Neil Burgess: How your brain tells you where you are

Neil Burgess: Como seu cérebro lhe diz onde você está

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2012-02-06 ・ TED


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Neil Burgess: Como seu cérebro lhe diz onde você está

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Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Isabel Villan Revisor: Nadja Nathan
00:15
When we park in a big parking lot,
0
15260
2000
Quando paramos em um grande estacionamento
00:17
how do we remember where we parked our car?
1
17260
2000
como lembramos onde deixamos nosso carro?
00:19
Here's the problem facing Homer.
2
19260
3000
Eis aqui o problema que Homer enfrenta.
00:22
And we're going to try to understand
3
22260
2000
E vamos tentar entender
00:24
what's happening in his brain.
4
24260
2000
o que está acontecendo em seu cérebro.
00:26
So we'll start with the hippocampus, shown in yellow,
5
26260
2000
Assim, começaremos com o hipocampo, mostrado em amarelo,
00:28
which is the organ of memory.
6
28260
2000
que é o órgão da memória.
00:30
If you have damage there, like in Alzheimer's,
7
30260
2000
Se você tem algum dano ali, como no Alzheimer,
00:32
you can't remember things including where you parked your car.
8
32260
2000
você não consegue lembrar coisas, incluindo onde você estacionou o carro.
00:34
It's named after Latin for "seahorse,"
9
34260
2000
Seu nome vem do latim para "cavalo marinho",
00:36
which it resembles.
10
36260
2000
com o qual ele se assemelha.
00:38
And like the rest of the brain, it's made of neurons.
11
38260
2000
E, como o restante do cérebro, é feito de neurônios.
00:40
So the human brain
12
40260
2000
O cérebro humano
00:42
has about a hundred billion neurons in it.
13
42260
2000
tem aproximadamente cem bilhões de neurônios.
00:44
And the neurons communicate with each other
14
44260
3000
E os neurônios se comunicam uns com os outros
00:47
by sending little pulses or spikes of electricity
15
47260
2000
enviando pequenos pulsos ou faíscas de eletricidade
00:49
via connections to each other.
16
49260
2000
por meio das conexões de um com outro.
00:51
The hippocampus is formed of two sheets of cells,
17
51260
3000
O hipocampo é formado de duas camadas de células,
00:54
which are very densely interconnected.
18
54260
2000
que são interconectadas muito densamente.
00:56
And scientists have begun to understand
19
56260
2000
E cientistas começaram a entender
00:58
how spatial memory works
20
58260
2000
como a memória espacial funciona,
01:00
by recording from individual neurons
21
60260
2000
registrando neurônios individuais
01:02
in rats or mice
22
62260
2000
em ratos e camundongos,
01:04
while they forage or explore an environment
23
64260
2000
enquanto se alimentam ou exploram um ambiente
01:06
looking for food.
24
66260
2000
procurando por comida.
01:08
So we're going to imagine we're recording from a single neuron
25
68260
3000
Portanto, vamos imaginar que estamos registrando um único neurônio
01:11
in the hippocampus of this rat here.
26
71260
3000
no hipocampo deste rato aqui.
01:14
And when it fires a little spike of electricity,
27
74260
2000
E quando ele dispara uma pequena faísca de eletricidade,
01:16
there's going to be a red dot and a click.
28
76260
3000
vai ocorrer um ponto vermelho e um clique.
01:19
So what we see
29
79260
2000
Assim, o que vemos
01:21
is that this neuron knows
30
81260
2000
é que este neurônio sabe
01:23
whenever the rat has gone into one particular place in its environment.
31
83260
3000
sempre que o rato vai para um local específico em seu ambiente.
01:26
And it signals to the rest of the brain
32
86260
2000
E ele sinaliza para o restante do cérebro
01:28
by sending a little electrical spike.
33
88260
3000
enviando uma pequena faísca elétrica.
01:31
So we could show the firing rate of that neuron
34
91260
3000
Assim, poderíamos apresentar a taxa de acendimento desse neurônio
01:34
as a function of the animal's location.
