Repensando a Função do Cérebro: O Papel da Competição
Um estudo revela como interações competitivas moldam a dinâmica e a funcionalidade do cérebro.
Andrea I Luppi, Y. Sanz Perl, J. Vohryzek, P. A. M. Mediano, F. E. Rosas, F. Milisav, L. E. Suarez, S. Gini, D. Gutierrez-Barragan, A. Gozzi, B. Misic, G. Deco, M. L. Kringelbach
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Índice
- Circuitos do Cérebro
- Evidências da Atividade Cerebral
- Conexões Cerebrais
- Suposições sobre Atividade Cerebral
- Investigando Interações Competitivas
- Desenvolvimento do Modelo
- Resultados Entre Espécies
- Melhoria no Ajuste do Modelo
- Modelos Específicos para Indivíduos
- Explorando Conexões Negativas e Positivas
- Propriedades Dinâmicas do Cérebro
- Entendendo a Organização Hierárquica
- Sinergia na Atividade Cerebral
- Correspondência Cognitiva e Realismo
- Capacidade Computacional do Cérebro
- Conclusão
- Fonte original
- Ligações de referência
O cérebro é um órgão complexo que processa informações de várias maneiras. Na neurociência, um dos principais objetivos é entender como a estrutura do cérebro influencia sua capacidade de processar informações. O cérebro é composto por circuitos especializados que trabalham juntos e competem entre si para realizar tarefas.
Circuitos do Cérebro
O cérebro contém diferentes regiões que colaboram para criar circuitos funcionais. Esses circuitos especializados são importantes para a cognição e os processos de pensamento. Às vezes, esses circuitos atuam em cooperação, enquanto em outras ocasiões, competem entre si. Essa competição pode ser vista na forma como certas regiões do cérebro mostram atividades tanto coordenadas quanto opostas.
Atividade Cerebral
Evidências daPesquisadores observaram que o cérebro exibe diferentes padrões de atividade. Por exemplo, algumas partes do cérebro podem ficar mais ativas enquanto outras ficam menos ativas. Embora os motivos por trás desses padrões sejam estabelecidos, os mecanismos subjacentes ainda não estão totalmente claros. Cientistas continuam investigando como o cérebro gerencia suas tendências cooperativas e competitivas.
Conexões Cerebrais
A forma como diferentes partes do cérebro se conectam é intrincada. As conexões estruturais, conhecidas como Conectoma, mostram como as regiões estão ligadas. Em estudos recentes, os cientistas usaram modelos para combinar diferentes tipos de dados e entender como a estrutura do cérebro influencia seu comportamento e atividade. Esses modelos levam em consideração vários fatores biológicos para fornecer insights sobre como diferentes regiões do cérebro trabalham juntas.
Suposições sobre Atividade Cerebral
Muitos modelos assumem que quando uma região do cérebro se conecta a outra, o aumento da atividade na primeira levará a um aumento na segunda. Essa suposição vem de maneiras tradicionais de estudar conexões cerebrais, que costumam focar em relações positivas. No entanto, a competição também é uma parte significativa de como o cérebro funciona. Uma melhor compreensão dessas Interações Competitivas pode oferecer insights sobre a organização e funcionalidade do cérebro.
Investigando Interações Competitivas
Este estudo tem como objetivo explorar se interações competitivas ocorrem em uma escala maior no cérebro e como elas impactam suas funções. Um modelo especializado foi criado para analisar essas interações competitivas juntamente com as cooperativas. Comparando como esses modelos se ajustam aos dados reais de atividade cerebral, os pesquisadores podem ver se incluir a competição ajuda a explicar a dinâmica cerebral de forma mais precisa.
Desenvolvimento do Modelo
Os pesquisadores desenvolveram modelos especificamente para humanos, macacos e camundongos, usando dados funcionais e estruturais. Cada modelo incorpora dinâmicas locais, que refletem como as regiões individuais operam, além de conexões inter-regionais, que mostram como essas regiões se influenciam mutuamente. Ajustando as conexões com base nos dados observados, os pesquisadores podem determinar a representação mais precisa de como a estrutura cerebral leva à atividade cerebral.
Resultados Entre Espécies
Os achados revelaram que os modelos que melhor se ajustaram incluíam consistentemente tanto interações cooperativas quanto competitivas. Esses modelos demonstraram uma precisão melhor ao serem comparados aos dados reais de atividade cerebral, sugerindo que incluir a competição é essencial para entender a conectividade cerebral. A dinâmica do cérebro também parecia mais realista, refletindo observações feitas em scans reais do cérebro.
Melhoria no Ajuste do Modelo
A comparação entre modelos que incluem apenas interações cooperativas e aqueles que permitem tanto interações cooperativas quanto competitivas mostra uma diferença significativa na qualidade do ajuste. Os últimos modelos conseguiram se alinhar mais de perto aos dados empíricos, indicando sua eficácia em capturar a complexidade das dinâmicas cerebrais. Essa melhoria no desempenho do modelo foi evidente não apenas em nível de grupo, mas também ao olhar para dados individuais.
Modelos Específicos para Indivíduos
Uma descoberta notável foi que os modelos com interações competitivas puderam distinguir melhor os padrões de Conectividade Funcional de diferentes indivíduos do que os modelos com apenas interações cooperativas. Essa compreensão das diferenças específicas entre indivíduos é crucial para criar modelos cerebrais personalizados que espelhem a conectividade única do cérebro de cada pessoa.
