Sheila Nirenberg: Uma prótese ocular para tratar a cegueira

Estudo a forma como o cérebro processa informação. Isto é, como recebe informação do exterior e a converte em padrões de actividade eléctrica, e a forma como usa esses padrões para que possamos fazer coisas - ver, ouvir, alcançar um objecto. Sou uma cientista de ciências básicas, não sou médica clínica, mas no último ano e meio tenho invertido esse papel, para usar o que aprendemos sobre estes padrões de actividade no desenvolvimento de próteses, e o que quero fazer hoje é mostrar-vos um exemplo disto. É a nossa primeira tentativa do género. O desenvolvimento de uma prótese para tratar a cegueira.

Permitam-me apresentar o problema. Há 10 milhões de pessoas nos E.U.A. e muitas mais no mundo que são cegas ou sofrem de cegueira devido a doenças da retina, doenças como a degenerescência macular, e não se pode fazer muito por elas. Existem medicamentos, mas só são eficazes numa fracção reduzida da população. Por isso, para a maioria dos doentes, a melhor hipótese de recuperar a visão é através de próteses. O problema é que as próteses actuais não funcionam muito bem. São ainda muito limitadas quanto à visão que fornecem. Por exemplo, com estes aparelhos, os doentes podem ver coisas simples como luzes brilhantes e formas com elevado contraste, mas não muito mais, não tem sido possível reproduzir nada parecido com a visão normal.

Por isso hoje vou falar-vos de um aparelho no qual temos trabalhado que penso ter o potencial para marcar a diferença, ser muito mais eficaz, e queria então mostrar-vos como funciona. Ok, deixem-me voltar um pouco atrás e mostrar-vos como funciona uma retina normal, para que entendam o problema que estamos a tentar resolver. Temos aqui uma retina. Temos uma imagem, uma retina e um cérebro. Quando olhamos para algo, como esta imagem da face de um bebé, ela vai para o olho e pára na retina, nestas células frontais, chamadas fotorreceptores. De seguida, a parte do meio, as ligações retinais, trabalham a imagem, operam sobre ela e extraem informação que convertem num código. O código tem a forma destes padrões de impulsos eléctricos que são enviados para o cérebro, portanto o essencial é que a imagem acaba convertida num código. E quando digo "código", quero mesmo dizer "código". Este padrão de impulsos aqui significa mesmo "face de bebé", por isso quando o cérebro recebe este padrão, sabe que o que está à sua frente é uma face de bebé, e se recebesse um padrão diferente saberia que tinha à frente, por exemplo, um cão, e outro padrão poderia ser uma casa. Vocês percebem a ideia.

E, claro, na vida real, tudo é dinâmico, ou seja, muda a todo o momento, logo os padrões de impulsos mudam a toda a hora porque o mundo que observamos também está sempre a mudar. Portanto, vêem como isto é um pouco complicado. Temos padrões de impulsos vindos do olho a cada milissegundo, que dizem ao cérebro o que estamos a ver. O que acontece quando uma pessoa tem uma doença degenerativa retinal tal como a degenerescência macular? O que acontece é que as células frontais morrem, os fotorreceptores morrem, e com o tempo todas as células e circuitos ligados a eles morrem também. Até que a única coisa que resta são estas células, as células de saída de dados, as que enviam sinais ao cérebro, mas com a degenerescência deixam de enviar esses sinais. Não estão a receber dados, por isso o cérebro da pessoa deixa de receber informação visual, ou seja a pessoa está cega.

Ora, uma solução para o problema seria construir um dispositivo que imitasse as acções daquelas células frontais e enviasse sinais às células de saída de dados, para elas voltarem a executar a sua função normal de enviar sinais ao cérebro. É então nisto que estamos a trabalhar, e isto é o que a nossa prótese faz. Consiste em duas partes, a que chamamos um codificador e um transdutor. O codificador faz aquilo que referi: imita as acções das células frontais - pega nas imagens e converte-as no código da retina. O transdutor faz com que as células de saída de dados enviem o código para o cérebro, e o resultado é uma prótese retinal que pode produzir dados da retina normais. Desta forma, uma retina completamente cega, mesmo sem células frontais, sem fotorreceptores, pode agora enviar sinais normais, sinais que o cérebro pode entender. Nenhum outro aparelho tem sido capaz de fazer isto.

Ok, quero agora dizer uma ou duas coisas sobre o codificador e sobre o que ele faz, porque trata-se da peça-chave e é interessante e bastante fixe. Não sei se "fixe" será a palavra adequada, mas vocês entendem. O que ele faz é substituir o conjunto das células retinais, todo ele, com um conjunto de equações, conjunto que podemos inserir num chip. Portanto, é só matemática. Por outras palavras, não estamos literalmente a substituir os componentes da retina. Não estamos propriamente a fazer um mini-dispositivo para cada tipo diferente de células. Simplesmente abstraímos o que a retina faz num conjunto de equações. De certa forma, as equações funcionam como uma espécie de livro de código. Uma imagem chega, passa pelo conjunto de equações, e saem linhas de impulsos eléctricos, tal como uma retina normal o faria.

