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Células cerebrais são geralmente divididas em neurônios excitatórios e inibitórios. Neurônios excitatórios impulsionam impulsos elétricos nos neurônios pós-sinápticos, ativando regiões específicas do cérebro, enquanto os inibitórios reduzem essa atividade.
O equilíbrio entre esses tipos de neurônios é crucial para o funcionamento cerebral saudável, embora o ajuste fino dos neurônios inibitórios ainda não seja totalmente compreendido. Uma pesquisa realizada por acadêmicos da Universidade McGill e da Universidade de Edimburgo buscou entender melhor esse ajuste, focando no pós-subículo do cérebro de ratos, uma região associada à navegação espacial e memória.
Seus achados, publicados na Nature Neuroscience, sugerem que o equilíbrio entre neurônios excitatórios e inibitórios é uma característica intrínseca das redes cerebrais locais. A atividade cerebral reflete informações externas, e entender como isso ocorre é um desafio, embora em algumas áreas, como o córtex visual primário, essa atividade seja mais compreensível.
Nesses contextos, células excitatórias como as células de lugar no hipocampo e células de grade no córtex entorrinal medial demonstram padrões de atividade relacionados à localização do animal. Estudos anteriores já mostraram que as células excitatórias são sensíveis ao ambiente, enquanto as inibitórias permanecem ativas, apenas ligeiramente influenciadas por eventos externos.
O estudo recente concentrou-se no pós-subículo devido à simplicidade de seu código neural. Usando arrays de eletrodos, os pesquisadores rastrearam a atividade de neurônios excitatórios e inibitórios enquanto os ratos exploravam um ambiente. Eles descobriram que a atividade das células inibitórias não era aleatória, mas seguia padrões influenciados pela atividade das células excitatórias próximas.
Essa interação entre neurônios excitatórios e inibitórios foi denominada “equivalência excitatória/inibitória”, sugerindo uma relação intrincada na formação do mapa mental do mundo exterior no cérebro. Essa descoberta pode ter implicações importantes para redes neurais artificiais, além de fornecer insights sobre como diferentes regiões cerebrais funcionam em conjunto. Os pesquisadores planejam expandir sua investigação para outras áreas cerebrais mais complexas no futuro.
