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Foto do escritorDR JOSÉ AUGUSTO NASSER PHD

A prática realmente traz a perfeição




O velho ditado que a prática faz perfeito pode muito bem ser verdade, de acordo com neurocientistas. Pesquisadores descobriram que quando um passarinho-zebra macho está na presença de uma fêmea atraente e entrega sua chamada ensaiada de acasalamento, um lançamento noradrenalina no gânglio basal desliga a variabilidade na canção e torna a chamada o mais perfeita possível.

Fonte: Duke University

Assim como um atleta profissional ou pianista de concertos pratica diariamente para aprimorar e refinar seus movimentos físicos para o melhor desempenho possível quando realmente conta, os tentilhões de zebra machos macarrão ao redor e cantar pequenas variações de seu namoro exige a maior parte de suas horas de vigília.

Mas quando o jogo está em jogo – especificamente, quando uma atraente zebra fêmea se acende nas proximidades – é hora de ir e o pássaro macho executará sua canção com precisão e velocidade praticadas.

Agora, graças a várias novas ferramentas, incluindo a capacidade de monitorar cem neurônios ao mesmo tempo e algumas análises poderosas de aprendizado de máquina, neurocientistas da Universidade Duke viram os circuitos do cérebro que controlam as sessões de prática do pássaro e seu desempenho.

A tomada: Na 'hora do jogo', um esguicho do neurotransmissor noradrenalina no gânglio basal, uma região do cérebro que governa o movimento complexo em todos os vertebrados, desliga a variabilidade na canção e torna-a tão fiel ao ideal como ela pode ser. As descobertas aparecem na Nature em 20 de outubro.

Quando as aves estão cantando por si mesmas, esses neurônios basais de gânglios permitem uma certa quantidade de variabilidade na canção, que os pesquisadores dizem ser essencial para "mapear" os circuitos e encontrar a maneira ideal de produzir a canção.

"Para descobrir como se mover, ele precisa primeiro experimentar muitos movimentos diferentes, para experimentar diferentes maneiras de alcançar um objetivo de mover seu corpo", disse Jonna Singh Alvarado, que liderou este projeto para sua dissertação de doutorado em Duke. "Eles precisam aprender: 'Se eu penso isso, como estou prestes a me mudar? Como isso vai mover meu corpo?' e ele precisa fazer isso em muitas variações.

Tendo feito a tarefa muitas vezes, "você estabeleceu esse tipo de dicionário cérebro-movimento, onde você explorou todas essas diferentes maneiras que você pode dar comandos e eles podem mover seu corpo", disse Alvarado, que agora é pesquisador de pós-doutorado na Universidade de Harvard. "E então, você pode explorar o mapeamento que você criou." Eu explorei, eu tenho esse dicionário, deixe-me pegar as palavras certas deste dicionário e executar exatamente o que eu sei que posso executar, dado o que eu sei que a fêmea quer ouvir. "

Muita prática é essencial para manter a música em boa forma, disse Alvarado. "Se eles não continuarem polindo esses circuitos com atividade constante, eles lentamente derivam e degradam. Praticar e continuar a explorar esse espaço vocal e manter seu dicionário atualizado é muito importante para manter o desempenho em forma de ponta."

As diferenças entre as canções práticas e as performances de namoro são super sutis para os observadores humanos, quase indetectáveis, disse Richard Mooney, professor de neurobiologia de George Barth Geller na Escola de Medicina de Duke e conselheiro de tese de Alvarado. Mas as zebras podem dizer, e eles gostam de uma performance rápida. Uma música prática tocada em um alto-falante não intriga, mas uma música rápida e precisa do jogo faz com que ela confira a fonte dos sons doces.

"Os pássaros-canção tornaram esse problema mais simples para nós", disse Alvarado. Nos circuitos dedicados e especializados da gânglio basal do pássaro, cada neurônio faz apenas um trabalho.

Mas mesmo este cérebro relativamente simples representava um enorme problema computacional para a equipe.

"Uma das coisas que tem sido muito difícil em outros animais é descobrir qual é a ligação entre a variabilidade que você está produzindo e a variabilidade que você quer produzir", disse John Pearson, professor assistente de bioestatística e bioinformática da Duke, que liderou a análise estatística dos neurônios.

"Esta é a primeira vez que as pessoas têm uma população considerável dessas células, e podemos começar a tentar vincular a variabilidade na performance vocal à variabilidade na atividade neural."

Mooney, que se descreve como um grande fã do guitarrista Jimi Hendrix, disse que ouviu esse tipo de ensaio nas fitas informais de Hendrix em quatro faixas. "Ele meio que vai a todos os lugares, há o núcleo de uma música, mas então ele meio que se transforma. É como jazz livre ou algo assim. E, você sabe, eu acho que ele era muito, muito bom em explorar quando ele estava sozinho.

Esse tipo de ensaio motor se aplica a qualquer habilidade que esteja sendo praticada, disse Alvarado. "Mas então, há um momento em que você tem que executar em uma situação de alto risco - que pode ser algo como predação, seja escapando de predador ou capturando presas, e pode ser namoro: é hora de executar e precisamos fazê-lo de uma maneira muito específica que sabemos que a outra parte está ouvindo."

Mooney, que estudou canto de pássaros por décadas, disse que este trabalho se baseou em muitos tipos diferentes de conhecimento científico, incluindo colegas da UC Berkeley e da Universidade de Oregon. "Foi preciso muita gente diferente para resolver todas essas peças. É uma história grande, muito complexa.

Mas o trabalho é importante porque a visão sobre o gânglio basal da ave tem relevância direta para distúrbios do movimento humano, incluindo doenças de Parkinson e Huntington, síndrome de Tourette, entre outros, disse Mooney.

"No Parkinson, a variabilidade motora é disfuncional e completamente desregulada e isso é através da degeneração desses mesmos circuitos basais de gânglios", disse Alvarado. "Entender como (os neurônios gânglios basais) funcionam normalmente e como sua atividade é alterada e relicionada para produzir padrões completamente diferentes de movimento é muito primordial para entender como corrigir esses problemas no futuro", disse ele.



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