Deixem-me então provar aquilo que disse e mostrar-vos que conseguimos mesmo produzir dados normais e as implicações que isto traz. Temos aqui três conjuntos de padrões de disparo. O de cima é de um animal normal, o do meio é de um animal cego tratado com o nosso codificador-transdutor, e o último é de um animal tratado com uma prótese comum. O de baixo, trata-se de uma prótese nova, de última geração, que funciona à base de detectores de luz, mas sem codificador. O que fizemos foi passar filmes de cenas quotidianas - pessoas, bebés, bancos de jardim, acontecimentos do dia-a-dia, entendem - e gravámos as respostas das retinas destes três grupos de animais. Só para vos orientar, cada caixa mostra os padrões de disparo de várias células, e tal como nos slides anteriores, cada coluna é uma célula diferente, e eu apenas reduzi o tamanho e grossura dos impulsos para vos poder mostrar uma fila longa de dados.

Como podem ver, os padrões de disparo do animal cego tratado com o codificador-transdutor assemelham-se muito a padrões de disparo normais - não são perfeitos, mas são bastante bons - e no animal cego com a prótese comum, as respostas não se assemelham nada. Desta forma, com o método comum, as células disparam, mas não segundo os padrões normais, porque não têm o código certo. Qual a importância disto? Qual o impacto potencial na capacidade de ver de um doente? Vou apenas mostrar-vos uma experiência prática que responde à questão, e é claro que tenho muito mais dados, por isso se vos interessar, tenho todo o gosto em mostrar mais. A experiência chama-se experiência de reconstrução. O que fizemos foi pegar num determinado momento destas gravações e perguntar, o que via a retina naquele momento? Poderíamos reconstruir o que a retina via a partir das respostas dos padrões de disparo?

Fizemo-lo para as respostas do método comum e para as do nosso codificador e transdutor. Deixem-me mostrar-vos, e começo com as do método comum primeiro. Conseguem ver que são muito limitadas, e como os padrões de disparo não estão no código certo, são muito limitados naquilo que nos podem dizer sobre o que vêem. Podem ver que está algo à frente, mas não é tão claro saber o que é. E aqui estamos a voltar ao que já disse no início, que com o método comum, os doentes conseguem ver formas com elevado contraste, ver luz mas não vêem muito mais que isso. Qual era então a imagem? Era a face de um bebé. O que acontece com a nossa abordagem, acrescentando o código? Podemos ver que é muito melhor. Conseguimos não apenas identificar a cara do bebé, mas saber também que é a cara daquele bebé em especial, o que é algo muito difícil. Temos à esquerda o codificador isolado, e à direita uma retina cega, com o codificador e o transdutor. Mas o que interessa é a que tem só o codificador, porque podemos combinar o codificador com um transdutor diferente. Esta foi simplesmente

a nossa primeira tentativa. Queria apenas acrescentar algo sobre o método comum. Quando saiu, era algo muito excitante, esta ideia de que se podia fazer com que uma retina cega respondesse de todo. Mas havia um factor limitante, a questão do código, e como fazer com que as células respondessem melhor, produzissem respostas normais, e portanto esta foi a nossa contribuição. Para terminar, como dizia anteriormente, tenho muitos outros dados se estiverem interessados, mas queria apenas partilhar esta ideia relativamente geral de que somos capazes de comunicar com o cérebro na sua linguagem, e o que se poderá conseguir com isso. É diferente das próteses motoras onde se comunica com um dispositivo a partir do cérebro. Aqui temos que comunicar desde o mundo exterior até ao cérebro, e sermos entendidos pelo cérebro.

A última coisa que queria fazer, na verdade, é sublinhar que esta ideia pode ser generalizada. A mesma estratégia que usámos para encontrar o código para a retina pode ser usada para encontrar o código para outras áreas, como por exemplo o sistema auditivo, ou o sistema motor, para o tratamento da surdez e deficiências motoras. Da mesma forma que conseguimos ultrapassar os circuitos danificados da retina para chegar às células de saída de dados, podemos ultrapassar circuitos danificados da cóclea, para chegar ao nervo auditivo, ou ultrapassar áreas danificadas do córtex, no córtex motor, para ultrapassar a falha provocada por um AVC.

Queria terminar com uma mensagem simples. Que entender o código é muito, muito importante, e que se entendermos o código, a linguagem do cérebro, há coisas que se tornam possíveis que anteriormente nos pareciam impossíveis. Obrigada.

(Aplausos)