The female larval fly CNS connectome: first draft

Para entender como um animal pensa ou se move, os cientistas frequentemente observam o diagrama de fiação de seu cérebro, conhecido como conectoma. Este mapa mostra cada neurônio individual e as conexões específicas, ou sinapses, onde eles se comunicam entre si. Assim como duas pessoas da mesma idade e origem podem ter caligrafias diferentes ou formas distintas de resolver um problema, mesmo animais geneticamente idênticos podem ter uma fiação cerebral ligeiramente diferente. Para descobrir quais partes de um cérebro são flexíveis e quais são rígidas, os pesquisadores precisam mapear os cérebros de muitos indivíduos para ver o quanto eles variam. Durante muito tempo, criar esses mapas foi incrivelmente difícil porque as estruturas são microscópicas e os dados necessários são massivos. A mosca-das-frutas, Drosophila melanogaster, tem sido há muito tempo um tema favorito para esse tipo de trabalho porque seu sistema nervoso é pequeno o suficiente para ser gerenciável, mas complexo o suficiente para ser interessante. Embora os cientistas já tenham mapeado partes do céreão adulto da mosca, o estágio larval — a forma minúscula, semelhante a um verme, que eclode do ovo — permaneceu como um território amplamente inexplorado, apesar de ser um momento crucial em que o cérebro aprende a controlar o corpo.

Uma equipe de pesquisadores lançou agora o primeiro diagrama de fiação completo, embora ainda bruto, de todo o sistema nervoso central de uma larva de mosca-das-frutas fêmea. Eles chamam este conjunto de dados de "Octo". Usando um tipo poderoso de microscópio eletrônico que fatia o tecido com precisão extrema, eles capturaram uma imagem tridimensional de todo o cérebro e cordão nervoso da larva. A imagem resultante é um bloco de dados enorme, livre das lacunas e distorções que frequentemente assolam tais projetos. A partir dessa imagem bruta, a equipe usou inteligência artificial para traçar automaticamente os caminhos dos neurônios, localizar as pequenas unidades de energia dentro deles chamadas mitocôndrias, identificar as células gliais de suporte e prever onde os neurônios se conectam uns aos outros. Este trabalho fornece a primeira visão completa do sistema nervoso central de uma larva de mosca, oferecendo uma base para estudos futuros que compararão muitos indivíduos para entender como os circuitos cerebrais variam e como essas variações podem levar a diferentes comportamentos.

Os pesquisadores começaram preparando uma única larva fêmea e imageando-a com microscopia eletrônica de varredura por feixe de íons focalizado aprimorada. Esta técnica permitiu que vissem o tecido com uma resolução de 8 nanômetros em todas as direções, capturando detalhes tão pequenos quanto as membranas que separam as células. O volume de imagem final é enorme, contendo bilhões de minúsculos pixels 3D que representam um espaço físico aproximadamente do tamanho de um grão de areia. Para dar sentido a esses dados, a equipe aplicou uma série de programas de computador projetados para reconhecer padrões. Eles geraram três versões diferentes do mapa de neurônios. Uma versão cobre todo o sistema nervoso, incluindo os corpos celulares onde os neurônios nascem e as longas fibras que transportam sinais. Outras duas versões focam especificamente no emaranhado denso de conexões no centro do cérebro, conhecido como neuropilo. Ao comparar esses mapas gerados por computador contra um pequeno número de neurônios que especialistas humanos haviam verificado cuidadosamente à mão, a equipe descobriu que o mapa mais abrangente, criado usando um método chamado Redes de Preenchimento por Inundação (Flood-Filling Networks), era o mais preciso em manter os neurônios individuais inteiros sem acidentalmente dividi-los ou fundir dois neurônios diferentes em um só.

Além de apenas traçar os fios, a equipe também mapeou as localizações das sinapses, as pequenas junções onde um neurônio passa um sinal para outro. Eles treinaram um modelo de computador em algumas pequenas seções do cérebro anotadas manualmente, onde cientistas haviam identificado meticulosamente centenas de conexões. Uma vez que o modelo aprendeu como uma sinapse se parecia neste tipo específico de imagem, ele escaneou todo o sistema nervoso e previu mais de 3,5 milhões de potenciais conexões. Embora essas previsões ainda não sejam perfeitas e exijam verificação humana, elas fornecem um primeiro rascunho de toda a rede de comunicação. A equipe também mapeou as mitocôndrias, que são as organelas produtoras de energia dentro das células, e as células gliais, que envolvem e dão suporte aos neurônios. Esses mapas adicionais são importantes porque a forma e a localização das mitocôndrias podem ajudar os cientistas a verificar se um neurônio está intacto, e as células gliais fornecem contexto para como o cérebro é organizado.

Os autores deixam claro que este lançamento é um ponto de partida, não um produto finalizado. Os mapas atuais são amplamente não revisados, o que significa que, embora o computador tenha feito o trabalho pesado de traçar as estruturas, um humano ainda não verificou cada linha para erros. Corrigir todo o conjunto de dados à mão levaria décadas de trabalho, por isso a equipe espera que seu lançamento inspire o desenvolvimento de melhores ferramentas de computador que possam usar o conhecimento biológico para corrigir erros automaticamente. Por exemplo, saber que as mitocôndrias são geralmente encontradas perto do início de uma conexão poderia ajudar um programa de computador a decidir se um link detectado é real ou um erro. Apesar dessas limitações, o conjunto de dados é um marco significativo. É a primeira vez que todo o sistema nervoso central de uma larva de mosca é reconstruído em uma única peça, e é o segundo cérebro totalmente mapeado de uma fêmea de primeiro ínstar. Ao tornar públicos todos os mapas brutos, os mapas gerados por computador e as ferramentas de software, os pesquisadores entregaram à comunidade científica um novo e poderoso recurso. Isso permite que outros cientistas comecem a explorar como o cérebro de uma larva controla seu corpo, como a informação sensorial limita o movimento e como a fiação de indivíduos de moscas difere entre si, pavimentando o caminho para uma compreensão mais profunda de como os circuitos neurais evoluem e funcionam.