Pesquisadores acompanharam em tempo real a atividade de sinapses no cérebro de camundongos durante uma tarefa de aprendizado A cada dia, o cérebro humano é desafiado a aprender algo novo — seja uma receita compartilhada por um amigo ou uma atualização sobre o mundo. Mas como conseguimos armazenar tantas informações por anos ou até décadas? Um novo estudo publicado na Science oferece pistas valiosas: o cérebro não segue uma única regra para aprender, mas sim múltiplas regras ao mesmo tempo. Pesquisadores acompanharam em tempo real a atividade de sinapses no cérebro de camundongos durante uma tarefa de aprendizado. Os animais foram treinados a pressionar uma alavanca ao ouvir um som para receber água. Para registrar o funcionamento dos neurônios, os cientistas usaram biossensores que emitem luz quando detectam atividade neural e sináptica. Descoberta quebra paradigma clássico da neurociência Durante décadas, a principal hipótese era que o aprendizado ocorria segundo a 'regra de Hebb': neurônios que disparam juntos, se conectam mais fortemente. Mas o estudo mostrou que nem todas as sinapses seguem essa lógica. Em um mesmo neurônio, sinapses em diferentes regiões dos dendritos — as ramificações que recebem estímulos — usaram regras distintas para fortalecer ou enfraquecer conexões. Algumas seguiram a regra hebbiana. Outras se modificaram de forma completamente independente da atividade do neurônio. A conclusão é que o cérebro é capaz de aplicar múltiplas regras de aprendizado ao mesmo tempo, otimizando o processamento de informações e tornando-se mais eficiente ao representar diferentes tipos de experiências. Avanços podem impactar saúde mental e inteligência artificial A descoberta tem grande relevância para a compreensão de doenças neurológicas e psiquiátricas. Em quadros como a depressão, por exemplo, acredita-se que há um enfraquecimento excessivo de sinapses em regiões ligadas ao prazer. Ao entender melhor como essas conexões se formam ou se degradam, será possível desenvolver tratamentos mais eficazes. Além disso, a pesquisa pode influenciar diretamente o desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial. Hoje, redes neurais artificiais costumam usar regras uniformes e pouco realistas do ponto de vista biológico. Com esses novos dados, modelos mais eficientes e próximos do funcionamento cerebral humano podem ser criados. Apesar do avanço, os cientistas admitem que ainda há muito a investigar. Por que neurônios aplicam diferentes regras de aprendizado? Que outras vantagens essa 'multitarefabilidade' oferece ao cérebro? As próximas pesquisas buscarão desvendar esses mistérios — e com eles, aproximar ainda mais a ciência da mente humana.