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Na Suíça, Projeto Blue Brain constrói neurônios 3D e regiões cerebrais inteiras apenas com algoritmos matemáticos

Pixabay

Fonte

EPFL | Escola Politécnica Federal de Lausanne

Data

segunda-feira, 11 abril 2022 18:50

Áreas

Bioinformática. Computação. Modelagem Matemática. Neurociências.

Pesquisadores encontraram uma maneira de usar apenas a matemática para desenhar automaticamente neurônios em 3D como ‘gêmeos digitais’, o que permite usar recursos computacionais para construir bilhões de neurônios que compõem o cérebro. Isso significa que os cientistas estão cada vez mais próximos de poder construir ‘gêmeos digitais’ de cérebros. Este avanço foi proporcionado pelo chamado Projeto Blue Brain, desenvolvido na Escola Politécnica Federal de Lausanne (EPFL), na Suíça, cujo objetivo é realizar reconstruções digitais e simulações biologicamente detalhadas do cérebro de um camundongo.

Esses bilhões de neurônios formam trilhões de sinapses – onde os neurônios se comunicam entre si. Essa complexidade precisa de modelos de neurônios abrangentes e redes cerebrais detalhadas reconstruídas com precisão para replicar os estados saudáveis ​​e também de patologias. Esforços para construir tais modelos e redes têm sido historicamente prejudicados pela falta de dados experimentais disponíveis. Mas recentemente, cientistas do Projeto Blue Brain da EPFL, usando topologia algébrica, criaram um algoritmo que requer apenas alguns exemplos para gerar um grande número de células únicas. Usando este algoritmo – a Síntese Neuronal Topológica (TNS), eles podem sintetizar com eficiência milhões de morfologias neuronais únicas.

O algoritmo TNS é de grande importância para o campo em rápido crescimento da neurociência computacional, que depende cada vez mais de modelos biologicamente realistas, desde o nível de célula única até redes neuronais de grande escala. Morfologias neuronais precisas, em particular, estão no centro desses esforços, pois são essenciais para definir tipos de células, discernir seus papéis funcionais, investigar alterações estruturais associadas a estados cerebrais alterados e identificar quais condições tornam as redes cerebrais suficientemente robustas para suportar os complexos processos corticais que são fundamentais para um cérebro saudável. Portanto, é essencial reconstruir com precisão as redes cerebrais detalhadas para replicar os estados saudáveis ​​e de doença do cérebro.

Em um artigo publicado na revista científica Cell Reports, uma equipe liderada pela Dra. Lida Kanari aplicou o Descritor de Morfologia Topológica (TMD), desenvolvido em estudo anterior, que categoriza de forma confiável morfologias dendríticas, para sintetizar digitalmente morfologias dendríticas de todas as camadas e tipos morfológicos do córtex de roedores. As vantagens dessa abordagem orientada por topologia são múltiplas, pois o novo algoritmo TNS é generalizável para novos tipos de células, precisa de poucos dados de entrada e não requer ajuste fino porque captura correlações de recursos.

Reconstrução digital rápida de regiões inteiras do cérebro a partir de relativamente poucas células de referência

O algoritmo TNS, impulsionado pela arquitetura topológica dos dendritos, gera morfologias realistas para um grande número de tipos distintos de células neuronais corticais com propriedades morfológicas e elétricas realistas. Isso permitiu a rápida reconstrução digital de regiões inteiras do cérebro a partir de relativamente poucas células de referência, permitindo assim a investigação de ligações entre morfologias neuronais e função cerebral em diferentes escalas espaço-temporais e abordando o desafio de reconstruções biológicas insuficientes. Uma validação em vários estágios, documentada no artigo, garante que as células sintetizadas reproduzem as formas dos neurônios reconstruídos em relação a três modalidades: 1. Suas características morfológicas; 2. A atividade elétrica de células únicas e 3. A conectividade da rede que elas formam.

“As descobertas já estão permitindo que o Projeto Blue Brain desenvolva reconstruções e simulações biologicamente detalhadas do cérebro de um camundongo, reconstruindo computacionalmente regiões do cérebro para simulações que replicam as propriedades anatômicas das morfologias neuronais e incluem anatomia específica da região. Abordamos um dos problemas fundamentais para a neurociência – a escassez de reconstruções neuronais experimentais, uma vez que a síntese topológica requer apenas alguns exemplos para gerar um grande número de células únicas. Usando o algoritmo TNS, podemos sintetizar com eficiência milhões de morfologias neuronais únicas (ou 10 milhões de células em poucas horas)”, explicou a Dra. Lida Kanari.

Facilitando aplicações médicas

“Modelos de neurônios abrangentes são essenciais para definir tipos de células, discernir seus papéis funcionais e investigar alterações estruturais associadas a estados cerebrais doentes”, afirmou o fundador e diretor do Projeto Blue Brain, o professor Dr. Henry Markram. “Os pesquisadores sintetizaram redes corticais com base em alterações estruturais de dendritos associadas a condições médicas e revelaram princípios que ligam propriedades de ramificação à estrutura de redes de grande escala”.

“Como o algoritmo TNS é implementado em um software de código aberto, isso permitirá a modelagem de doenças cerebrais em termos de células e redes únicas, pois fornece uma ferramenta para investigar diretamente a ligação entre propriedades morfológicas locais e a conectividade da rede neuronal que elas formam. Essa abordagem é de particular interesse para aplicações médicas, pois permite a investigação de doenças em termos do surgimento de patologia na rede global a partir de mudanças estruturais locais nas morfologias dos neurônios”, concluiu o Dr. Henry Markram.

Saiba mais e acesse o repositório do algoritmo de Síntese Neuronal Topológica (em inglês).

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Escola Politécnica Federal de Lausanne (em inglês).

Fonte: Kate Mullins, EPFL. Imagem: Pixabay.

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