Emergent locomotion from anatomy alone: a whole-connectome, conductance-based neuromechanical model of Caenorhabditis elegans

Para entender como um ser vivo se move, os cientistas frequentemente observam duas coisas distintas: o diagrama de fiação de seu cérebro e a mecânica física de seu corpo. O diagrama de fiação, conhecido como conectoma, mapeia cada conexão individual entre os neurônios, de forma muito semelhante a um mapa detalhado das estradas de uma cidade. A mecânica descreve como os músculos puxam um corpo para criar movimento. Durante décadas, pesquisadores lutaram para combinar esses dois mapas em um único modelo funcional que possa explicar como um animal minúsculo decide mover-se para frente, para trás ou parar. A grande questão tem sido se o plano bruto do sistema nervoso, quando dotado de propriedades elétricas realistas, é suficiente para gerar um comportamento complexo por si só, ou se o cérebro precisa de um ritmo separado e pré-programado para dizer como se mover. Esta questão toca em um mistério mais profundo da biologia chamado degeneração, que é a ideia de que muitos ajustes internos diferentes podem produzir exatamente o mesmo resultado externo. Se isso for verdade, então um sistema nervoso pode ser incrivelmente robusto, sendo capaz de continuar funcionando mesmo se partes individuais mudarem ou falharem.

Um novo estudo de Huan Li, da Shanghai Liangta Biotech Co., Ltd., aborda este problema usando o verme arredondado Caenorrabditis elegans, uma criatura tão simples que todo o seu sistema nervoso foi totalmente mapeado. Este verme possui exatamente 302 neurônios, e os cientistas já desenharam uma imagem completa de como eles se conectam. Li construiu uma simulação computacional massiva que traz todo este sistema nervoso à vida. Em vez de simplificar os neurônios em interruptores básicos de liga/desliga, o modelo trata cada um dos 292 neurônios do corpo do verme como uma unidade elétrica complexa com dezessete tipos diferentes de canais iônicos. Esses canais atuam como pequenos portões que controlam o fluxo de eletricidade e produtos químicos dentro da célula. O modelo também inclui o corpo do verme, que é simulado como uma haste flexível que pode dobrar, e vincula o cérebro ao corpo para que os músculos possam sentir quando o corpo dobra e enviar essa informação de volta ao cérebro. Crucialmente, os pesquisadores não ensinaram o modelo a se mover. Eles não ajustaram os números para fazer o verme caminhar corretamente. Eles simplesmente conectaram as conexões físicas conhecidas e as propriedades elétricas conhecidas das células e então o ligaram.

O resultado foi uma surpresa. Sem qualquer treinamento ou ritmo pré-programado, a simulação começou a se mover por conta própria. A rede de neurônios, impulsionada apenas por um sinal elétrico constante e suave, gerou uma onda de curvatura que viajou da cabeça à cauda do verme. Esta onda empurrou o verme virtual para frente através da tela a uma velocidade de 0,210 milímetros por segundo, com uma frequência de oscilação de 0,58 hertz. Esses números correspondem ao movimento de vermes reais quase perfeitamente. O estudo mostra que a anatomia sozinha — a forma específica como os neurônios estão conectados, combinada com seu comportamento elétrico natural — é suficiente para criar um movimento organizado e realista. O ritmo do movimento não veio de um relógio central no cérebro; ele emergiu naturalmente do ciclo entre o cérebro, os músculos e a própria sensação do corpo sobre sua posição. Isso confirma que o sistema nervoso do verme não precisa de um manual de instruções oculto para caminhar; as instruções já estão integradas na estrutura física das conexões.

Os pesquisadores então testaram o quão frágil este sistema realmente é. Eles realizaram uma série de experimentos virtuais onde desligaram tipos específicos de canais iônicos em todos os neurônios ao mesmo tempo, mimetizando uma mutação genética. Em alguns casos, essas mudanças alteraram drasticamente o estado elétrico interno dos neurônios, deslocando sua voltagem de repouso em até 12 milivolts e mudando a força de seus disparos em quase 50 por cento. Apesar dessas mudanças internas massivas, o movimento do verme quase não mudou. A velocidade e a frequência da oscilação variaram menos de 0,3 por cento. Esta descoberta fornece evidências fortes para o conceito de degeneração ao nível do animal inteiro. Sugere que o sistema nervoso é projetado com tanta redundância que pode absorver enormes flutuações internas sem perder sua capacidade de funcionar. O comportamento é protegido não por um único canal, mas pela capacidade coletiva de toda a rede de compensar as mudanças em suas partes.

No entanto, o modelo inicial tinha uma pequena falha: as dobras do corpo do verme eram ligeiramente mais rasas do que as de vermes reais. Para corrigir isso, os pesquisadores adicionaram uma única camada de sinalização química que havia sido descoberta nos últimos anos, mas que estava ausente de modelos anteriores. Este sistema envolve um neurônio específico chamado DVA, que libera uma mensagem química que atua como um botão de volume para os músculos. Quando o corpo dobra, este neurônio sente o estiramento e intensifica o sinal enviado aos músculos, tornando as dobras mais profundas. Quando este único mecanismo foi adicionado, a amplitude de curvatura da simulação aumentou para corresponder à faixa biológica. Este ajuste também permitiu que o modelo reproduzisse corretamente o comportamento de vermes reais com mutações genéticas neste sistema, que são conhecidos por se moverem mais lentamente e com dobras mais rasas. Além disso, o modelo respondeu a um fármaco específico, o aldicarbe, da mesma forma que os vermes reais. Quando o fármaco foi introduzido, os vermes simulados com o sistema químico intacto aceleraram rapidamente, enquanto aqueles com o sistema quebrado não o fizeram, espelhando experimentos do mundo real.

Finalmente, a equipe testou o modelo contra experimentos específicos onde cientistas usam luz para ligar e desligar neurônios individuais. Quando simularam ligar um neurônio chamado AVA, o verme virtual imediatamente reverteu a direção e começou a rastejar para trás, tal como os vermos reais fazem. Quando simularam ligar um neurônio chamado RIS, que está associado ao sono, o verme parou de se mover completamente e permaneceu imóvel até que a luz fosse desligada. Estes resultados mostraram que o modelo captura a lógica fundamental do comportamento do verme. O estudo conclui que um diagrama de fiação completo, quando dotado de propriedades elétricas realistas, é suficiente para gerar um comportamento complexo. Também destaca que, embora a fiação seja a base, uma camada específica de modulação química é necessária para refinar o movimento para que coincida com a precisão de um animal vivo. Este trabalho oferece uma nova maneira de estudar como os cérebros funcionam, oferecendo uma ferramenta onde cientistas podem testar como mudanças em genes ou fármacos podem afetar o comportamento antes mesmo de tocarem em um ser vivo.