Explorando Conexões Negativas e Positivas
O estudo também investigou se a natureza das conexões - positivas ou negativas - apresentava diferenças sistemáticas. Os resultados mostraram que as interações competitivas eram geralmente mais fracas e difusas do que as conexões cooperativas. Isso sugere uma divisão na organização de como essas conexões funcionam em um nível macro dentro do cérebro.
Propriedades Dinâmicas do Cérebro
Além da organização espacial, o cérebro possui dinâmicas ricas que levam a vários padrões de coordenação ao longo do tempo. O estudo examinou como as interações competitivas influenciam essas dinâmicas. Os achados indicaram que modelos que permitem interações competitivas produzem comportamentos mais próximos dos observados em cérebros reais. Isso incluiu um melhor equilíbrio em como as regiões se ativam e desativam de forma síncrona, refletindo um estado cerebral mais realista.
Entendendo a Organização Hierárquica
Outro aspecto crucial das dinâmicas cerebrais é a hierarquia na forma como as regiões se comunicam. Este estudo descobriu que permitir interações competitivas levou a uma organização hierárquica mais pronunciada na atividade cerebral. Isso significa que algumas regiões preferiam enviar informações enquanto outras gostavam de recebê-las, sugerindo um fluxo estruturado de informações pelo cérebro.
Sinergia na Atividade Cerebral
Os modelos com interações competitivas também mostraram maior sinergia em seus padrões de atividade. Sinergia se refere a quão bem diferentes regiões trabalham juntas para produzir uma resposta unificada. A inclusão de interações competitivas permitiu um melhor equilíbrio entre os níveis de atividade das diferentes regiões, resultando em uma capacidade aprimorada de processar informações coletivamente.
Correspondência Cognitiva e Realismo
Para avaliar quão bem os modelos representavam processos cognitivos, os pesquisadores usaram um método chamado correspondência cognitiva. Essa técnica comparou os padrões de atividade produzidos pelos modelos com funções cognitivas estabelecidas derivadas de inúmeros estudos. Os modelos com interações competitivas foram considerados mais alinhados com operações cognitivas, indicando que incorporar dinâmicas competitivas é essencial para alcançar representações realistas da atividade cerebral.
Capacidade Computacional do Cérebro
Um último aspecto explorado foi a capacidade computacional do cérebro - sua habilidade de realizar tarefas e processar informações de forma eficiente. Modelos com interações competitivas exibiram capacidades de memória mais altas durante tarefas específicas quando simulavam a atividade cerebral. Isso sugere que a capacidade do cérebro de gerenciar tanto a cooperação quanto a competição em seus circuitos pode aprimorar sua eficiência computacional geral.
Conclusão
Resumindo, o estudo destaca a importância das interações competitivas para entender como o cérebro opera. Ao desenvolver modelos que incluem essas dinâmicas, os pesquisadores podem obter uma imagem mais precisa da conectividade, funcionalidade e comportamento cerebral. Essa abordagem não só melhora nossa compreensão da arquitetura do cérebro, mas também tem implicações para o desenvolvimento de modelos personalizados de função cerebral em contextos de saúde e doença. À medida que a ciência continua a explorar essas dinâmicas, podemos desbloquear novos insights sobre cognição e neurobiologia.
Título: Competitive interactions shape brain dynamics and computation across species
Resumo: Adaptive cognition relies on cooperation across anatomically distributed brain circuits. However, specialised neural systems are also in constant competition for limited processing resources. How does the brains network architecture enable it to balance these cooperative and competitive tendencies? Here we use computational whole-brain modelling to examine the dynamical and computational relevance of cooperative and competitive interactions in the mammalian connectome. Across human, macaque, and mouse we show that the architecture of the models that most faithfully reproduce brain activity, consistently combines modular cooperative interactions with diffuse, long-range competitive interactions. The model with competitive interactions consistently outperforms the cooperative-only model, with excellent fit to both spatial and dynamical properties of the living brain, which were not explicitly optimised but rather emerge spontaneously. Competitive interactions in the effective connectivity produce greater levels of synergistic information and local-global hierarchy, and lead to superior computational capacity when used for neuromorphic computing. Altogether, this work provides a mechanistic link between network architecture, dynamical properties, and computation in the mammalian brain.
Autores: Andrea I Luppi, Y. Sanz Perl, J. Vohryzek, P. A. M. Mediano, F. E. Rosas, F. Milisav, L. E. Suarez, S. Gini, D. Gutierrez-Barragan, A. Gozzi, B. Misic, G. Deco, M. L. Kringelbach
Última atualização: 2024-10-22 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.10.19.619194
Fonte PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.10.19.619194.full.pdf
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
Obrigado ao biorxiv pela utilização da sua interoperabilidade de acesso aberto.
Ligações de referência
- https://www.humanconnectome.org/
- https://www.nitrc.org/projects/conn
- https://fcon_1000.projects.nitrc.org/indi/PRIME/files/newcastle.csv
- https://fcon_1000.projects.nitrc.org/indi/PRIME/newcastle.html
- https://github.com/neurospin/pypreclin
- https://www.nmr.mgh.harvard.edu/~jbm/jip/
- https://brain.labsolver.org/diffusion-mri-templates/hcp-842-hcp-1021
- https://connectivity.brain-map.org/
- https://github.com/Imperial-MIND-lab/integrated-info-decomp
- https://github.com/neurosynth/neurosynth
- https://github.com/netneurolab/conn2res