Neurofrontiers

Imagine: Ionut Stefan

Am început acest articol cu o idee clară: să vorbesc despre proiecte de neuroștiință interesante care folosesc „puterea oamenilor” pentru a descoperi lucruri noi despre creier. Cu alte cuvinte, să fac neuroștiința cetățenilor mai cunoscută, pentru că, după cum sugerează și numele, ar trebui să implice cetățenii, nu? Dar cei care au mai fost pe aici probabil știu deja că îmi place să încep articolele cu o definiție clară a subiectului, ca să fim toți pe aceeași lungime de undă. Și, de cele mai multe ori, conceptul se dovedește a fi mai vag decât mă așteptam. Nici de data asta nu a fost diferit.

Definiția

„Haide, cât de complicată poate fi neuroștiința cetățenilor?!” Crede-mă, am avut exact aceeași reacție. În teorie, totul pare destul de simplu: neuroștiința cetățenilor este o subramură a științei cetățenilor, adică implicarea cetățenilor în procesul de generare a cunoașterii științifice. Dar… implicați cum mai exact? Colectează date? Formulează ipoteze? Scriu rezultatele? Fac asta pe cont propriu sau colaborează cu cineva care face știință ca profesie? O fac gratuit sau ar trebui să fie plătiți? Acestea sunt doar câteva dintre aspectele care trebuie luate în calcul când încercăm să definim neuroștiința cetățenilor.

În funcție de proiect, poate fi orice combinație dintre cele de mai sus, și uneori chiar mai mult. Pe de o parte, o definiție atât de largă și flexibilă este un avantaj, pentru că permite științei cetățenilor să fie incluzivă și adaptabilă. Pe de altă parte, tocmai această flexibilitate face ca domeniul să fie greu de înțeles în ansamblu. Iar asta complică nu doar procesul de a învăța despre el, ci și pe cel de a cataloga, evalua și finanța astfel de inițiative.

Totuși, flexibilitatea contează mai mult în acest caz. Așa că soluția nu este să venim cu o definiție care să le cuprindă pe toate, ci să fim conștienți de ambiguitatea care înconjoară acest concept.

De ce și cum

Acum că ne-am lămurit cât de cât în privința definiției, putem trece la detalii mai fine. În primul rând, de ce avem nevoie de neuroștiința cetățenilor? De ce nu e suficientă știința academică? Pentru azi, mă voi concentra pe două aspecte: volumul mare de date și lipsa diversității în acele date. În al doilea rând, dacă neuroștiința cetățenilor e importantă, cum o putem pune efectiv în practică?

Mai multe date decât forță de lucru

Pentru a înțelege creierul, avem nevoie de o mulțime de date. Atât de multe, încât oamenii de știință generează uneori mai multe date decât pot analiza. Și da, încearcă să folosească inteligența artificială, dar indiferent ce ai fi auzit, AI-ul nu face magie, iar contribuția umană este în continuare absolut necesară. De aceea, analiza datelor este un domeniu în care contribuțiile cetățenilor pot fi de mare ajutor, cu condiția ca anumite cerințe să fie îndeplinite.

Să luăm Eyewire și FlyWire ca exemple. Ambele sunt proiecte care urmăresc să creeze o hartă a conexiunilor dintre neuroni: Eyewire analizează o porțiune din retina umană, în timp ce FlyWire a finalizat recent cartografierea întregului creier al unei musculițe de oțet (Drosophila), până la nivelul sinapselor. Ca să înțelegi cum funcționează acest proces, imaginează-ți un mănunchi de fire împletite, pe care îl tai în multe felii subțiri ca hârtia și fotografiezi fiecare felie. Ce obții este o grămadă de imagini 2D, pe care le poți folosi pentru a reconstrui firele individuale. Doar că, pentru asta, trebuie să parcurgi acele imagini una câte una, urmărind traseul fiecărui fir în timp ce se răsucește, se bifurcă, se unește sau se împarte.

Așa funcționează și trasarea neuronilor. Aici, AI-ul poate oferi o estimare inițială a traseului, dar cineva tot trebuie să parcurgă manual imaginile și să verifice dacă și-a făcut treaba bine. Acum, ca să-ți faci o idee despre scară: în cazul creierului musculiței de oțet, de exemplu, a fost nevoie să fie verificate aproximativ 7.000 de felii, iar în cele din urmă au fost cartografiați aproximativ 140.000 de neuroni. E o cantitate enormă, care nu ar fi fost posibil de gestionat fără contribuția a sute de cetățeni implicați în proiect.

Eyewire a făcut posibilă realizarea acestei sarcini prin transformarea trasării neuronilor într-un joc, în care jucătorii câștigă puncte pentru trasări precise, iar acuratețea este stabilită pe baza consensului comunității. FlyWire a continuat de acolo, folosind datele din Eyewire pentru a-și antrena AI-ul și aplicând un sistem similar pentru propriii săi contributori cetățeni. Ambele proiecte sunt exemple excelente despre cum poate funcționa neuroștiința cetățenilor atunci când este făcută cum trebuie.

Desigur, asta ridică întrebarea: este neuroștiința cetățenilor soluția supremă pentru cantitățile uriașe de date din toată neuroștiința? Ei bine, nu chiar. Cu siguranță ajută, dar nu toate proiectele bifează condițiile care au făcut ca Eyewire și FlyWire să aibă succes: o barieră de intrare scăzută, o sarcină captivantă și o infrastructură solidă care să sprijine atât știința, cât și oamenii care contribuie. Iar când este vorba despre date umane, accesul devine mult mai complicat (din motive întemeiate), ceea ce face ca astfel de inițiative să fie mult mai greu de dezvoltat.

