Supercomputador Fugaku reproduz 10 milhões de neurônios e abre caminho para estudar Alzheimer e epilepsia em ambiente virtual

Pesquisadores de uma colaboração internacional concluíram uma das reproduções digitais mais minuciosas já feitas do cérebro de um rato. Utilizando o supercomputador Fugaku, eles modelaram quase dez milhões de neurônios, conectados por 26 bilhões de sinapses e distribuídos por 86 regiões cerebrais virtuais. O resultado fornece uma plataforma inteiramente computacional para explorar doenças neurológicas, processos cognitivos e potenciais terapias, evitando o uso de tecido biológico em grande parte dos experimentos.

Quem coordena o trabalho e qual a origem dos dados

A iniciativa é liderada por cientistas do Instituto Allen, nos Estados Unidos, em parceria com o pesquisador Tadashi Yamazaki, da Universidade de Eletrocomunicações do Japão, e outras três instituições que não tiveram os nomes detalhados publicamente. O grupo recorreu a dois conjuntos de informações produzidos pelo próprio Instituto Allen: o Banco de Dados de Tipos Celulares Allen, que cataloga características de múltiplas classes de neurônios, e o Atlas de Conectividade Allen, que descreve como essas células se ligam em diferentes áreas do cérebro do rato.

O que a simulação contém: escala e granularidade sem precedentes

Ao todo, o modelo virtual abrange 9,98 milhões de neurônios. Cada unidade digital incorpora propriedades biofísicas observadas em laboratório, como formatos de ramificações, distribuição de canais iônicos e padrões eletroquímicos de disparo. Entre essas células, foram recriadas 26 bilhões de sinapses, que refletem a densidade de conexões do córtex do rato in vivo. A malha neuronal cobre 86 regiões cerebrais interconectadas, proporcionando uma visão global de circuitos responsáveis por sensoriamento, movimento, memória e outras funções cognitivas.

Quando e onde a computação de alta performance entrou em cena

A execução do modelo dependeu do supercomputador Fugaku, instalado em Kobe, no Japão, e desenvolvido pelo centro de pesquisa RIKEN em conjunto com a Fujitsu. O sistema conta com quase 160 mil nós de processamento, organizados em camadas, prateleiras e racks. Essa arquitetura permite realizar quadrilhões de cálculos por segundo, volume necessário para atualizar estados elétricos de cada neurônio, calcular correntes sinápticas e propagar sinais simultaneamente por toda a rede.

Como os dados biológicos viram neurônios digitais

Duas ferramentas desempenham papéis complementares na transformação dos números de laboratório em uma réplica funcional. Primeiro, o Brain Modeling ToolKit (BMTK), desenvolvido pelo Instituto Allen, converte atributos biofísicos – tais como geometria de dendritos e valores de potencial de membrana – em parâmetros de software. Em seguida, o simulador Neulite executa essas representações, fazendo com que os neurônios virtuais disparem potenciais de ação, liberem neurotransmissores e troquem informações, quase em sincronia com o que ocorre em tecido vivo.

Por que a simulação é considerada um marco técnico

De acordo com a equipe, a principal conquista consiste em demonstrar que modelos cerebrais integrando milhões de células podem rodar de forma estável e eficiente, desde que haja capacidade computacional suficiente. Até então, grande parte das tentativas de simular o cérebro inteiro de um animal permanecia limitada a escalas reduzidas ou exigia simplificações que comprometiam o realismo. O uso do Fugaku comprova, segundo os pesquisadores, que barreiras de desempenho podem ser superadas, abrindo perspectiva para estruturas ainda mais complexas no futuro.

Aplicações imediatas para estudar doenças neurológicas

O córtex virtual permite observar, em tempo real, como perturbações se espalham e alteram redes neurais. No contexto do Alzheimer, os cientistas conseguem introduzir parâmetros que representem perda de sinapses ou mudanças nos padrões de ativação e então monitorar o impacto funcional sobre regiões associadas à memória. Para a epilepsia, torna-se viável induzir descargas anormais em partes específicas do modelo e avaliar a propagação de ondas de hiperexcitabilidade, identificando pontos críticos de origem ou de bloqueio.

