O potencial para criar gêmeos digitais personalizados do seu cérebro e corpo é um tema quente em neurociência e medicina hoje. Esses modelos de computador são projetados para simular como partes do cérebro interagem e como o cérebro pode responder a estímulos, doenças ou medicamentos.
A extraordinária complexidade do cérebro bilhões de neurônios torna esta tarefa muito difícil, é claro, mesmo na period da IA e do large knowledge. Até agora, modelos de cérebro inteiro têm lutado para capturar o que torna cada cérebro único.
Os cérebros das pessoas estão todos conectados de forma ligeiramente diferente, então cada um tem uma rede única de conexões neurais que representa uma espécie de “impressão digital cerebral”.
No entanto, a maioria dos chamados gêmeos cerebrais atualmente se parecem mais com primos distantes. Seu desempenho está quase mais próximo do actual do que se o modelo estivesse usando o diagrama de fiação de um estranho aleatório.
Isso importa porque gêmeos digitais são cada vez mais propostas como ferramentas para testar tratamentos por simulação computacional, antes de aplicá-los em pessoas reais. Se estes modelos não conseguirem captar os princípios fundamentais da organização cerebral única de cada paciente, as suas previsões não serão personalizadas – e, no pior dos casos, poderão ser enganosas.
Em nosso último estudopublicado em Neurociência da Naturezamostramos que gêmeos cerebrais digitais realistas exigem algo que muitos modelos existentes ignoram: a competição entre os diferentes sistemas do cérebro.
Nossas descobertas sugerem que, sem competição, os gêmeos digitais correm o risco de serem excessivamente genéricos, perdendo o que faz de você “você”.
Excesso de Cooperação
O cérebro humano nunca é estático. O fluxo e refluxo de sua atividade podem ser mapeados de forma não invasiva usando métodos de neuroimagem, como a ressonância magnética funcional. A partir disso, um modelo de computador pode ser construído, específico para aquela pessoa e simulando como as regiões de seu cérebro interagem. Esta é a ideia do gêmeo digital.
O cérebro é frequentemente descrito como um sistema altamente cooperativo. No entanto, as experiências quotidianas, como concentrar a atenção ou alternar entre tarefas, dizem-nos intuitivamente que os sistemas cerebrais competem por recursos limitados. Nossos cérebros não podem fazer tudo de uma vez, e nem todas as regiões podem estar ativas juntas o tempo todo.
Apesar disso, a grande maioria das simulações cerebrais nos últimos 20 anos não levou em conta essas interações competitivas entre regiões. Em vez disso, “forçaram” as regiões vizinhas a cooperar. Isso pode levar o cérebro simulado a estados excessivamente sincronizados que raramente são vistos em cérebros reais.
Em um grande estudo comparativo de humanos, macacos e camundongos, nossa equipe internacional de pesquisadores usou registros não invasivos da atividade cerebral para mostrar que os modelos cerebrais inteiros mais realistas não exigem apenas interações cooperativas dentro de circuitos cerebrais especializados, mas também interações competitivas de longo alcance entre diferentes circuitos.
Para conseguir isso, comparamos dois tipos de modelo cerebral: um em que todas as interações entre regiões cerebrais eram cooperativas e outro em que as regiões podiam excitar ou suprimir a atividade umas das outras. Em humanos, macacos e camundongos, os modelos que incluíam interações competitivas superaram consistentemente os modelos apenas cooperativos.
Utilizando uma análise em larga escala de mais de 14.000 estudos de neuroimagem, descobrimos que a atividade espontânea nos modelos competitivos refletia com mais fidelidade os circuitos cognitivos conhecidos, como os envolvidos na atenção ou na memória. Isto sugere que a competição é essential para permitir que o cérebro ative com flexibilidade combinações apropriadas de regiões – uma marca registrada do comportamento inteligente.
Resumo visible do nosso estudo:
Quando se permite que modelos cerebrais completos de humanos, macacos e ratos tratem as interações entre algumas regiões do cérebro como competitivas, eles o fazem consistentemente – gerando padrões de atividade que se assemelham muito aos associados a processos cognitivos reais. Luppi et al/Nature Neuroscience, CC POR
Concluímos que as interações competitivas atuam como uma força estabilizadora, permitindo que diferentes sistemas cerebrais se revezem na definição da direção dos fluxos e refluxos do cérebro, sem interferência ou distração. Esta capacidade de evitar atividades descontroladas também pode contribuir para a notável eficiência energética do cérebro dos mamíferos, que é muitas ordens de magnitude mais eficiente do que os sistemas modernos de IA.
Crucialmente, os modelos com interações competitivas não eram apenas mais precisos, mas também mais específicos para cada indivíduo. Isso significa que eles foram melhores na captura da impressão digital cerebral única que distingue o cérebro de uma pessoa do de outra.
Não está mais perdido na tradução?
O fato de que nossas descobertas manter entre humanos e outros mamíferos sugere que eles refletem os princípios fundamentais de como funcionam os sistemas inteligentes. Em cada caso, descobrimos que modelos com interações competitivas geravam padrões de atividade cerebral que se assemelhavam muito aos associados a processos cognitivos reais.
Isso poderia ter implicações importantes para a neurociência translacional. Modelos animais são usados rotineiramente para testar tratamentos antes de testes em humanos, mas as diferenças entre espécies muitas vezes limitam a qualidade da tradução desses resultados. Cerca de 90 por cento dos tratamentos para distúrbios neuropsiquiátricos são “perdido na tradução,” falhando em testes clínicos em humanos depois de se mostrar promissor em testes em animais.
A combinação de dados de imagens cerebrais de pacientes humanos com modelos cerebrais inteiros poderia mudar radicalmente esta situação. UM estrutura que funciona entre espécies forneceria uma ponte poderosa entre a pesquisa básica e a aplicação clínica.
Se alguém precisar de intervenção no cérebro, por exemplo devido a epilepsia ou a um tumor, o seu gémeo digital poderia ser usado para explorar como a atividade cerebral do paciente mudaria quando estimulada com diferentes níveis de medicamentos ou impulsos elétricos. Isto pode melhorar significativamente as abordagens existentes de tentativa e erro com pacientes reais e, assim, fornecer melhores tratamentos.
Os princípios gerais da organização cerebral entre espécies também oferecem um caminho para a compreensão de como moldar a próxima geração de inteligência synthetic. Num futuro não muito distante, poderemos ser capazes de construir gémeos digitais que sejam mais fiéis na reprodução das características salientes do cérebro humano – e potencialmente, modelos de IA que sejam mais fiéis à mente humana.
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