35
94260
2000
como uma função da localização do animal.
01:36
And if we record from lots of different neurons,
36
96260
2000
E se registramos muitos neurônios diferentes,
01:38
we'll see that different neurons fire
37
98260
2000
verão que diferentes neurônios se acendem
01:40
when the animal goes in different parts of its environment,
38
100260
2000
quando o animal vai a diferentes partes de seu ambiente,
01:42
like in this square box shown here.
39
102260
2000
como nesta caixa quadrada, exibida aqui.
01:44
So together they form a map
40
104260
2000
Dessa forma, juntos eles formam um mapa
01:46
for the rest of the brain,
41
106260
2000
para o restante do cérebro,
01:48
telling the brain continually,
42
108260
2000
informando ao cérebro continuamente:
01:50
"Where am I now within my environment?"
43
110260
2000
"Onde estou agora dentro de meu ambiente?"
01:52
Place cells are also being recorded in humans.
44
112260
3000
Células de localização também estão sendo registradas em humanos.
01:55
So epilepsy patients sometimes need
45
115260
2000
Pacientes com epilepsia às vezes precisam
01:57
the electrical activity in their brain monitoring.
46
117260
3000
que a atividade elétrica em seus cérebros seja monitorada.
02:00
And some of these patients played a video game
47
120260
2000
Alguns desses pacientes jogaram um vídeo game
02:02
where they drive around a small town.
48
122260
2000
no qual eles percorrem uma cidade pequena.
02:04
And place cells in their hippocampi would fire, become active,
49
124260
3000
E células de localização no hipocampo deles acenderam, tornaram-se ativas,
02:07
start sending electrical impulses
50
127260
3000
começaram a enviar impulsos elétricos
02:10
whenever they drove through a particular location in that town.
51
130260
3000
toda vez que passavam por um local específico naquela cidade.
02:13
So how does a place cell know
52
133260
2000
Portanto, como uma célula de localização sabe
02:15
where the rat or person is within its environment?
53
135260
3000
onde o rato ou pessoa está dentro de seu ambiente?
02:18
Well these two cells here
54
138260
2000
Bem, estas duas células aqui
02:20
show us that the boundaries of the environment
55
140260
2000
nos mostram que os limites do ambiente
02:22
are particularly important.
56
142260
2000
são particularmente importantes.
02:24
So the one on the top
57
144260
2000
Assim, aquela no topo
02:26
likes to fire sort of midway between the walls
58
146260
2000
gosta de acender mais ou menos no centro, entre as paredes
02:28
of the box that their rat's in.
59
148260
2000
da caixa em que o rato está.
02:30
And when you expand the box, the firing location expands.
60
150260
3000
E quando você expande a caixa, o local do acendimento expande.
02:33
The one below likes to fire
61
153260
2000
Aquela de baixo gosta de acender
02:35
whenever there's a wall close by to the south.
62
155260
3000
sempre que há uma parede perto, na direção sul.
02:38
And if you put another wall inside the box,
63
158260
2000
E se você coloca outra parede dentro da caixa,
02:40
then the cell fires in both place
64
160260
2000
então a célula acende em ambos os lugares
02:42
wherever there's a wall to the south
65
162260
2000
sempre que há uma parede na direção sul,
02:44
as the animal explores around in its box.
66
164260
3000
à medida que o animal explora sua caixa.
02:48
So this predicts
67
168260
2000
Assim, isso prevê
02:50
that sensing the distances and directions of boundaries around you --
68
170260
2000
que detetar distâncias e direções dos limites ao seu redor --
02:52
extended buildings and so on --
69
172260
2000
extensões de edificações e assim por diante --
02:54
is particularly important for the hippocampus.
70
174260
3000
é particularmente importante para o hipocampo.
