Un grup de cercetători de la MIT, din Statele Unite, a făcut o descoperire neaşteptată. Ei au identificat o populaţie de neuroni, sensibili la alimente, localizată în fluxul vizual ventral, alături de populaţii de neuroni care răspund, în mod special, la feţele umane, corpuri, locuri şi cuvinte.
O felie fierbinte şi pufoasă de pizza cu caşcaval topit. O grămadă de cartofi prăjiţi crocanţi. Îngheţată care picură pe un cornet, într-o zi fierbinte de vară. Când te uiţi la oricare dintre aceste alimente, o parte specializată a cortexului tău vizual se aprinde, potrivit unui nou studiu al neurologilor de la MIT.
Această populaţie, recent descoperită, de neuroni sensibili la alimente este localizată în fluxul vizual ventral, alături de populaţii care răspund, în mod normal, la feţele umane, corpuri, locuri şi cuvinte. Descoperirea neaşteptată poate reflecta semnificaţia specială a alimentelor în cultura umană, spun cercetătorii.
„Mâncarea este esenţială pentru interacţiunile sociale umane şi pentru practicile culturale. Nu este doar întreţinere”, spune Nancy Kanwisher, profesor de neuroştiinţă cognitivă şi membru al institutului McGovern pentru cercetarea creierului şi centrului pentru creiere, minţi şi maşini de la MIT.
„Mâncarea este esenţială pentru atât de multe elemente ale identităţii noastre culturale, practicii religioase şi interacţiunilor sociale şi multe alte lucruri pe care le fac oamenii”, a comentat cercetătoarea.
Descoperirile s-au bazat pe analiza unei baze mari de date publice care cuprinde răspunsuri ale creierului uman la un set de 10.000 de imagini, ridică multe întrebări suplimentare despre cum şi de ce se dezvoltă această populaţie de neuroni.
În studiile viitoare, cercetătorii speră să exploreze modul în care răspunsurile oamenilor la anumite alimente ar putea să difere în funcţie de gusturile şi antipatiile lor sau de familiaritatea lor cu anumite tipuri de alimente.
Studiul a fost publicat joi, în revista Current Biology.
Categoriile vizuale
Cu mai bine de 20 de ani în urmă, în timp ce studia fluxul vizual ventral, partea a creierului care recunoaşte obiectele, prof. Kanwisher a descoperit regiuni corticale care răspund selectiv la feţele celorlalţi.
Mai târziu, ea şi alţi oameni de ştiinţă au descoperit alte regiuni care răspund selectiv la locuri, corpuri sau cuvinte. Cele mai multe dintre aceste zone au fost descoperite atunci când cercetătorii şi-au propus în mod special să le caute. Cu toate acestea, această abordare bazată pe ipoteze poate limita rezultatul, respectiv ceea ce ajungeţi să găsiţi, spune Kanwisher.
„Ar putea fi alte lucruri pe care s-ar putea să nu ne gândim să le căutăm”, spune omul de ştiinţă.
„Şi chiar şi atunci când găsim ceva, de unde ştim că asta face, de fapt, parte din structura dominantă de bază a acelei căi şi nu ceva ce am găsit doar pentru că am căutat?”, a comentat cercetătoarea.
Pentru a încerca să descopere structura fundamentală a fluxului vizual ventral, Kanwisher şi cercetătorul postdoctoratul de la MIT, Meenakshi Khosla, unul dintre autorii principali ai studiului, au decis să analizeze un set mare de date, disponibile public, cu răspunsuri complete a creierului, înregistrate cu imagistică prin rezonanţă magnetică funcţională (fMRI) de la opt subiecţi umani în timp ce vedeau mii de imagini.
„Am vrut să vedem când aplicăm o strategie bazată pe date, fără ipoteze, ce tipuri de selecţii apar şi dacă acestea sunt în concordanţă cu ceea ce fusese descoperit înainte. Un al doilea obiectiv a fost să vedem dacă putem descoperi noi selecţii pentru care fie nu au fost emise ipoteze înainte, fie au rămas neidentificate din cauza rezoluţiei spaţiale mai mici a datelor fMRI”, a explicat Khosla.
Pentru a face acest lucru, cercetătorii au aplicat o metodă matematică care le permite să descopere populaţii de neuroni care nu pot fi identificate din datele fMRI tradiţionale.
