Equilibrando a Confiabilidade Sináptica e os Custos de Energia

A transmissão sináptica biológica nem sempre é confiável, o que pode atrapalhar o Desempenho dos nossos circuitos neurais. Alguns mecanismos biológicos podem tornar essa transmissão mais confiável, como aumentar as chances de liberação de Neurotransmissores. Mas, geralmente, esses mecanismos exigem mais energia.

Em um estudo recente, pesquisadores analisaram diferentes maneiras de melhorar a Confiabilidade sináptica, considerando os custos de energia envolvidos. Eles focaram em quatro mecanismos que podem aumentar a confiabilidade e analisaram como esses custos mudam com a energia usada. Usando redes neurais artificiais (ANNs) com Sinapses ajustáveis, eles treinaram essas redes para tarefas de classificação de imagem.

Os resultados mostraram uma troca clara: à medida que o desempenho do circuito neural melhorava, os custos de energia para garantir a transmissão sináptica confiável também aumentavam. As redes otimizadas fizeram previsões que se alinhavam com dados experimentais anteriores, indicando que sinapses com menos variabilidade estavam ligadas a taxas de disparo de entrada mais altas e taxas de aprendizado mais baixas.

Curiosamente, essas mesmas previsões surgiram quando os pesquisadores usaram um método chamado inferência bayesiana para determinar estatísticas sinápticas. Isso levou a uma conexão teórica entre a troca de desempenho e custos de confiabilidade e os princípios da inferência bayesiana.

Isso sugere duas possibilidades: ou a evolução encontrou um jeito de implementar a inferência bayesiana otimizando o uso de energia, ou sinapses energeticamente eficientes podem mostrar características da inferência bayesiana sem realmente empregar o raciocínio bayesiano.

#O que são Sinapses e sua Variabilidade

Sinapses são essenciais para a comunicação entre as células do cérebro. No entanto, a força dos potenciais pós-sinápticos (PSPs) varia muito. Essa variabilidade ocorre principalmente antes da liberação do neurotransmissor; o processo envolve vesículas cheias de neurotransmissores que podem liberar seu conteúdo de forma imprevisível.

Essa inconsistência na transmissão sináptica levanta questões. Existem evidências de que algumas sinapses podem transmitir sinais de maneira muito confiável, então por que outras têm desempenho ruim? A confiabilidade de uma sinapse não só varia entre tipos; também há variação mesmo entre sinapses do mesmo tipo. Isso sugere que há um potencial inexplorado para uma transmissão mais consistente.

Embora a transmissão pouco confiável possa reduzir a eficiência, um estudo indicou que aumentar o número de sinapses de um fotorreceptor para uma célula monopolar grande da retina poderia melhorar a precisão da transmissão ao equilibrar o ruído. Contudo, esse benefício vem com custos de energia mais altos.

O objetivo é encontrar um nível de precisão ótimo que equilibre o custo energético de transmitir informações.

#A Troca de Desempenho e Energia

É crucial considerar tanto a precisão quanto os custos de energia na computação neuronal. O cérebro não apenas transfere informações; ele computa por meio de interações. Modelos que descrevem a troca de desempenho-energia sináptica muitas vezes examinam a conexão entre apenas dois neurônios, tratando sinapses como simples conduítes de informação.

Na realidade, cada sinapse é parte de um sistema maior. Para computar de forma eficiente, o circuito geral deve alocar recursos entre várias sinapses para minimizar os custos de energia associados à computação.

Esse artigo enfatiza como a troca entre o desempenho da rede e os custos energéticos de confiabilidade se relaciona diretamente com a precisão sináptica. Os pesquisadores estimaram os custos de energia relacionados à precisão examinando os mecanismos biológicos de transmissão sináptica. Ao considerar esses custos, treinaram uma rede neural em uma tarefa de classificação e observaram uma precisão sináptica variada.

Essa "alocação" de precisão correspondeu a indicadores da "importância" de uma sinapse, que pode ser entendida pela perspectiva da inferência bayesiana.

#Investigando os Custos Energéticos Biofísicos

O estudo buscou entender os custos energéticos da transmissão sináptica e como eles se relacionam com a confiabilidade. A transmissão sináptica começa quando um potencial de ação chega ao terminal do axônio, levando a um surto de íons cálcio no terminal. Este influxo de cálcio provoca a liberação de vesículas de neurotransmissores.

Os neurotransmissores então atravessam a fenda sináptica para se ligarem a receptores específicos, resultando em um potencial pós-sináptico. Os pesquisadores frequentemente quantificam esse processo através do modelo quântico de liberação de neurotransmissores.

Para cada conexão sináptica, há um número específico de vesículas acopladas. Quando o neurônio pré-sináptico dispara, essas vesículas liberam cada uma com uma probabilidade específica, causando potenciais pós-sinápticos de um certo tamanho.

A equipe analisou quatro custos biofísicos ligados à melhoria da confiabilidade enquanto mantinha o potencial pós-sináptico médio fixo.

#Mecanismos de Confiabilidade Sináptica

1. Efluxo de Cálcio: A confiabilidade da liberação de neurotransmissores é maior quando a probabilidade de liberação de vesículas é maior. Essa probabilidade é fortemente influenciada pela concentração de cálcio. No entanto, níveis mais altos de cálcio se traduzem em maiores custos de energia, já que bombas devem expulsar o excesso de cálcio do botão sináptico.

