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Redes neuronais imitam como o treino molda a aprendizagem em ratos

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Traduzido por IA a partir do inglês — ver o texto original. 5 idiomas disponíveis, o seu acrescenta-se com um clique.

Um rato é recompensado por responder a padrões temporizados de odores. Na University of Utah Health, os investigadores deram a uma rede neuronal uma versão computacional desse desafio e descobriram que a ordem do treino alterava tanto a sua precisão como os seus padrões de atividade, tal como acontecia nos cérebros vivos.

A tarefa difícil exigia uma resposta específica após dois estímulos de durações diferentes, num ensaio «go», e nenhuma resposta quando os dois estímulos tinham a mesma duração, num ensaio «no-go». Os investigadores treinaram primeiro algumas redes apenas em ensaios «go» e introduziram depois a tarefa completa. Essas redes aprenderam a versão complexa com maior precisão do que as redes treinadas desde o início no desafio completo.

A diferença manifestou-se nos erros. As redes que ignoraram a etapa mais simples respondiam frequentemente demasiado cedo, saltando após o primeiro estímulo longo. Os animais vivos cometem o mesmo erro previsível quando o treino é mal estruturado, dando ao modelo computacional uma forma de sugerir como os cérebros reais podem aprender — e falhar.

Os investigadores mediram depois a atividade ao nível dos neurónios em ratos, no córtex entorrinal medial, uma região cerebral envolvida na aprendizagem de tarefas. Os padrões correspondiam, de forma geral, aos adotados pelas redes neuronais: ambos percorriam um ciclo durante um ensaio, terminando aproximadamente no estado em que tinham começado, e ambos se desviavam desse percurso quando era necessária uma resposta. «Podemos utilizar estes modelos complexos para fazer previsões específicas», afirmou Jack Bowler, primeiro autor do estudo.

Concretamente, o benefício imediato é para a investigação: Bowler afirma que a modelação ajudou a equipa a chegar mais rapidamente a hipóteses úteis e a reduzir o número de animais necessários para os testes. A possibilidade a mais longo prazo é desenvolver programas de treino melhor estruturados, bem como obter novas pistas sobre doenças que perturbam o pensamento complexo. Mas o trabalho continua a ser um estudo de redes neuronais e ratos; não foi testado qualquer programa de aprendizagem ou tratamento em seres humanos.

Fontes — ler os originais(hora de Paris)

Medical XpressEN
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