientistas um software que pudesse separar automaticamente os recursos periódicos e aperiódicos nos dados, incl. coletados há muito tempo e ajudam os pesquisadores a encontrar tendências 1 / f significativas. E ele e a equipe escreveram esse programa.
O pedido de tal ferramenta foi imediatamente aparente. Após publicaçãoprogramas do site biorxiv.org em 11 de abril de 2018, foi baixado quase 2.000 vezes em um mês - bastante para uma ferramenta computacional de nicho da área de neurociência. Em novembro daquele ano, Wojtek fez uma apresentação para a comunidade neurocientífica descrevendo como usar este programa. Devido à sua grande popularidade, organizou um seminário onde, junto com a equipe, ajudou dezenas de cientistas interessados a lidar com o programa. Como resultado do workshop e das mensagens que se seguiram, novas colaborações começaram a se formar.
Um deles foi associado a um estudo sobre o sintoma de excitação durante o sono, publicado pelaLandner em julho de 2020 na revista eLife. Usando este programa, Landner e seus colegas descobriram que no ruído aperiódico registrado no EEG dos indivíduos, a atividade de alta frequência na fase de sono REM caiu mais rápido do que durante a vigília. Em outras palavras, a inclinação do espectro de potência foi maior.
Espectrograma da atividade cerebral durante o sono. O gráfico branco rastreia mudanças na inclinação do espectro
Em seu trabalho, Landner e outros argumentam que os sinais aperiódicos podem servir como uma característica única adequada para descrever o estado da consciência humana. Esse novo marcador poderia ajudar na administração de anestesia e no tratamento de pessoas em coma.
Outras publicações que usam o código Wojtek incluem estudos da eficácia de medicamentos para transtorno de déficit de atenção e diferenças na atividade cerebral em indivíduos autistas por gênero. O código foi publicado pela primeira vez na revista científica Nature Neuroscience em novembro de 2020. O trabalho do código foi demonstrado em dados simulados.
Natalie Shavoronkov , pós-doc no laboratório de Wojtek, geralmente estuda oscilações periódicas, como ondas alfa. Eles são, em suas palavras, "mais bonitos do que sinais aperiódicos". No entanto, recentemente, voltando-se para o estudo do cérebro dos bebês e dos sinais elétricos que caracterizam seu desenvolvimento cognitivo, ela enfrentou um problema: os bebês não produzem ondas alfa elegantes. Como e quando essas ondas começam a aparecer é uma questão em aberto.
Usando o algoritmo de Wojtek, ela analisou dados abertos de EEG do cérebro de bebês. Em um novo artigo publicado na Developmental Cognitive Neuroscience, ele e Wojtek descreveram as mudanças significativas que descobriram nos primeiros sete meses de vida de uma criança. Porém, mais pesquisas precisam ser feitas para entender se essa atividade está relacionada ao envolvimento das crianças em tarefas relacionadas ao desenvolvimento do cérebro, ou simplesmente decorre do aumento da densidade da massa cinzenta.
O código de Wojtek gerou muitas novas pesquisas, mas este não é o único exemplo de análise de ruído aperiódica. Em 2015, quando Haiguang Wen da Nvidia e Zhongming Liu da Universidade de Michigan estavam na Universidade de Purdue, eles publicou outro exemplo de uma abordagem para isolar componentes periódicos e aperiódicos da atividade cerebral - análise auto-espectral de reamostragem irregular (IRASA). E Biyu Ele trabalhou nessa questão antes mesmo de essas duas ferramentas aparecerem - assim como o neurocientista Walter Freeman, recentemente falecido, cujo trabalho foi inspirado por Wojtek. Essa tarefa, aliás, pode ser realizada manualmente, embora demore muito mais.
A importância de ter uma ferramenta para tornar mais fácil para os neurocientistas analisar os dados é que os dados em si são simplesmente uma coleção de números coletados ao longo de um período de tempo. Por si só, o gráfico não diz nada sobre se o cérebro está funcionando corretamente ou não.
