doi.org/10.1103/PhysRevLett.134.068403
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#Neurônios
O cérebro consegue processar informações graças a uma rede complexa de conexões entre diferentes tipos de neurônios
Um dos grandes objetivos da neurociência é entender como essas conexões afetam o modo como o cérebro trabalha com as informações que recebe.
Pesquisadores da Universidade de Pádua, do Instituto Max Planck para Física de Sistemas Complexos e da Escola Politécnica Federal de Lausanne fizeram um estudo para investigar como os neurônios excitatórios (que estimulam a atividade) e os inibitórios (que reduzem a atividade) contribuem para o cérebro codificar informações. Os resultados, publicados na revista Physical Review Letters, mostram que o processamento de informações funciona melhor quando há um equilíbrio entre esses dois tipos de neurônios.
“Nosso estudo começou com uma pergunta básica da neurociência: como a estrutura do cérebro influencia sua capacidade de processar informações””, explicou Giacomo Barzon, um dos autores do artigo, em entrevista ao Medical Xpress. “O cérebro está sempre recebendo e juntando informações dos sentidos, e os neurônios não trabalham sozinhos – eles fazem parte de redes complexas que se conectam o tempo todo. Uma coisa que chama a atenção nessas redes é o equilíbrio entre os neurônios excitatórios e inibitórios, algo que já foi observado em várias partes do cérebro.?
O principal objetivo do estudo de Barzon e seus colegas foi descobrir se esse equilíbrio entre os dois tipos de neurônios vai além de simplesmente manter a atividade do cérebro estável. Eles queriam saber se esse balanço também ajuda o cérebro a processar informações de forma mais eficiente.
“Nos inspiramos em estudos anteriores, tanto experimentais quanto teóricos, que destacaram a importância desse equilíbrio. Analisamos um modelo que mostra como esses dois grupos de neurônios interagem e estudamos – com cálculos e simulações – como eles reagem a sinais externos”, disse Daniel M. Busiello, outro autor do estudo. “Usando ferramentas da teoria da informação, descobrimos algo interessante: redes de neurônios que são boas para codificar informações por longos períodos podem não ser tão rápidas para reagir a mudanças rápidas nos sinais que recebem.?
Com abordagens matemáticas e teóricas, os pesquisadores mostraram que o processamento de informações é mais eficaz quando o cérebro está em um ponto crítico de estabilidade – ou seja, quando a atividade dos neurônios excitatórios e inibitórios está bem equilibrada. Esses resultados indicam que ajustar esse equilíbrio não só mantém o cérebro funcionando de forma estável, mas também pode ser essencial para ele codificar informações da melhor maneira possível.
“Conseguimos provar, sob a perspectiva da teoria da informação, que as interações entre excitação e inibição são fundamentais para que grupos de neurônios consigam codificar informações sobre sinais externos que mudam com o tempo”, destacou Giorgio Nicoletti, também autor do estudo. “Isso é especialmente interessante porque já sabemos que esse equilíbrio é importante para controlar a atividade dos neurônios. Nosso método nos permite medir esse efeito em termos de informação como algo concreto.?
Esse trabalho recente de Barzon, Busiello e Nicoletti pode abrir novas portas para entender como o cérebro processa informações e quais mecanismos estão por trás disso. Nos próximos estudos, os pesquisadores pretendem aprofundar esses resultados, aplicando a mesma abordagem para analisar estruturas de conexão mais complicadas no cérebro.
“Além disso, nas redes neurais reais, as conexões não são fixas – elas mudam com o tempo, influenciadas tanto pelos estímulos externos quanto pela própria atividade da rede”, acrescentou Barzon. “Essa natureza dinâmica das conexões pode ter um papel importante em como os neurônios processam e codificam informações. Isso poderia nos ajudar a entender como o aprendizado e a capacidade de adaptação afetam o modo como o cérebro trabalha com informações.”
Publicado em 12/03/2025 13h07
Texto adaptado por IA (ChatGPT / Gemini) do original em inglês. Imagens de bibliotecas públicas de imagens ou créditos na legenda. Informações sobre DOI, autor e instituição encontram-se no corpo do artigo.
Estudo original:
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