Sensor desenvolvido a partir de algoritmos de Machine Learning pode ajudar a desvendar a influência do neurotransmissor em nosso organismo
Pesquisadores da Escola de Medicina Davis, da Universidade da Califórnia (Estados Unidos) utilizaram algoritmos de Inteligência Artificial para criar um sensor que pode melhorar o monitoramento da transmissão de serotonina, o neurotransmissor responsável por regular o sono, os sentimentos das pessoas e o funcionamento da memória e da atenção.
Os responsáveis pela pesquisa esperam que o sensor se torne acessível para que outros estudiosos obtenham um melhor entendimento sobre a influência da serotonina nas nossas atividades diárias e na saúde mental.
Há uma dificuldade em entender, com mais fidelidade, como se dá o comportamento da serotonina. As abordagens atuais geralmente só conseguem realizar o monitoramento quando há grandes mudanças nos níveis do neurotransmissor. Mas, este novo estudo, publicado no fim de 2020 na revista Cell, promete alterar esse cenário.
A partir de testes em ratos — e com o apoio da Inteligência Artificial —, os pesquisadores da universidade norte-americana conseguiram desenvolver uma ferramenta capaz de identificar mudanças sutis e em tempo real nos níveis se serotonina no cérebro durante o sono, em situações de medo e de interações sociais, assim como testar a eficiência de novos medicamentos psicoativos.
Como a Inteligência Artificial ajudou nessa descoberta
A serotonina desempenha um papel importante na maneira como o cérebro controla nossos pensamentos e sentimentos. Tanto que ela é o “alvo” da ação de muitos antidepressivos.
Entender como a serotonina se comporta, em diferentes situações, é uma ação importante para o tratamento de doenças que afetam a saúde mental, como explica esta matéria do Estadão.
Para conseguir realizar um monitoramento mais fidedigno, os cientistas da universidade norte-americana uniram técnicas de engenharia genética com Inteligência Artificial. Graças a esses dois pilares,eles transformaram uma proteína bacteriana (chamada OpuBC) em um sensor com alta sensibilidade, que emite um sinal luminoso quando a serotonina é capturada.
A ideia do estudo era mudar, uma vez mais, a configuração da proteína bacteriana. “Uma vez mais”, porque a OpuBC já havia sofrido uma alteração em um estudo prévio, realizado por cientistas da Howard Hughes Medical Institute Janelia Research Campus (também nos Estados Unidos). Naquela oportunidade, a proteína deixou de reter apenas a colina (um nutriente) para passar capturar a acetilcolina (um outro neurotransmissor). O estudo de 2020 quis fazer uso da mesma técnica para que a OpuBC virasse uma “armadilha” para a serotonina.
Para isso, os cientistas usaram algoritmos de Machine Learning para ajudar um computador a criar 250 mil novos designs para realizar essa nova mudança de configuração. Após três rodadas de testes, os pesquisadores escolherem a estrutura que julgaram mais promissora.
Novas formas de monitoramento
“Experimentos em ratos mostraram que o sensor pode ajudar os cientistas a estudar a neurotransmissão da serotonina em condições mais naturais”, diz o comunicado da National Institute of Neurological Disorders and Stoke (NIH), um dos patrocinadores do estudo.
Além de perceberem as alterações dos níveis do neurotransmissor enquanto os ratos estavam acordados ou adormecidos, também foi possível notar uma queda maior de serotonina quando os animais entravam em estado de sono profundo. Como dito anteriormente, os métodos tradicionais de monitoramento do neurotransmissor não conseguem observar mudanças tão sutis e em um espaço tão curto de tempo.
O estudo permitiu ainda perceber o aumento dos níveis de serotonina quando os ratos foram expostos a situações de medo.
Agora, os responsáveis pelo estudo esperam que o sensor fique acessível para mais cientistas para que outros estudiosos obtenham um melhor entendimento sobre a influência da serotonina nas nossas atividades diárias e na saúde mental.