“Na neurociência, a interpretação é fundamental. Com base nisso, tomamos decisões sobre o tratamento ou desenvolvimento de medicamentos ”, disse Wojtek. Segundo ele, a enorme quantidade de dados acumulados na literatura pode potencialmente gerar novas ideias após processá-las de uma nova forma. "Não processamos esses dados com profundidade suficiente."
O que isto significa?
Um grande obstáculo para estudar esses sinais aperiódicos é o fato de que ninguém sabe exatamente o que os dá origem. Mais pesquisas são necessárias para esclarecer as contribuições de vários neurotransmissores, circuitos neurais e as interações de redes neuronais, diz Sylvain Baile , professor de neurociência e neurocirurgia, tecnologia biomédica e ciência da computação na Universidade McGill.
“As razões e fontes ainda não foram determinadas”, disse Baile. “No entanto, é preciso pesquisar para acumular conhecimento e observação”.
Uma teoria é que os sinais aperiódicos refletem o delicado equilíbrio entre a excitação e a supressão de que o cérebro precisa para funcionar de forma saudável e vigorosa. Excesso de excitação pode sobrecarregar o cérebro; muita supressão pode colocá-lo para dormir.
Knight acredita que tal explicação não está longe da verdade. "Eu não diria que estou certo de que isso é devido a mudanças na proporção de excitação e supressão, mas acho que esta é a explicação mais provável," - disse ele.
Uma explicação alternativa é que os sinais aperiódicos são uma consequência da organização física do cérebro.
Com base em como o comportamento 1 / f se manifesta em outros sistemas físicos, Ward conclui que existe um certo sistema hierárquico estrutural no cérebro que gera atividade aperiódica. Isso, por exemplo, pode ser uma consequência de como um grande número de neurônios é agrupado, formando regiões maiores que funcionam em uníssono.
Essa atividade cerebral pode ser ideal para processar dados sensoriais, já que esses dados costumam exibir flutuações 1 / f. Em um estudo de 2018 publicado porno The Journal of Neuroscience, examina como o cérebro prevê sons cuja estrutura contém 1 / f, e como a atividade aperiódica está envolvida no processamento e previsão de estímulos naturais. Não é surpreendente que qualquer música, de Bach ao jazz, também possa conter recursos 1 / f - afinal, o cérebro humano cria música.
Wojtek disse que, para testar as hipóteses da origem dos sinais aperiódicos, é necessário estudar cuidadosamente os vários tipos de atividade neuronal. Os neurocientistas podem então tentar vincular as regiões do cérebro à fisiologia geral para entender melhor quais mecanismos neurais geram padrões específicos de atividade e para prever como os sinais aperiódicos e periódicos devem se parecer em vários distúrbios cerebrais.
Wojtek também espera fazer mais pesquisas em larga escala, aplicando seu código a conjuntos de dados existentes, que trarão à luz sinais nunca antes vistos.
Landner e Knight estão atualmente analisando dados de pacientes em coma na Universidade do Alabama para ver se essa atividade cerebral se correlaciona com o desenvolvimento do coma. Eles preveem que, quando uma pessoa sai do coma, um aumento na atividade cerebral de alta frequência se manifesta na forma de uma mudança na inclinação do gráfico 1 / f. Os resultados preliminares parecem promissores, disse ela.
Para Baile, os sinais cerebrais aperiódicos lembram um pouco a matéria escura - uma estrutura invisível do Universo que interage com a matéria normal apenas por meio da gravidade. Não sabemos em que consiste e quais são as suas propriedades, mas está presente no fundo celeste, impedindo imperceptivelmente a degradação da Via Láctea.
Os cientistas ainda não descobriram o que causa esses sinais aperiódicos, mas eles também podem ser um reflexo da estrutura auxiliar vital do universo contida em nossas cabeças. Algo misterioso pode ajudar a distrair nossas mentes da semi-sono.