02:57
And indeed, on the inputs to the hippocampus,
71
177260
2000
E, de fato, nos dados coletados para o hipocampo,
02:59
cells are found which project into the hippocampus,
72
179260
2000
são encontradas células que projetam no hipocampo,
03:01
which do respond exactly
73
181260
2000
que realmente responde com precisão
03:03
to detecting boundaries or edges
74
183260
3000
à detecção de limites ou bordas
03:06
at particular distances and directions
75
186260
2000
em distâncias e direções específicas
03:08
from the rat or mouse
76
188260
2000
do rato ou camundongo
03:10
as it's exploring around.
77
190260
2000
à medida que ele está explorando as cercanias.
03:12
So the cell on the left, you can see,
78
192260
2000
Assim, a célula à esquerda, você pode ver,
03:14
it fires whenever the animal gets near
79
194260
2000
acende sempre que o animal fica perto
03:16
to a wall or a boundary to the east,
80
196260
3000
de uma parede ou um limite na direção leste,
03:19
whether it's the edge or the wall of a square box
81
199260
3000
seja esse limite uma parede de uma caixa quadrada
03:22
or the circular wall of the circular box
82
202260
2000
ou a parede circular de uma caixa redonda,
03:24
or even the drop at the edge of a table, which the animals are running around.
83
204260
3000
ou mesmo, a queda na borda de uma mesa, na qual os animais estejam correndo.
03:27
And the cell on the right there
84
207260
2000
E a célula, à direita ali,
03:29
fires whenever there's a boundary to the south,
85
209260
2000
acende sempre que há um limite na direção sul,
03:31
whether it's the drop at the edge of the table or a wall
86
211260
2000
seja a queda na borda da mesa, uma parede
03:33
or even the gap between two tables that are pulled apart.
87
213260
3000
ou até mesmo o espaço entre duas mesas que estão separadas.
03:36
So that's one way in which we think
88
216260
2000
Portanto, esta é uma maneira pela qual, nós pensamos,
03:38
place cells determine where the animal is as it's exploring around.
89
218260
3000
as células de localização determinam onde o animal está enquanto explora as redondezas.
03:41
We can also test where we think objects are,
90
221260
3000
Podemos também testar onde achamos que os objetos estão,
03:44
like this goal flag, in simple environments --
91
224260
3000
como esta bandeirola, em ambientes simples --
03:47
or indeed, where your car would be.
92
227260
2000
ou mesmo, onde está seu carro.
03:49
So we can have people explore an environment
93
229260
3000
Assim, podemos ter pessoas explorando um ambiente
03:52
and see the location they have to remember.
94
232260
3000
e vendo o local que elas têm que lembrar.
03:55
And then, if we put them back in the environment,
95
235260
2000
Em seguida, se as colocamos de volta no ambiente,
03:57
generally they're quite good at putting a marker down
96
237260
2000
geralmente elas são bastante boas em colocar um marcador
03:59
where they thought that flag or their car was.
97
239260
3000
onde elas pensam que a bandeirola ou o carro estava.
04:02
But on some trials,
98
242260
2000
Mas em alguns experimentos,
04:04
we could change the shape and size of the environment
99
244260
2000
podemos mudar o formato e o tamanho do ambiente
04:06
like we did with the place cell.
100
246260
2000
como fizemos com a célula de localização.
04:08
In that case, we can see
101
248260
2000
Nesse caso, podemos ver
04:10
how where they think the flag had been changes
102
250260
3000
como o local em que eles pensam que a bandeirola estava muda
04:13
as a function of how you change the shape and size of the environment.
103
253260
3000
como uma função de como você muda o formato e o tamanho do ambiente.
04:16
And what you see, for example,
104
256260
2000
E o que você vê, por exemplo,
04:18
if the flag was where that cross was in a small square environment,
105
258260
3000
se a bandeirola estava onde estava esta cruz em um pequeno ambiente quadrado,
04:21
and then if you ask people where it was,
106
261260
2000
e, então, se você pergunta às pessoas onde ela estava,
04:23
but you've made the environment bigger,
107
263260
2000
mas você tornou o ambiente maior,
04:25
where they think the flag had been
108
265260
2000
onde elas acham que a bandeirola estava
04:27
stretches out in exactly the same way
109
267260
2000
se estica exatamente da mesma maneira
04:29
that the place cell firing stretched out.
