Figura 1 - Gráfico de Raster Plot ilustrando a taxa de disparo neuronal em um determinado tempo.

Figura 2 - Gráficos de raster plot para cada imagem apresentada ao paciente. No destaque, em azul, vê-se a resposta neuronal para as faces da Jennifer Aniston.

Algumas hipóteses para tentar explicar este resultado foram postuladas pelo grupo e também por outros pesquisadores, como por exemplo a afirmativa que este neurônio responde aos círculos, semicírculos e disposição geométrica da distância entre os olhos, nariz e boca da atriz. Para testar esta afirmativa, o mesmo grupo de pesquisa descobriu outro neurônio, também no hipocampo, que respondia sempre que era exibido a face da atriz Halle Berry (famosa por interpretar a Mulher Gato). Eles descobriram que as afirmativas realizadas não eram suficientes para explicar, uma vez que este neurônio também respondia ao desenho feito a mão do rosto da atriz, a outra imagem dela com a máscara da mulher gato ou somente ao nome da atriz escrito na tela (Figura 3).

Figura 3 - Gráfico de raster plot ilustrando a taxa de disparo para diferentes faces de atrizes com desenhos feitos à mão e seus respectivos nomes.

Além destes resultados irem de encontro com a teoria do encoding, onde foi estabelecido uma relação entre o comportamento de um único neurônio com um estímulo externo, este estudo teve uma contribuição para uma área em ascensão até os dias atuais, a Interface Cérebro Máquina (ICM). Por definição, uma ICM é uma interface na qual um sinal biológico é registrado e analisado em tempo real para predizer ou realizar alguma função em um dispositivo externo ao corpo, podendo ser um braço robótico, um jogo em computador, uma cadeira de rodas, etc [3, 4, 5].

Apesar das ICM’s estarem sendo utilizadas há um certo tempo na pesquisa científica, existe uma lacuna em aberto: o feedback tátil para interfaces relacionadas ao controle motor de próteses ou exoesqueletos, por exemplo (Figura 4).

Figura 4 - Ilustração de uma ICM para controle de um braço robótico com feedback tátil no em S1.

Figura 5 - ABCD: Designs de eletrodos utilizados em eletrofisiologia. E. Heptodo desenvolvido pela Nevrotech para realização do Spike Sorting. F. Matriz de microeletrodos para registro ou estimulação cerebral.





Referêcias

[1] - Deliagina, T. G., Zelenin, P. V., & Orlovsky, G. N. (2002). Encoding and decoding of reticulospinal commands. Brain research reviews, 40(1-3), 166-177.

[2] - Quiroga, R. Q., Reddy, L., Kreiman, G., Koch, C., & Fried, I. (2005). Invariant visual representation by single neurons in the human brain. Nature, 435(7045), 1102.

[3] - Serruya, M. D., Hatsopoulos, N. G., Paninski, L., Fellows, M. R., & Donoghue, J. P. (2002). Brain-machine interface: Instant neural control of a movement signal. Nature, 416(6877), 141.

[4] - Andersen, R. A., Musallam, S., & Pesaran, B. (2004). Selecting the signals for a brain–machine interface. Current opinion in neurobiology, 14(6), 720-726.

[5] - Nicolelis, M. A. (2003). Brain–machine interfaces to restore motor function and probe neural circuits. Nature Reviews Neuroscience, 4(5), 417.

[6] - O’Doherty, J. E., Lebedev, M. A., Ifft, P. J., Zhuang, K. Z., Shokur, S., Bleuler, H., & Nicolelis, M. A. (2011). Active tactile exploration using a brain–machine–brain interface. Nature, 479(7372), 228.

[7] - Godlove, J. M., Whaite, E. O., & Batista, A. P. (2014). Comparing temporal aspects of visual, tactile, and microstimulation feedback for motor control. Journal of neural engineering, 11(4), 046025.