2. Área de Superfície da Membrana da Vesícula: Produzir e manter as membranas das vesículas pode gerar custos de energia. Evidências existentes sugerem que manter o metabolismo de fosfolipídios para membranas de vesículas pode consumir uma parte significativa do orçamento energético do cérebro. A presença de muitas vesículas pequenas pode aumentar a confiabilidade ao equilibrar eventos estocásticos individuais, mas exige mais área de membrana, levando a um maior consumo de energia.

3. Estrutura do Pool de Vesículas: A organização dos pools de vesículas requer suporte estrutural, que é intensivo em energia. Cada vesícula precisa de uma certa quantidade de actina para manter sua posição nos filamentos. Vesículas menores podem permitir mais conexões, mas podem resultar em um volume total de vesículas reduzido se a quantidade total de neurotransmissor permanecer a mesma.

4. Número de Vesículas: Mais vesículas podem aumentar a quantidade de neurotransmissor liberado, mas isso adiciona custos de energia para transportá-las até os locais de liberação. A quantidade de energia usada está diretamente ligada a quantas vesículas precisam ser movidas.

#Explorando os Custos de Confiabilidade em Redes Neurais Artificiais

Os pesquisadores queriam ver como esses custos de energia da confiabilidade se manifestavam em redes neurais treinadas. Eles treinaram a ANN com um objetivo que representava uma troca entre desempenho e custos energéticos. Consideraram três componentes em sua função objetivo: custo de desempenho (quão bem a rede funcionou), custo de magnitude (relacionado à média dos potenciais pós-sinápticos) e custo de confiabilidade (associado à precisão dos potenciais pós-sinápticos).

Após o treinamento, ficou evidente que à medida que o foco na confiabilidade aumentava, o desempenho diminuía. Eles examinaram dois cenários: um onde o ruído era o mesmo em todas as sinapses e outro onde o ruído variava entre sinapses. Permitir a variabilidade nesta segunda abordagem levou a um desempenho significativamente melhor, ao mesmo tempo que aumentou apenas ligeiramente o ruído médio.

#Padrões de Variabilidade e Suas Implicações

Os resultados apontaram para uma troca entre precisão e ruído sináptico. Basicamente, à medida que os custos de confiabilidade cresciam, a precisão da rede caía. Essa conexão sugere que investir mais energia em sinapses confiáveis poderia levar a melhores resultados de desempenho.

Além disso, o estudo revelou que a variabilidade sináptica mostrou padrões distintos associados à importância da sinapse. Sinapses que eram mais críticas para as operações do circuito exibiram menos ruído, enquanto sinapses menos importantes puderam ter maior variabilidade, reduzindo os custos de confiabilidade geral.

As relações observadas nos experimentos estavam alinhadas com padrões estabelecidos em sistemas biológicos reais. À medida que algumas sinapses experimentam taxas de entrada mais altas, elas também tendem a ter menos variabilidade - um padrão confirmado por observações empíricas.

#Entendendo a Conexão com a Inferência Bayesiana

Curiosamente, as previsões da otimização da variabilidade sináptica também coincidiram com resultados vistos em sinapses bayesianas, que usam o teorema de Bayes para informar ajustes de pesos. Por exemplo, menos variabilidade está relacionada a taxas de aprendizado mais baixas, refletindo comportamentos em sinapses bayesianas. Além disso, taxas de disparo pré-sináptico mais altas se correlacionam com menos variabilidade, já que cada disparo fornece feedback que informa ajustes potenciais de peso.

Essa relação leva a uma compreensão intuitiva: quando as sinapses são consideradas importantes, elas recebem gradientes significativos, ajudando a melhorar sua confiabilidade. Assim, há uma correlação forte entre a importância de uma sinapse e sua incerteza, ligando altos custos de desempenho a pesos sinápticos confiáveis.

#Resumo dos Resultados

A investigação da variabilidade e confiabilidade sináptica revela que considerações de eficiência energética estão intimamente alinhadas com os princípios da inferência bayesiana. A troca entre custos de desempenho e confiabilidade se manifesta em padrões observáveis que permanecem verdadeiros em diferentes configurações variáveis.

Os padrões de variabilidade energeticamente eficientes que emergem em redes artificiais sugerem que os princípios por trás da função sináptica podem não se restringir apenas à eficiência, mas também refletir comportamentos bayesianos sem necessitar de uma aplicação literal de métodos bayesianos nos sistemas biológicos.

Em última análise, esses achados promovem novas percepções sobre como os sistemas biológicos operam, propondo que o cérebro pode não seguir estritamente a computação bayesiana, mas sim exibir comportamentos que se assemelham a isso devido a mecanismos energeticamente eficientes.

Assim, para compreender totalmente as implicações desses resultados, mais pesquisas são necessárias para investigar se diferentes regiões do cérebro utilizam a incerteza da variabilidade sináptica em suas computações. Essa exploração poderia abrir caminho para entendimentos mais abrangentes sobre a função sináptica e os princípios computacionais em sistemas biológicos.