Pesquisadores da Universidade John Hopkins, nos Estados Unidos, desenvolveram uma estratégia para treinar inteligência artificial a fim de capturar imagens das células do cérebro de ratos em ação.
O sistema de IA trabalha em conjunto com microscópios especializados, permitindo identificar de forma precisa em que região e momento as células são ativadas durante o movimento, aprendizado e memória dos roedores.
O estudo realizado com os camundongos representa o passo inicial para que, futuramente, os cientistas possam compreender melhor como as funções cerebrais funcionam e como elas são afetadas por doenças.
A pesquisa foi detalhada em um artigo publicado na revista acadêmica Nature Communications.
De acordo com os autores, para mapear os circuitos cerebrais que controlam as funções diárias de um mamífero, é necessário observar com precisão o que está acontacendo entre células cerebrais individuais e suas conexões enquanto o animal realiza tarefas como movimentar-se, comer e socializar.
Limitações na resolução de imagem
Uma das primeiras etapas da pesquisa foi reunir os dados necessários a partir de microscópios que foram carregados pelos camundongos no topo de suas cabeças. Com apenas alguns milímetros de diâmetro, o tamanho do equipamento acabou por limitar a tecnologia de imageamento.
Assim, o baixo frame rate do microscópio em miniatura faz com que ele seja suscetível a interferências causadas por movimentos. A simples respiração ou batimento cardíaco dos camundongos pode afetar a precisão dos dados.
A solução encontrada pelos pesquisadores foi criar um programa de inteligência artificial capaz de aprimorar a resolução das imagens. Um dos desafios, no entanto, foi encontrar imagens suficientes dos cérebros de ratos para treinar o sistema.
Por isso, a estratégia adotada foi, inicialmente, treinar a inteligência artificial para que ela identificasse a estrutura do cérebro a partir de imagens estáticas de amostras do tecido cerebral dos roedores. O passo seguinte foi fazer com que o sistema reconhecesse essa estrutura no microscópio utilizado pelos ratos.
Neste último caso, a inteligência artificial foi treinada para reconhecer células cerebrais com uma variação estrutural natural e com leves movimentos causados pela respiração e batimentos cardíacos dos animais.
Resultados promissores
Os resultados foram positivos, com os pesquisadores afirmando que a inteligência artificial foi capaz de restaurar a qualidade da imagem em até 26 quadros por segundo. A estimativa é que o microscópio deveria exceder os 20 quadros por segundo para eliminar os distúrbios causado pelos movimentos do animal.
Ao combinar o sistema com o microscópio, foi possível observar com precisão os picos de atividade em células cerebrais individuais que eram ativadas durante os movimentos dos camundongos.
Segundo os autores do estudo, essa foi a primeira vez que eles puderam observar informações do tipo com uma qualidade de resolução e frame rate tão alta. Isso significa que os cientistas poderão, em breve, reunir mais dados sobre como o cérebro está conectado de forma dinâmica às ações a um nível celular.
Ao treinar mais a inteligência artificial, os pesquisadores afirmam que ela poderá interpretar imagens com até 52 ou 104 quadros por segundo.
