A maioria dos cientistas que estuda o cérebro acredita que as memórias são armazenadas através de redes de sinapses ou conexões que se formam entre os neurônios. O aprendizado ocorre quando os neurônios formam novas conexões e fortalecem ou enfraquecem as existentes, dando ao cérebro sua chamada plasticidade sináptica. Há evidências crescentes, no entanto, de que as propriedades intrínsecas e internas das próprias células, e não apenas as conexões entre elas, também desempenham um papel nesse processo.
Novas pesquisas de neurocientistas da Universidade de Chicago usam um modelo único – os intrincados cantos de acasalamento dos pássaros – para mostrar como essas propriedades intrínsecas estão intimamente ligadas aos complexos processos de aprendizado. O estudo, publicado na Nature Communications , poderia adicionar uma nova camada de complexidade à nossa compreensão do cérebro.
“Somos capazes de ir diretamente das propriedades das células para o comportamento do animal”, disse Dan Margoliash, Ph.D., neurobiólogo e autor sênior do novo estudo. “Isso sugere que não são apenas as rápidas mudanças nas sinapses que estão impulsionando o aprendizado e a memória, mas também as mudanças nas propriedades intrínsecas das células”.
Tentilhões-zebra machos são conhecidos por cantar músicas complexas e precisas para atrair mulheres. Eles tentam produzir exatamente o mesmo padrão e tempo das notas todas as vezes, e até certo ponto as fêmeas julgam a aptidão de um homem pela precisão de suas canções. Mas os pássaros não nascem com um repertório completo de canções; eles precisam aprender e praticar suas chamadas, assim como um jovem saxofonista pratica escalas e melodias básicas antes de passar para o catálogo de John Coltrane.
Margoliash usa isso como uma oportunidade para estudar a atividade subjacente no cérebro, à medida que os pássaros aprendem esse comportamento complexo. “Os pássaros canoros são maravilhosos para estudar por conta própria, mas não se trata apenas de pássaros canoros. Isso é sobre neurociência em letras grandes”, disse ele.
Todas as células vivas têm uma voltagem elétrica interna, diferente da voltagem em seu ambiente circundante. Os neurônios são especiais porque têm o que é chamado de potencial de ação ou a capacidade de alterar rapidamente os fluxos de corrente dentro e fora da célula. A sequência e o tempo dos picos nesses potenciais de ação é o que constitui a informação que os neurônios transmitem pela rede; portanto, eles são uma fonte importante de dados para entender como o cérebro aprende.
No novo estudo, Margoliash e Arij Daou, Ph.D., ex-bolsista da UChicago e atualmente professor assistente da Universidade Americana de Beirute, Líbano, registraram os padrões de picos de ação potencial dos neurônios de tentilhão de zebra em diferentes estágios de desenvolvimento – pássaros adultos com padrões de canto totalmente desenvolvidos e juvenis que ainda estavam aprendendo.
Os neurônios têm uma variedade de canais e proteínas incorporados em suas membranas celulares que abrem e fecham de maneiras complexas, dependendo da quantidade de corrente que entra ou sai. Essa coleção de mecanismos compreende as propriedades intrínsecas da célula, que podem mudar com a magnitude e a força das correntes que fluem através da membrana celular.
Depois de registrar as correntes que fluem através das células, Margoliash e Daou inventaram uma maneira matemática de comparar a proximidade entre as propriedades intrínsecas de dois pássaros. As propriedades intrínsecas de uma classe de neurônios em um determinado pássaro eram semelhantes entre si, mas variavam de pássaro para pássaro. Mas quando os pesquisadores fizeram um cálculo semelhante de quão próximas suas músicas se pareciam, chegaram a uma conclusão impressionante.
“Este foi o grande ‘Aha!’ momento “, disse Margoliash. “Quando fizemos esse cálculo para as aves, descobrimos que as aves que eram próximas em termos de propriedades intrínsecas também tinham canções semelhantes”.
Esse relacionamento também se manteve entre diferentes pares de pássaros. Os pássaros adultos irmãos criados pelos mesmos pais – e, portanto, ensinados da mesma maneira – tinham canções semelhantes e propriedades celulares intrínsecas. Mas os pássaros juvenis que ainda não haviam aperfeiçoado seus cantos estavam por todo o mapa. Não havia relações claras entre as propriedades celulares intrínsecas dos jovens e suas canções, não importando como elas fossem relacionadas.
Os pesquisadores também foram capazes de mostrar como as propriedades intrínsecas das células mudaram em resposta a mudanças nos padrões das músicas. O uso de um dispositivo que registrou o canto dos pássaros e o reproduziu com um pequeno atraso fez com que os pássaros alterassem seus padrões de canto de uma maneira que se assemelhasse à gagueira em humanos. Eles imediatamente ficaram presos tentando começar a cantar. Eventualmente, esses pássaros ficam presos em certas notas ou em padrões repetidos que não produziriam em um ambiente natural.
Curiosamente, essa mesma técnica também pode induzir gagueira nas pessoas. Se um interlocutor ouvir um feed ligeiramente atrasado de sua própria voz, ele tropeçará nas palavras e repetirá sílabas. Mas para muitas pessoas que gaguejam, ouvir o atraso na alimentação pode ajudar a reduzir a gagueira.
Poucas horas depois de ouvir o feedback atrasado indutor de gagueira, as propriedades intrínsecas dos neurônios também mudaram nessas aves , sugerindo uma ligação direta ao comportamento alterado do canto. Margoliash diz que isso é evidência de um mecanismo biológico para a gagueira que também poderia fornecer um modelo útil para os seres humanos, dadas as semelhanças no comportamento.
“Certamente existem componentes cognitivos importantes da gagueira que ainda não tivemos a chance de estudar e ver quão útil é o modelo do canto dos pássaros”, disse ele, “mas no nível fundamental podemos estudar com precisão a base neural desse comportamento. Ter um modelo animal de gagueira pode ser um grande avanço “.
O estudo, “Propriedades neuronais intrínsecas representam música e erro no aprendizado vocal de zebra finch”, foi publicado em 19 de fevereiro de 2020 na Nature Communications .