110
269260
2000
que o acendimento da célula de localização se estica.
04:31
It's as if you remember where the flag was
111
271260
2000
É como se você lembrasse onde estava a bandeirola,
04:33
by storing the pattern of firing across all of your place cells
112
273260
3000
armazenando o padrão de acendimento de todas as suas células de localização
04:36
at that location,
113
276260
2000
naquele local,
04:38
and then you can get back to that location
114
278260
2000
e daí você pode voltar a esse local,
04:40
by moving around
115
280260
2000
movendo-se ao redor,
04:42
so that you best match the current pattern of firing of your place cells
116
282260
2000
para que combine melhor o padrão de acendimento atual de suas células de localização
04:44
with that stored pattern.
117
284260
2000
com aquele padrão armazenado.
04:46
That guides you back to the location that you want to remember.
118
286260
3000
Isso guia você de volta ao local que você quer lembrar.
04:49
But we also know where we are through movement.
119
289260
3000
Mas também sabemos onde estamos através do movimento.
04:52
So if we take some outbound path --
120
292260
2000
Dessa forma, se vagamos por um caminho que nos leva para fora --
04:54
perhaps we park and we wander off --
121
294260
2000
pode ser que tenhamos estacionado e andado ao acaso --
04:56
we know because our own movements,
122
296260
2000
sabemos por causa de nossos próprios movimentos,
04:58
which we can integrate over this path
123
298260
2000
que podemos integrar sobre esse caminho,
05:00
roughly what the heading direction is to go back.
124
300260
2000
qual é, grosso modo, a direção para voltar.
05:02
And place cells also get this kind of path integration input
125
302260
4000
E as células de localização também têm esse tipo de integração de dados coletados do caminho
05:06
from a kind of cell called a grid cell.
126
306260
3000
de um tipo de célula chamada de célula-rede.
05:09
Now grid cells are found, again,
127
309260
2000
Agora, as células-rede são encontradas, novamente,
05:11
on the inputs to the hippocampus,
128
311260
2000
nos dados coletados para o hipocampo,
05:13
and they're a bit like place cells.
129
313260
2000
e são um pouquinho como as células de localização.
05:15
But now as the rat explores around,
130
315260
2000
Mas, agora, à medida que o rato explora as redondezas,
05:17
each individual cell fires
131
317260
2000
cada célula individual acende
05:19
in a whole array of different locations
132
319260
3000
numa matriz completa de diferentes locais
05:22
which are laid out across the environment
133
322260
2000
que estão colocados pelo ambiente,
05:24
in an amazingly regular triangular grid.
134
324260
3000
em uma rede triangular espantosamente regular.
05:29
And if you record from several grid cells --
135
329260
3000
E se você faz o registro de diferentes células-rede --
05:32
shown here in different colors --
136
332260
2000
mostradas aqui em cores diferentes --
05:34
each one has a grid-like firing pattern across the environment,
137
334260
3000
cada uma tem um padrão de acendimento semelhante à rede através do ambiente,
05:37
and each cell's grid-like firing pattern is shifted slightly
138
337260
3000
e cada padrão de acendimento semelhante a rede é levemente deslocado
05:40
relative to the other cells.
139
340260
2000
relativamente às outras células.
05:42
So the red one fires on this grid
140
342260
2000
Assim, as vermelhas se acendem nesta rede
05:44
and the green one on this one and the blue on on this one.
141
344260
3000
e as verdes, nesta e as azuis, nesta outra.
05:47
So together, it's as if the rat
142
347260
3000
Juntas, é como se o rato
05:50
can put a virtual grid of firing locations
143
350260
2000
pudesse colocar uma rede virtual de locais de acendimento
05:52
across its environment --
144
352260
2000
por todo o ambiente --
05:54
a bit like the latitude and longitude lines that you'd find on a map,
145
354260
3000
um pouco como linhas de latitude e longitude que encontramos em mapas,
05:57
but using triangles.
146
357260
2000
mas usando triângulos.
