Animais

O modelo computacional demonstra similaridade em como humanos e insetos aprendem sobre seu ambiente


Até mesmo a humilde mosca da fruta anseia por uma dose do hormônio da felicidade, de acordo com um novo estudo da Universidade de Sussex que mostra como eles podem usar a dopamina para aprender de maneira semelhante aos humanos.

Os especialistas em ciência da computação da Universidade de Sussex desenvolveram um novo modelo computacional que demonstra uma ligação muito procurada entre o aprendizado de insetos e mamíferos, conforme detalhado em um novo artigo publicado hoje em Comunicações da natureza.

Incorporando dados anatômicos e funcionais de experimentos recentes, o Dr. James Bennett e seus colegas modelaram como a anatomia e a fisiologia do cérebro da mosca da fruta podem apoiar o aprendizado de acordo com a hipótese do erro de predição de recompensa (RPE).

O modelo computacional indica como os neurônios de dopamina em uma área do cérebro da mosca da fruta, conhecida como corpo do cogumelo, podem produzir sinais semelhantes aos neurônios de dopamina em mamíferos e como esses sinais de dopamina podem instruir o aprendizado de maneira confiável.

Os acadêmicos acreditam que estabelecer se as moscas também usam erros de previsão para aprender pode levar a pesquisas mais humanas com animais, que permitem aos pesquisadores substituir os animais por espécies de insetos mais simples para estudos futuros sobre os mecanismos de aprendizagem.

Ao abrir novas oportunidades para estudar os mecanismos neurais de aprendizagem, os pesquisadores esperam que o modelo também possa ser útil para iluminar uma maior compreensão dos problemas de saúde mental, como depressão ou vício, que são apoiados pela hipótese RPE.

O Dr. Bennett, um pesquisador da Escola de Engenharia e Informática da Universidade de Sussex, disse: “Usando nosso modelo computacional, fomos capazes de mostrar que os dados dos experimentos com insetos não necessariamente conflitavam com as previsões da hipótese RPE, como se pensava anteriormente.

“Fazer uma ponte entre os estudos de aprendizagem de insetos e mamíferos pode abrir a possibilidade de explorar as poderosas ferramentas genéticas disponíveis para conduzir experimentos em insetos, e a menor escala de seus cérebros, para dar sentido às doenças e funções cerebrais. Em mamíferos, incluindo humanos.”

A compreensão de como os mamíferos aprendem percorreu um longo caminho graças à hipótese RPE, que sugere que as memórias associativas são aprendidas na proporção de sua imprecisão.

A hipótese teve um sucesso considerável na explicação de dados experimentais sobre o aprendizado de mamíferos e foi amplamente aplicada à tomada de decisões e a doenças mentais, como dependência e depressão. Mas os cientistas acharam difícil aplicar a hipótese ao aprendizado em insetos devido aos resultados conflitantes de diferentes experimentos.

A equipe de pesquisa da Universidade de Sussex criou um modelo computacional para mostrar como as principais características da anatomia e fisiologia do corpo fúngico podem implementar o aprendizado de acordo com a hipótese RPE.

O modelo simula uma simplificação do corpo do fungo, que inclui diferentes tipos de neurônios e as conexões entre eles, e como a atividade desses neurônios promove o aprendizado e influencia as decisões que uma mosca toma quando certas escolhas são recompensadas.

Para entender melhor o aprendizado no cérebro das moscas, a equipe de pesquisa usou seu modelo para fazer cinco novas previsões sobre a influência que diferentes neurônios no corpo do fungo têm no aprendizado e na tomada de decisões, na esperança de promover futuros trabalhos experimentais .

O Dr. Bennett disse: “Embora outros modelos do corpo do fungo tenham sido criados, pelo que sabemos, nenhum outro modelo até agora incluiu conexões entre os neurônios de dopamina e outro conjunto de neurônios que prevêem e impulsionam o comportamento de recompensa. Por exemplo, quando a recompensa é o teor de açúcar dos alimentos, essas conexões permitiriam que a disponibilidade de açúcar prevista fosse comparada com o açúcar real ingerido, permitindo que previsões mais precisas e comportamentos apropriados de busca de açúcar fossem aprendidos.

“O modelo pode explicar uma grande variedade de comportamentos que as moscas-das-frutas exibem quando a atividade de certos neurônios em seus cérebros é artificialmente silenciada ou ativada em experimentos. Também propomos conexões entre os neurônios da dopamina e outros neurônios no corpo do fungo, eles têm não. ” ainda foi relatado em experimentos, mas ajudaria a explicar ainda mais dados experimentais. “

Thomas Nowotny, professor de ciência da computação da Universidade de Sussex, disse: “O modelo reúne a teoria da aprendizagem e o conhecimento experimental de uma forma que nos permite pensar sistematicamente sobre como os cérebros das moscas realmente funcionam. Os resultados mostram como o aprendizado no Simple as moscas podem ser mais semelhantes a como aprendemos do que se pensava anteriormente. “

Fonte da história:

Materiais fornecido por Sussex University. Original escrito por Neil Vowles. Nota: o conteúdo pode ser editado quanto ao estilo e comprimento.


Traduzido de Science Daily

Source link

Artigos relacionados

Deixe uma resposta

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *

Botão Voltar ao topo