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    Modelo computacional explica como os animais selecionam ações com resultados gratificantes
    Um novo modelo computacional explica em detalhes como os circuitos neurais no cérebro convertem sinais sensoriais em comandos motores para produzir ações com o valor mais gratificante.

    A pesquisa sugere que os circuitos, localizados nos gânglios da base, selecionam as melhores associações sensório-motoras para gerar os cursos de ação mais gratificantes. O modelo computacional pode dar conta das diversas funções nas quais os circuitos estão envolvidos – tomada de decisões, aquisição de habilidades por meio de aprendizagem por reforço e planejamento de rotas – entre outras.

    Modelos anteriores dos gânglios da base concentraram-se no papel dos circuitos no controle motor. O novo modelo propõe uma estrutura computacional mais abrangente que pode explicar tanto as funções motoras quanto as cognitivas desta área cerebral.

    "Nosso objetivo era entender a computação que ocorre nos gânglios da base em diferentes espécies e comportamentos, e fornecer uma estrutura computacional unificadora que dê conta de todas as diferentes funções nas quais os gânglios da base foram implicados", disse o autor sênior Samuel A. Musallam, PhD, professor associado de neurociência na Universidade da Califórnia, Irvine.

    “O novo modelo permite-nos compreender os mecanismos neurais que dão origem ao comportamento em muitas escalas de tempo, desde ajustes rápidos de movimentos em resposta a recompensas e erros imediatos, até à aprendizagem a longo prazo de sequências comportamentais que se desenrolam ao longo de muitos segundos”, disse ele. disse.

    A pesquisa foi publicada em 30 de agosto na revista Neuron.

    O modelo pode explicar como os animais realizam uma série de tarefas sensório-motoras no mundo natural, incluindo movimentos habilidosos de alcance em direção a alvos visuais, planejando as trajetórias dos movimentos oculares para selecionar objetos-alvo para fixar enquanto procuram comida e adquirindo linguagem por meio de aprendizagem associativa. .

    “O modelo revela mecanismos computacionais comuns entre espécies e tarefas”, disse Musallam. "Apesar das grandes diferenças nos sistemas motores e cognitivos entre os animais, os gânglios da base parecem usar princípios de computação semelhantes, independentemente de o sistema estar controlando movimentos de alcance ou movimentos oculares; e que esses princípios são compartilhados em diferentes tarefas, como planejamento motor e tomando uma decisão."

    Musallam e sua equipe estão agora usando o modelo para fazer previsões mais precisas que podem ser testadas com registros neurais em animais experimentais. Eles também planejam usar o modelo para desenvolver novas estratégias de tratamento para doenças neurológicas que afetam os gânglios da base, como a doença de Parkinson.
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