O imagine fMRI este formată din mulţi voxeli, unităţi tridimensionale care reprezintă un cub de ţesut cerebral. Fiecare voxel conţine sute de mii de neuroni, iar dacă unii dintre aceşti neuroni aparţin unor populaţii mai mici, care răspund la un tip de input vizual, răspunsurile lor pot fi trecute cu vederea din cauza altor populaţii din acelaşi voxel.
Noua metodă analitică, pe care laboratorul lui Kanwisher a folosit-o anterior pentru datele fMRI din cortexul auditiv, poate determina răspunsurile populaţiilor neuronale din fiecare voxel de date fMRI.
Folosind această abordare, cercetătorii au descoperit patru populaţii care corespundeau grupurilor identificate anterior care răspund la figuri, locuri, corpuri şi cuvinte.
„Asta ne spune că metoda funcţionează şi că lucrurile pe care le-am găsit înainte nu sunt doar proprietăţi obscure ale acelei căi, ci proprietăţi majore, dominante”, explică Kanwisher.
În mod surprinzător, a apărut şi o a cincea populaţie, iar aceasta părea să fie selectivă pentru imaginile cu alimente.
„Am fost mai întâi nedumeriţi de acest lucru, deoarece mâncarea nu este o categorie omogenă din punct de vedere vizual. Lucruri precum merele, porumbul şi pastele, toate arată atât de diferit unul de celălalt, dar am găsit o singură populaţie care răspunde în mod similar la toate aceste alimente diverse”, a spus Khosla.
Populaţia specifică alimentelor, pe care cercetătorii o numesc componenta alimentară ventrală (VFC), pare să fie răspândită în două grupuri de neuroni, situate de fiecare parte a FFA (zona fusiformă a feţei din cortex, care răspunde la figurile feţei). Faptul că populaţiile specifice alimentelor sunt răspândite între alte categorii specifice de populaţii neuronale ar putea explica de ce nu au fost descoperite înainte, spun cercetătorii.
„Credem că selectivitatea alimentară a fost mai greu de caracterizat înainte, deoarece populaţiile neuronale care sunt selective pentru alimente sunt amestecate cu alte populaţii din apropiere care au răspunsuri distincte la alte atribute de stimul. Rezoluţia spaţială scăzută a fMRI ne împiedică să vedem această selectivitate, deoarece răspunsurile din diferite populaţii neuronale se amestecă într-un voxel”, spune Khosla.
Alimente şi non-alimente
Cercetătorii au folosit datele pentru a antrena un model de calcul al VFC, bazat pe modelele anterioare pe care le-au dezvoltat pentru zonele de recunoaştere din creier a feţei şi locurilor. Acest lucru a permis cercetătorilor să efectueze experimente suplimentare şi să estimeze răspunsurile VFC.
Într-un experiment, ei au alimentat modelul cu imagini potrivite cu produse alimentare şi nealimentare care arătau foarte asemănător, de exemplu, o banană şi o semilună galbenă.
„Acei stimuli potriviţi au proprietăţi vizuale foarte asemănătoare, dar principalul atribut în care diferă este comestibile faţă de necomestibile. Am putea alimenta acei stimuli arbitrari prin modelul predictiv şi am putea vedea dacă răspund mai mult la alimente decât la non-alimente, fără a fi nevoie să colectăm datele fMRI”, a explicat Khosla.
Cercetătorii au putut folosi şi un model de calcul pentru a analiza seturi de date mult mai mari, constând din milioane de imagini. Aceste simulări au ajutat la confirmarea faptului că VFC este foarte selectiv pentru imaginile cu alimente.
Din analiza datelor fMRI umane, cercetătorii au descoperit că la unii subiecţi, VFC a răspuns puţin mai mult la alimentele procesate, cum ar fi pizza, decât la alimentele neprocesate precum merele.
În viitor, ei speră să exploreze modul în care factori cum ar fi familiaritatea şi placerea sau antipatia unui anumit aliment ar putea afecta răspunsurile indivizilor la acel aliment.
De asemenea, ei speră să studieze când şi cum această regiune devine specializată în timpul copilăriei timpurii şi cu ce alte părţi ale creierului comunică.
O altă întrebare ar fi dacă această populaţie de neuroni, selectivă pentru alimente, va fi întâlnită la alte animale, cum ar fi maimuţele, care nu acordă hranei semnificaţia culturală pe care o fac oamenii.
