A neurociência, assim como a física, a astronomia e a genômica, está sendo transformada pelo advento do Big Data. Essa avalanche de informações promete revolucionar nossa compreensão do cérebro, mas exige que a comunidade científica esteja preparada para lidar com os desafios que ela impõe.
Um dos principais obstáculos a serem superados é a integração de dados provenientes de diversas escalas e técnicas de análise. (Sejnowski, Churchland & Movshon, 2014). Atualmente, a neurociência coleta dados em uma gama impressionante de escalas, desde o nível molecular até o nível de sistemas cerebrais inteiros, utilizando técnicas que variam de patch clamping a fMRI. No entanto, a integração desses dados é dificultada pela falta de padronização e pela diversidade de modelos animais utilizados.
A necessidade de integrar dados coletados em diferentes espécies animais, como moscas, vermes, peixes, camundongos, ratos, macacos e humanos, adiciona outra camada de complexidade. (Sejnowski, Churchland & Movshon, 2014). Cada modelo animal possui suas vantagens e desvantagens, e a extrapolação de resultados entre espécies exige uma compreensão profunda da neurobiologia comparativa e evolutiva.
Além disso, a integração de dados funcionais é frequentemente realizada de forma isolada em laboratórios individuais, o que limita a capacidade da comunidade científica de compartilhar informações e aproveitar ao máximo o potencial do Big Data. (Sejnowski, Churchland & Movshon, 2014). Essa abordagem “vertical” de integração, focada em problemas específicos, precisa ser complementada por uma abordagem “horizontal” que integre dados em uma variedade de problemas, como aprendizado, tomada de decisão, percepção, emoção e controle motor.
Para superar esses desafios, a neurociência precisa adotar uma cultura de compartilhamento de dados e investir em ferramentas computacionais avançadas para análise de dados em espaços de alta dimensão. (Sejnowski, Churchland & Movshon, 2014). A iniciativa BRAIN, que visa registrar e manipular um grande número de neurônios durante experimentos comportamentais complexos, é um exemplo de como a comunidade científica está se movendo nessa direção.
O desenvolvimento de teorias que expliquem os padrões emergentes a partir da análise de grandes conjuntos de dados também é crucial para o avanço da neurociência na era do Big Data. (Sejnowski, Churchland & Movshon, 2014). A comunidade científica precisa cultivar uma nova geração de pesquisadores com formação computacional, capazes de integrar dados de múltiplas fontes e desenvolver modelos teóricos inovadores.
Em suma, o Big Data oferece à neurociência uma oportunidade sem precedentes de desvendar os mistérios do cérebro. No entanto, para aproveitar ao máximo essa oportunidade, a comunidade científica precisa se adaptar aos desafios da era da informação, adotando uma cultura de compartilhamento de dados, investindo em ferramentas computacionais avançadas e cultivando uma nova geração de teóricos.
Referência:
SEJNOWSKI, T. J.; CHURCHLAND, P. S.; MOVSHON, J. A. Putting big data to good use in neuroscience. Nature Neuroscience, v. 17, n. 11, p. 1440-1441, 2014.
