Ao longo da evolução, as células individuais tomaram decisões bem-sucedidas por conta própria, mesmo enquanto faziam parte de vastas redes, como neurônios e glia no cérebro humano. Agora, cientistas da King Abdullah University of Science and Technology (KAUST) e do EPFL Blue Brain Project (École Polytechnique Fédérale de Lausanne na Suíça) publicaram uma nova teoria descrevendo uma linguagem secreta que as células podem usar para o diálogo interno sobre o mundo externo.
Usando um modelo computacional, eles levantam a hipótese de que as vias metabólicas, que são principalmente um meio de extrair energia e construir moléculas de glicose e outros substratos para alimentar o cérebro, também podem ser capazes de codificar detalhes sobre neuromoduladores que estimulam aumentos no consumo de energia. Os neuromoduladores são mensageiros químicos que regulam a troca de informações no cérebro.

Se for verdade, isso implica em um número quase infinito de possibilidades para processamento de informações em sistemas nervosos e computação de células componentes. Tal mecanismo também ajudaria a explicar a notável eficiência energética dos cérebros.

O objetivo do Blue Brain Project é estabelecer a neurociência de simulação como uma abordagem complementar para entender o cérebro, juntamente com a neurociência experimental, teórica e clínica, construindo as primeiras reconstruções e simulações digitais biologicamente detalhadas do cérebro de camundongos.

Em um estudo publicado recentemente no Journal of Theoretical Biology , os colaboradores do KAUST-Blue Brain Project demonstraram como dois desses pilares – teoria e simulação – podem funcionar em conjunto usando um modelo de metabolismo energético astrocitário. Os astrócitos são células gliais semelhantes a estrelas no sistema nervoso central. O modelo se concentra em como eles cooperam com os neurônios para alimentar o cérebro e participar de cálculos.

Os autores confirmaram a plausibilidade de que uma via metabólica energética possa ser capaz de codificar informações e transmitir características detalhadas sobre estímulos, como características de intensidade e duração, além de suas funções conhecidas em energia celular e balanços moleculares baseados em carbono. Exemplos de estímulos incluem ondas de neuromoduladores que chegam à superfície da célula.

Considerando quantas vias metabólicas estão ativas simultaneamente, esses mecanismos podem aumentar significativamente as capacidades computacionais dos neurônios, dando-lhes um conjunto de ferramentas expandido para adaptação e tomada de decisão. Os cientistas há muito ficam impressionados com a eficiência energética do cérebro em comparação com os computadores feitos pelo homem. A atribuição de novos papéis computacionais a células únicas que passam essas informações para redes neuronais pode ajudar a explicar essa observação.

O coautor Pierre Magistretti, Distinguished Professor of Bioscience na KAUST e diretor da KAUST Smart Health Initiative, disse que "as simulações das equipes do metabolismo da glicose estimulado por neuromoduladores em um astrócitos sugerem que as vias metabólicas podem ser capazes de processar mais informações do que nós Apesar de tudo o que já se sabe sobre como as células individuais pensam ou respondem ao seu ambiente, elas provavelmente ainda têm alguns truques não descobertos."

O fluxo de matéria através dessas vias envolve a transferência de produtos metabólitos de uma reação catalisada por enzimas para a próxima em toda a cadeia de eventos, desde a ativação do receptor neuromodulador até a produção de metabólitos de energia como uma unidade excitável ou máquina de estado metabólico.

Jay S. Coggan, da Blue Brain, principal autor do estudo, diz que seu "modelo mostra como uma via metabólica pode traduzir estímulos externos em perfis de produção de moléculas transportadoras de energia, como o lactato, com uma precisão além da simples transdução ou amplificação de sinais. caminhos, e possivelmente outros tipos de reações enzimáticas acopladas, podem estar bem posicionados para codificar um nível adicional de informação sobre as demandas ambientais de uma célula. Esta hipótese tem implicações para o poder computacional e eficiência energética do cérebro.