05:59
And as it moves around,
147
359260
2000
E, à medida que se move ao redor,
06:01
the electrical activity can pass
148
361260
2000
a atividade elétrica pode passar
06:03
from one of these cells to the next cell
149
363260
2000
de uma dessas células para a próxima célula
06:05
to keep track of where it is,
150
365260
2000
para manter a trajetória de onde ele está,
06:07
so that it can use its own movements
151
367260
2000
dessa forma ele pode usar seus próprios movimentos
06:09
to know where it is in its environment.
152
369260
2000
para saber onde está em seu ambiente.
06:11
Do people have grid cells?
153
371260
2000
As pessoas têm células-rede?
06:13
Well because all of the grid-like firing patterns
154
373260
2000
Bem, porque todos os padrões de acendimento semelhante à rede
06:15
have the same axes of symmetry,
155
375260
2000
têm os mesmos eixos de simetria,
06:17
the same orientations of grid, shown in orange here,
156
377260
3000
as mesmas orientações da rede, mostradas em laranja aqui,
06:20
it means that the net activity
157
380260
2000
isso significa que a atividade da rede
06:22
of all of the grid cells in a particular part of the brain
158
382260
3000
de todas as células-rede em uma parte específica do cérebro
06:25
should change
159
385260
2000
deveria mudar
06:27
according to whether we're running along these six directions
160
387260
2000
de acordo com: se estamos correndo ao longo de uma dessas seis direções
06:29
or running along one of the six directions in between.
161
389260
3000
ou correndo ao longo de uma das seis direções no entremeio.
06:32
So we can put people in an MRI scanner
162
392260
2000
Assim, podemos colocar as pessoas num 'scanner' de ressonância magnética
06:34
and have them do a little video game
163
394260
2000
e fazer com que joguem vídeo game
06:36
like the one I showed you
164
396260
2000
como o que lhes mostrei
06:38
and look for this signal.
165
398260
2000
e procurar por este sinal.
06:40
And indeed, you do see it in the human entorhinal cortex,
166
400260
3000
E, de fato, você realmente o vê no córtex entorrinal humano,
06:43
which is the same part of the brain that you see grid cells in rats.
167
403260
3000
que é a mesma parte do cérebro na qual você vê células-rede em ratos.
06:46
So back to Homer.
168
406260
2000
De volta a Homer.
06:48
He's probably remembering where his car was
169
408260
2000
Provavelmente ele está lembrando onde está seu carro
06:50
in terms of the distances and directions
170
410260
2000
em termos de distâncias e direções
06:52
to extended buildings and boundaries
171
412260
2000
em relação a extensões de edificações e limites
06:54
around the location where he parked.
172
414260
2000
ao redor do local onde estacionou.
06:56
And that would be represented
173
416260
2000
E isso seria representado
06:58
by the firing of boundary-detecting cells.
174
418260
2000
pelo acendimento de células detetoras de limites
07:00
He's also remembering the path he took out of the car park,
175
420260
3000
Ele também lembra o caminho que tomou na saída do estacionamento,
07:03
which would be represented in the firing of grid cells.
176
423260
3000
que seria representado no acendimento de células-rede.
07:06
Now both of these kinds of cells
177
426260
2000
Agora, esses tipos de células
07:08
can make the place cells fire.
178
428260
2000
podem fazer as células de localização acenderem.
07:10
And he can return to the location where he parked
179
430260
2000
E ele pode retornar ao local onde estacionou
07:12
by moving so as to find where it is
180
432260
3000
movendo-se de forma a encontrar o ponto
07:15
that best matches the firing pattern
181
435260
2000
que melhor combine com o padrão de acendimento
07:17
of the place cells in his brain currently
182
437260
2000
atual das células de localização em seu cérebro
07:19
with the stored pattern where he parked his car.
183
439260
3000
com o padrão armazenado do ponto onde ele estacionou seu carro.
07:22
And that guides him back to that location
184
442260
2000
E isso o guia de volta àquele local,
07:24
irrespective of visual cues
185
444260
2000
independente de pistas visuais,
07:26
like whether his car's actually there.