Análise de ondas cerebrais e implicações na cognição

Além de patologias, a plataforma oferece um campo de testes para hipóteses sobre os efeitos das oscilações elétricas no desempenho cognitivo. Alterando variáveis que modulam frequências de disparo ou determinam sincronia entre populações neuronais, os pesquisadores podem medir mudanças em circuitos relacionados ao foco, à tomada de decisão e ao processamento sensorial. Esses estudos acontecem sem intervenção em animais vivos e, portanto, aceleram ciclos de tentativa e erro.

Testes de tratamentos em ambiente digital seguro

A natureza virtual do sistema permite simular terapias farmacológicas ou neuromodulatórias sem riscos biológicos. Compósitos químicos hipotéticos podem ser representados por modificações em receptores sinápticos, enquanto estímulos elétricos não invasivos ganham equivalentes matemáticos que alteram correntes iônicas. Dessa forma, várias combinações de dose, duração ou local de aplicação são avaliadas antes de qualquer ensaio que envolva tecido real.

Redução da dependência de experimentos com tecido biológico

Embora o método não elimine totalmente a necessidade de validação em modelos animais, ele diminui o volume de testes invasivos, pois permite filtrar estratégias menos promissoras. Somente abordagens que se mostrem eficazes no ambiente digital avançam para fases laboratoriais. A economia de tempo, recursos e, sobretudo, vidas de animais constitui um ganho ético e científico relevante.

Rumo a simulações de cérebros inteiros em diferentes espécies

Os responsáveis pelo projeto afirmam que o objetivo de longo prazo é estender a metodologia para construir representações completas de cérebros, inclusive humanos, utilizando a crescente quantidade de dados biológicos disponível. A experiência com o modelo do rato funciona como prova de conceito, demonstrando que estrutura, conectividade e dinâmica podem coexistir em um sistema computacional unificado. A expectativa é que, à medida que bancos de dados celulares se tornem mais detalhados e a computação de alta performance avance, seja possível ampliar a arte da simulação sem sacrificar o detalhamento.

Integração de competências: biologia, engenharia e supercomputação

A conquista resulta da junção de perfis especializados. O Instituto Allen forneceu expertise em catalogar tipos celulares e cartografar conexões neurais, enquanto a equipe japonesa disponibilizou acesso ao Fugaku e conhecimento em paralelização de código. Essa sinergia ilustra a necessidade de conduzir projetos de neurociência em escala de exa-bites de dados, nas fronteiras entre biologia, matemática e engenharia de sistemas.

Impacto esperado no ritmo das descobertas científicas

Com a possibilidade de executar simulações que aproximam centenas de milhares de neurônios simultaneamente, hipóteses complexas podem ser testadas em dias ou semanas, em vez de meses. Projeções indicam que novas perguntas sobre convoluções do córtex ou padrões de sincronização global poderão ser formuladas e respondidas sucessivamente, impulsionando um ciclo rápido de refinamento dos modelos e de geração de conhecimento.

Os próximos desafios técnicos e científicos

Conquistar escalas maiores exigirá, de um lado, computadores com capacidade superior à do Fugaku e, de outro, algoritmos que façam uso ideal desse hardware. Paralelamente, a qualidade do modelo dependerá da precisão dos dados biológicos de entrada. À medida que se descobrem novos subtipos neuronais ou propriedades sinápticas, essas informações precisam ser integradas ao banco de dados, retroalimentando a simulação. O equilíbrio entre volume de informações e viabilidade computacional permanecerá no centro das decisões de desenvolvimento.

Com a demonstração de que quase dez milhões de neurônios podem interagir em tempo real dentro de um supercomputador, a pesquisa em neurociência computacional ultrapassa uma etapa crucial. O estudo do Alzheimer, da epilepsia e de outros distúrbios ganha uma infraestrutura que reduz a experimentação invasiva, acelera a formulação de hipóteses e antecipa cenários para tratamentos futuros.