Dar, deși nu toate tipurile de analiză se potrivesc acestui model, asta nu înseamnă că implicarea cetățenilor în neuroștiință se oprește aici.

Prea puțini creieri în date

Ceea ce ne aduce la al doilea punct de pe agendă: neuroștiința are nevoie de și mai multe date decât are în prezent. Știu, nu e intuitiv: dacă nu poate face față celor deja existente, de ce să mai adăugăm altele? Dar, vezi tu, neuroștiința este un domeniu eterogen. Pe de o parte, există arii precum conectomica (cea despre care am vorbit mai sus), care produc cantități uriașe de date complexe din eșantioane foarte mici (doar o retină sau doar un creier de musculiță de oțet, de exemplu). Pe de altă parte, avem zonele care încearcă să tragă concluzii despre oameni în general. Iar pentru asta, cercetătorii folosesc de obicei ce le e la îndemână, ceea ce, istoric vorbind, a însemnat 15-20 de studenți la psihologie din categoria WEIRD (engl.: Western, Educated, Industrialized, Rich, Democratic; adică vestici, educați, industrializați, bogați, democrați).

Proiectele de neuroștiința cetățenilor în această direcție le permit cercetătorilor să iasă din bula imediată în care lucrează. Un astfel de exemplu este Music Lab, o platformă online unde poți participa la experimente amuzante legate de percepția muzicii (și unde poți obține dovada clară a cât de prost te descurci la recunoscut melodii, așa cum a pățit un anumit autor de blog). Un alt exemplu este Neureka, o inițiativă bazată pe o aplicație mobilă care le permite utilizatorilor să-și monitorizeze starea de spirit și comportamentul în timp, cu scopul de a folosi aceste informații pentru detectarea tulburărilor mintale și dezvoltarea unor intervenții adecvate.

Acestea sunt proiecte comportamentale, dar odată cu apariția tehnologiilor neuro avansate accesibile publicului larg, posibilitatea de a colecta date legate de activitatea cerebrală chiar de acasă nu mai pare deloc exagerată. Oamenii folosesc deja actigrafia pentru monitorizarea somnului. Sistemele portabile de eye-tracking (urmărire a privirii) pot surprinde comportamentul vizual în lumea reală. Iar alte instrumente vor fi dezvoltate în viitor.

Chiar dacă abia aștept să văd cum va evolua domeniul, articolul ăsta n-ar fi complet fără să menționez și câteva dintre provocările care încă trebuie clarificate. Din perspectiva cercetătorilor, calitatea în colectarea și analiza datelor este esențială. Din perspectiva participanților, așa cum am sugerat mai sus, sarcina trebuie să fie ușor de accesat și să ofere o recompensă clară. În plus, contribuțiile ar trebui recunoscute corespunzător. În ceea ce privește procesul științific în ansamblu, responsabilitatea trebuie clar definită – cine răspunde de proiect, de eventualele greșeli, de cum sunt gestionate și stocate datele, de cum sunt publicate rezultatele etc. În cele din urmă, o privire rapidă asupra distribuției geografice a acestor proiecte ne arată că ele reflectă fundalul socioeconomic global: provin în mare parte din țări occidentale dezvoltate. Nu e de mirare, dar dacă ne dorim o înțelegere universală a creierului și comportamentului, atunci trebuie să construim un sistem care să includă mai mult din lume.

Ce să faci

De ce ar trebui să-ți pese? Pentru că înțelegerea creierului presupune mai mult decât halate albe și scanări RMNf. Are nevoie de o participare mai largă, care să includă și oameni din afara mediului academic.

Și ce poți face tu? Dacă ai puțin timp liber, implică-te într-un proiect deschis (Google e de mare ajutor, dar dacă ești în UE, merită să arunci o privire mai întâi pe acest site). Dacă ești cercetător, gândește-te cum ai putea să-ți deschizi munca către o participare mai largă. Iar dacă reprezinți o agenție de finanțare… ei bine, cineva trebuie totuși să plătească pentru toate astea.

Și dacă faci parte dintr-un proiect interesant de neuroștiința cetățenilor sau știi despre unul, nu ezita să-l lași în comentarii.

Cum ți s-a părut această postare? Scrie-ne în comentariile de mai jos. Și dacă vrei să ne susții, poți distribui articolul, ne poți cumpăra o cafea aici sau chiar ambele.

Abonează-te la fluxul RSS aici.

Ar putea să-ți placă și:

Referințe (în engleză)
Alemanno, M., Di Pompeo, I., Marcaccio, M., Canini, D., Curcio, G., & Migliore, S. (2025). From Gaze to Game: A Systematic Review of Eye Tracking Applications in Basketball. https://doi.org/10.20944/preprints202503.2114.v1

Jafarzadeh Esfahani, M., Sikder, N., Horst, R. ter, Weber, F. D., Daraie, A. H., Appel, K., Bevelander, K., & Dresler, M. (2023). Citizen neuroscience: wearable technology and open software to study the human brain in its natural habitat. https://doi.org/10.31234/osf.io/4mfcd

Vohland, K., Land-Zandstra, A., Ceccaroni, L., Lemmens, R., Perelló, J., Ponti, M., Samson, R., & Wagenknecht, K. (Eds.) (2021). The Science of Citizen Science. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-58278-4