186
446260
2000
como se o carro estivesse realmente ali,
07:28
Maybe it's been towed.
187
448260
2000
Talvez tenha sido guinchado.
07:30
But he knows where it was, so he knows to go and get it.
188
450260
3000
Mas ele sabe onde estava, então ele sabe ir e apanhá-lo.
07:33
So beyond spatial memory,
189
453260
2000
Então, além da memória espacial,
07:35
if we look for this grid-like firing pattern
190
455260
2000
se procuramos por esse padrão de acendimento semelhante à rede
07:37
throughout the whole brain,
191
457260
2000
por todo o cérebro,
07:39
we see it in a whole series of locations
192
459260
3000
nós o vemos numa série de locais
07:42
which are always active
193
462260
2000
que estão sempre ativos
07:44
when we do all kinds of autobiographical memory tasks,
194
464260
2000
quando fazemos todos os tipos de tarefas ligadas à memória autobiográfica,
07:46
like remembering the last time you went to a wedding, for example.
195
466260
3000
como lembrar a última vez que você foi a um casamento, por exemplo.
07:49
So it may be that the neural mechanisms
196
469260
2000
Portanto, é possível que os mecanismos neurais
07:51
for representing the space around us
197
471260
3000
para representar o espaço ao nosso redor
07:54
are also used for generating visual imagery
198
474260
4000
também sejam usados para gerar imagens visuais
07:58
so that we can recreate the spatial scene, at least,
199
478260
3000
de forma que possamos recriar a cena espacial, no mínimo,
08:01
of the events that have happened to us when we want to imagine them.
200
481260
3000
dos eventos que aconteceram conosco quando queremos imaginá-los.
08:04
So if this was happening,
201
484260
2000
Assim, se isso estivesse acontecendo,
08:06
your memories could start by place cells activating each other
202
486260
3000
suas memórias poderiam começar com as células de localização ativando umas às outras
08:09
via these dense interconnections
203
489260
2000
por meio dessas interconexões densas
08:11
and then reactivating boundary cells
204
491260
2000
e, então, reativando as células de limites
08:13
to create the spatial structure
205
493260
2000
para criar a estrutura espacial
08:15
of the scene around your viewpoint.
206
495260
2000
da cena ao redor de seu ponto de vista.
08:17
And grid cells could move this viewpoint through that space.
207
497260
2000
E as células-rede poderiam mover esse ponto de vista por esse espaço.
08:19
Another kind of cell, head direction cells,
208
499260
2000
Um outro tipo de célula, células de direção,
08:21
which I didn't mention yet,
209
501260
2000
que eu ainda não tinha mencionado,
08:23
they fire like a compass according to which way you're facing.
210
503260
3000
elas acendem como que uma bússola, de acordo com o que você está encarando.
08:26
They could define the viewing direction
211
506260
2000
Elas poderiam definir a direção da visão
08:28
from which you want to generate an image for your visual imagery,
212
508260
3000
da qual você quer gerar uma imagem para suas imagens visuais,
08:31
so you can imagine what happened when you were at this wedding, for example.
213
511260
3000
de forma que você pode imaginar o que aconteceu quando você estava nesse casamento, por exemplo.
08:34
So this is just one example
214
514260
2000
Este é apenas um exemplo
08:36
of a new era really
215
516260
2000
de uma nova era, realmente,
08:38
in cognitive neuroscience
216
518260
2000
na neurociência cognitiva
08:40
where we're beginning to understand
217
520260
2000
na qual estamos começando a entender
08:42
psychological processes
218
522260
2000
processos psicológicos
08:44
like how you remember or imagine or even think
219
524260
3000
de como você lembra, imagina ou mesmo pensa,
08:47
in terms of the actions
220
527260
2000
em termos das ações
08:49
of the billions of individual neurons that make up our brains.
221
529260
3000
dos bilhões de neurônios individuais que compõem nossos cérebros.
08:52
Thank you very much.
222
532260
2000
Muito obrigado.
08:54
(Applause)
223
534260
3000
(Aplausos)
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