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O desenvolvimento do cérebro não ocorre uniformemente em todo o cérebro, mas segue uma sequência de desenvolvimento recém-identificada, de acordo com um novo estudo da Penn Medicine. As regiões do cérebro que suportam as funções cognitivas, sociais e emocionais parecem permanecer maleáveis – ou capazes de mudar, adaptar e remodelar – por mais tempo do que outras regiões do cérebro, tornando os jovens sensíveis aos ambientes socioeconômicos durante a adolescência. As descobertas foram publicadas recentemente no Natureza Neurociência.
Os pesquisadores mapearam como os processos de desenvolvimento se desenrolam no cérebro humano das idades de 8 a 23 anos por meio de ressonância magnética (MRI). As descobertas indicam uma nova abordagem para entender a ordem em que as regiões individuais do cérebro mostram reduções na plasticidade durante o desenvolvimento.
A plasticidade cerebral refere-se à capacidade de circuitos neurais – conexões e caminhos no cérebro para pensamento, emoção e movimento – para mudar ou reorganizar em resposta a sinais biológicos internos ou ao ambiente externo. Embora seja geralmente entendido que as crianças têm maior plasticidade cerebral do que os adultos, este estudo fornece novos insights sobre onde e quando as reduções na plasticidade ocorrem no cérebro durante a infância e adolescência.
Os resultados revelam que as reduções na plasticidade cerebral ocorrem mais cedo em regiões “sensório-motoras”, como regiões visuais e auditivas, e ocorrem mais tarde em regiões “associativas”, como aquelas envolvidas no pensamento de ordem superior (resolução de problemas e aprendizado social). . Como resultado, as regiões do cérebro que suportam funções executivas, sociais e emocionais parecem ser particularmente maleáveis e responsivas ao ambiente durante o início da adolescência, já que a plasticidade ocorre mais tarde no desenvolvimento.
“Estudar o desenvolvimento cerebral no cérebro humano vivo é um desafio. Muito do entendimento dos neurocientistas sobre a plasticidade cerebral durante o desenvolvimento, na verdade, vem de estudos conduzidos com roedores. Mas os cérebros dos roedores não têm muito do que chamamos de regiões de associação do humano cérebro, então sabemos menos sobre como essas áreas importantes se desenvolvem”, disse o autor correspondente Theodore D. Satterthwaite, MD, professor associado McLure de psiquiatria na Escola de Medicina Perelman da Universidade da Pensilvânia e diretor do Penn Lifespan Informatics and Centro de Neuroimagem (PennLINC).
Para enfrentar esse desafio, os pesquisadores se concentraram em comparar as percepções de estudos anteriores com roedores com as percepções de imagens de ressonância magnética de jovens. Pesquisas anteriores examinando como os circuitos neurais se comportam quando são plásticos descobriram que a plasticidade cerebral está ligada a um padrão único de atividade cerebral “intrínseca”. A atividade intrínseca é a atividade neural que ocorre em uma parte do cérebro quando está em repouso ou não está sendo engajada por estímulos externos ou uma tarefa mental. Quando uma região do cérebro é menos desenvolvida e mais plástica, tende a haver mais atividade intrínseca nessa região, e essa atividade também tende a ser mais sincronizada. Isso ocorre porque mais neurônios na região estão ativos e tendem a estar ativos ao mesmo tempo. Como resultado, as medições das ondas de atividade cerebral mostram um aumento na amplitude (ou altura).
“Imagine que os neurônios individuais dentro de uma região do cérebro são como instrumentos em uma orquestra. À medida que mais instrumentos começam a tocar juntos em sincronia, o nível de som da orquestra aumenta e a amplitude da onda sonora aumenta”, disse o primeiro autor. Valéria Sydnor,um estudante de doutorado em neurociências. “Assim como os medidores de decibéis podem medir a amplitude de uma onda sonora, a amplitude da atividade cerebral intrínseca pode ser medida com ressonância magnética funcional enquanto as crianças estão simplesmente descansando no scanner. Isso permitiu que nossa equipe estudasse um marcador funcional da plasticidade cerebral com segurança e não -invasivamente na juventude.”
Analisando exames de ressonância magnética de mais de 1.000 indivíduos, os autores descobriram que o marcador funcional da plasticidade cerebral diminuiu no início da infância em regiões sensório-motoras, mas não diminuiu até meados da adolescência em regiões associativas.
“Essas regiões associativas de desenvolvimento lento também são vitais para o desempenho cognitivo, as interações sociais e o bem-estar emocional das crianças”, acrescentou Satterthwaite. “Estamos realmente começando a entender a singularidade do prolongado programa de desenvolvimento humano.”
“Se uma região do cérebro permanece maleável por mais tempo, também pode permanecer sensível às influências ambientais por uma janela de desenvolvimento mais longa”, disse Sydnor. “Este estudo encontrou evidências para isso.”
Os autores estudaram as relações entre os ambientes socioeconômicos dos jovens e o mesmo marcador funcional de plasticidade. Eles descobriram que os efeitos do ambiente no cérebro não eram uniformes nas regiões nem estáticos no desenvolvimento. Em vez disso, os efeitos do ambiente no cérebro mudaram à medida que a sequência de desenvolvimento identificada progredia.
Criticamente, os ambientes socioeconômicos dos jovens geralmente tiveram um impacto maior no desenvolvimento do cérebro nas regiões cerebrais associativas de maturação tardia, e o impacto foi maior na adolescência.
“Este trabalho estabelece as bases para a compreensão de como o ambiente molda as trajetórias de neurodesenvolvimento, mesmo durante a adolescência”, disse Bart Larsen, PhD, pesquisador de pós-doutorado da PennLINC e co-autor.
Sydnor elaborou: “A esperança é que o estudo da plasticidade do desenvolvimento nos ajude a entender quando os programas de enriquecimento ambiental terão um impacto benéfico na trajetória do neurodesenvolvimento de cada criança. durante toda a adolescência”.
This study was supported by the National Institute of Health (R01MH113550, R01MH120482, R01MH112847, R01MH119219, R01MH123563, R01MH119185, R01MH120174, R01NS060910, R01EB022573, RF1MH116920., RF1MH121867, R37MH125829, R34DA050297, K08MH120564, K99MH127293, T32MH014654). O estudo também foi financiado pela National Science Foundation Graduate Research Fellowship (DGE-1845298).
Suporte adicional foi fornecido pelo Penn-CHOP Lifespan Brain Institute e pelo Penn Center for Biomedical Image Computing and Analytics.
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