BioNOW! #37 – A geometria fractal dos pensamentos complexos

Por Eduardo Carvalho em

BioNOW! #37 - A geometria fractal dos pensamentos complexos

A ideia de que no futuro será possível descarregar a nossa mente para um computador tem ganho popularidade nos círculos mais mediáticos. Seja ela profética previsão ou mero sofisma, uma coisa é certa: ainda é larga a nossa ignorância sobre o órgão que preenche a cavidade craniana. Fora as questões sobre a origem da consciência ou sobre a existência do livre-arbítrio – que aos poucos têm transitado dos anais da metafísica para as neurociências – a “simples” tarefa de perceber como se produzem pensamentos complexos permanece uma aventura de dantesca escala. Mas não há motivos para desanimar, pois, ao que parece, pode tratar-se precisamente de uma questão de escala.

Um recente estudo, publicado na Nature Communications, propõe uma nova maneira de encarar a atividade neuronal, ao usar o conceito matemático de fractal na ilustração dos padrões de comunicação entre as várias regiões do cérebro.

Os fractais são objetos cujas partes têm a mesma estrutura que o todo, em diferentes escalas. A natureza oferece inúmeros exemplos de objetos com esta geometria, como os cristais de gelo que se formam nas superfícies, o romanesco (variedade da espécie a que pertence a couve-flor), e os ostentosos anéis de Saturno. Todavia, é geralmente através dos computadores que o universo fractal estarrece os cibernautas mais curiosos:

Figura 1 – Animação de um fractal, composto por uma repetição infinita de espirais.

Baseando-se nesta geometria, os investigadores desenvolveram uma classificação que identifica a similitude das interações neuronais em diferentes escalas ou “ordens”:

  • Ordem zero: Quando a estruturas cerebrais não apresentam qualquer padrão de interação consistente.
  • Primeira ordem: Quando duas estruturas cerebrais interagem entre si num padrão bem-definido.
  • Segunda ordem: Quando padrões semelhantes ocorrem entre diferentes conjuntos de estruturas cerebrais (i.e., de primeira ordem).

Pela mesma lógica, existem ainda ordens superiores, e que denotam o número de vezes que os padrões se repetem em diferentes escalas.

Inicialmente, foram recolhidos dados por ressonância magnética funcional de dois grupos de participantes (treino e teste), enquanto estes ouviam uma gravação de 10 minutos, em que lhes era contada uma história. Seguidamente, os dados do grupo de treino foram utilizados na formação de modelos preditivos de diferentes ordens e aplicados às amostras de teste.

Os resultados mostraram que, quando os participantes ouviram a gravação original, a organização das redes cerebrais foi mais adequadamente prevista por modelos de quarta ordem. No entanto, esta disposição não se verificou, quando se escutaram versões alteradas da gravação. Numa delas, em que os parágrafos da história aparecem numa sequência aleatória – pelo que preservam algum, mas não a totalidade, do sentido e significado da história original – os modelos de eleição revelaram-se de primeira ordem. Já no caso em que todas as palavras foram baralhadas, deu-se a primazia dos modelos de ordem zero. Em suma, a disrupção dos padrões fractais parece estar diretamente relacionada com os níveis de compreensão da história.

Figura 2 – Esquema em que figuram as diferentes ordens de interação entre redes neuronais e os respetivos aspetos cognitivos associados. Quanto mais rica, profunda e/ou complexa for uma tarefa, maior a ordem das interações.

Os investigadores estudaram, ainda, quais as estruturas responsáveis pela formação deste tipo de padrões. Os resultados apontam que as interações de primeira ordem ocorreram nas regiões responsáveis pelo processamento básico de sons. As interações de segunda ordem ligaram estas às regiões de processamento do discurso, e as de terceira ordem emparelharam-nas com uma rede de processamento visual. Por último, as interações de quarta ordem agruparam estes circuitos auditivos e visuais a estruturas relacionadas com pensamento de alto nível, como o córtex pré-frontal.

Como se não bastasse tudo isto, o marco computacional dos investigadores tem potencial de uso noutras áreas, como, por exemplo, na exploração das interações dos preços das ações, e no estudo dos processos migratórios do reino animal.

Sabe mais em:
https://www.nature.com/articles/s41467-021-25876-x

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