Ciência

Neurônios acendem quando vemos comida, aponta novo estudo do MIT

A descoberta inesperada pode refletir o significado especial dos alimentos na cultura humana, dizem os pesquisadores

Ao olharmos para uma comida gostosa, como um hamburguer suculento ou uma porção de batatas fritas crocantes, um certo grupo de neurônios se acende em nosso cérebro. É o que descreve um novo estudo feito por neurocientistas do Massachusetts Institute of Technology (MIT), dos Estados Unidos, e publicado na revista científica Current Biology.

Esse grupo recém-descoberto de neurônios responsivos a alimentos está localizado no fluxo visual ventral, ao lado de grupamentos de células do sistema nervoso central que respondem especificamente a rostos, corpos, lugares e palavras. A descoberta inesperada pode refletir o significado especial dos alimentos na cultura humana, dizem os pesquisadores.

“A comida é central para as interações sociais humanas e práticas culturais. Não é apenas sustento”, diz Nancy Kanwisher, professora de Neurociência Cognitiva e membro do Instituto McGovern de Pesquisa do Cérebro e do Centro de Cérebros, Mentes e Máquinas do MIT, em comunicado. “A comida é essencial para muitos elementos de nossa identidade cultural, prática religiosa e interações sociais, e muitas outras coisas que os humanos fazem.”

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As descobertas, baseadas em uma análise de um grande banco de dados público de respostas do cérebro humano a um conjunto de 10 mil imagens, levantam muitas questões adicionais sobre como e por que essa população neural se desenvolve. Em estudos futuros, os pesquisadores esperam explorar como as respostas das pessoas a certos alimentos podem diferir dependendo de seus gostos e desgostos, ou de sua familiaridade com certos tipos de alimentos.

Como ocorreu a descoberta

Há mais de 20 anos, enquanto estudava o fluxo visual ventral, a parte do cérebro que reconhece objetos, Kanwisher descobriu regiões corticais que respondem seletivamente a rostos. Mais tarde, ela e outros cientistas descobriram outras áreas que respondem seletivamente a lugares, corpos ou palavras. A maioria desses locais foi descoberto quando os pesquisadores se propuseram especificamente a procurá-los. No entanto, essa abordagem baseada em hipóteses pode limitar o que você acaba encontrando, diz Kanwisher.

“Pode haver outras coisas que talvez não pensemos em procurar”, diz ela. “E mesmo quando encontramos algo, como sabemos que isso é realmente parte da estrutura dominante básica desse caminho, e não algo que encontramos apenas porque estávamos procurando por isso?”

Para tentar descobrir a estrutura fundamental do fluxo visual ventral, Kanwisher e Meenakshi Khosla — pós-doutorando do MIT e principal autor do novo estudo — decidiram analisar um grande conjunto de dados disponíveis publicamente de respostas de ressonância magnética funcional de cérebro inteiro (fMRI, da sigla em inglês) de oito voluntários humanos enquanto eles visualizavam milhares de imagens.

“Queríamos ver quando aplicamos uma estratégia baseada em dados e sem hipóteses, que tipos de seletividades aparecem e se elas são consistentes com o que havia sido descoberto antes. Um segundo objetivo era ver se poderíamos descobrir novas seletividades que não foram hipotetizadas antes ou que permaneceram ocultas devido à menor resolução espacial dos dados de fMRI”, diz Khosla, em comunicado.

Para fazer isso, os pesquisadores aplicaram um método matemático que lhes permite descobrir populações neurais que não podem ser identificadas a partir de dados tradicionais de fMRI. Uma imagem de fMRI é composta de muitos voxels – unidades tridimensionais que representam um cubo de tecido cerebral. Cada voxel contém centenas de milhares de neurônios, e se alguns desses neurônios pertencem a populações menores que respondem a um tipo de entrada visual, suas respostas podem ser abafadas por outras populações dentro do mesmo voxel.

O novo método analítico, que o laboratório de Kanwisher usou anteriormente em dados de fMRI do córtex auditivo , pode provocar respostas de populações neurais dentro de cada voxel de dados de fMRI.

Usando essa abordagem, os pesquisadores encontraram quatro populações que correspondiam a grupos previamente identificados que respondem a rostos, lugares, corpos e palavras.

“Isso nos diz que esse método funciona e que as coisas que encontramos antes não são apenas propriedades obscuras desse caminho, mas propriedades principais e dominantes”, afirma Kanwisher.

Curiosamente, uma quinta população também emergiu, e esta parecia ser seletiva para imagens de alimentos.

“Ficamos bastante intrigados com isso porque a comida não é uma categoria visualmente homogênea”, diz Khosla. “Coisas como maçãs, milho e macarrão parecem tão diferentes umas das outras, mas encontramos uma única população que responde de maneira semelhante a todos esses diversos itens alimentares”.

A população específica de alimentos, que os pesquisadores chamam de componente alimentar ventral (VFC), parece estar espalhada por dois aglomerados de neurônios, localizados em ambos os lados da área fusiforme de faces (FFA, da sigla em inglês). O fato de que as populações específicas de alimentos estão espalhadas entre outras populações específicas de categorias pode ajudar a explicar por que elas não foram vistas antes, dizem os pesquisadores.

“Acreditamos que a seletividade alimentar era mais difícil de caracterizar antes porque as populações seletivas para alimentos se misturam com outras populações próximas que têm respostas distintas a outros atributos de estímulo. A baixa resolução espacial da fMRI nos impede de ver essa seletividade porque as respostas de diferentes populações neurais se misturam em um voxel”, diz Khosla.

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