Google mapeia o cérebro completo de uma mosca com ajuda de IA
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O Google Research publicou, em 3 de setembro de 2026, o mapa completo do cérebro e do sistema nervoso central de uma mosca-da-fruta macho. O trabalho foi feito em parceria com o HHMI Janelia Research Campus, conforme post oficial do Google Research.
O resultado, publicado na revista Cell, reúne mais de 166 mil neurônios e 125 milhões de conexões sinápticas. Segundo a empresa, é o maior mapa cerebral em número de neurônios já produzido até hoje.
O connectome (mapa completo das conexões neurais de um organismo) cobre três regiões: cérebro central, lobos ópticos e cordão nervoso ventral, análogo à medula espinhal.
Isso amplia o escopo do trabalho para além do cérebro isolado, mostrando como ele controla o corpo do animal e conecta entradas auditivas, visuais e olfativas às saídas motoras. O mapa foi anotado e verificado por especialistas humanos do HHMI Janelia.
O projeto levou cerca de uma década para ser concluído. Em 2019, o Google lançou uma reconstrução automatizada de um cérebro de mosca fêmea.
Já em 2020, o time publicou um mapa verificado por humanos de metade desse cérebro, com 25 mil neurônios e 21 milhões de conexões, recorde na época. O mapa completo do macho, agora divulgado, é o desdobramento dessa linha de pesquisa.
A existência de mapas completos de moscas macho e fêmea também permite comparações em resolução sináptica. Segundo o estudo publicado na Cell, foram identificados 7.205 tipos de neurônios isomórficos, 114 dimórficos, 262 exclusivos dos machos e 69 exclusivos das fêmeas.
Essas diferenças ajudam a investigar circuitos associados a comportamentos como cortejo e agressividade.
O mapeamento cerebral, ou connectomics, começa com o corte do cérebro em milhões de fatias finas e a captura de imagens de cada seção. Depois, sistemas de IA costuram essas imagens para reconstruir os neurônios em 3D.
Entre as técnicas usadas estão as flood-filling networks, redes neurais convolucionais que começam em um único pixel e identificam todos os outros que pertencem ao mesmo objeto.
O sistema mais recente da equipe, batizado PATHFINDER, incorporou neurônios sintéticos aos dados de treinamento para ganhar velocidade e precisão na reconstrução automática.
A automação é o que torna viável trabalhar com um conjunto de dados dessa escala: sem ela, anotar e verificar as formas neurais exigiria anos adicionais de esforço manual.
Para quem atua com IA e ciência de dados, o caso é um exemplo concreto de como técnicas de visão computacional e redes neurais convolucionais resolvem problemas de reconstrução tridimensional. Isso vale em escala massiva, algo bem além do uso tradicional dessas técnicas em imagens do cotidiano.
A Drosophila melanogaster segue sendo um dos organismos mais estudados em genética, com décadas de descobertas relevantes atribuídas a ela. O novo connectome dá aos pesquisadores um recurso concreto para estudar como circuitos neurais geram comportamento, aprendizado e percepção.
Os dados podem ser visualizados, explorados e baixados pelo Neuroglancer, ferramenta open source do Google para grandes conjuntos de dados multidimensionais. Três artigos complementares, publicados no mesmo dia, já mostram o conectoma aplicado em pesquisas sobre sistemas visuais, paladar e comportamento social.
O projeto se insere em uma iniciativa maior que já avança para vertebrados, anatômica e evolutivamente mais próximos dos humanos. O Google ajudou a mapear parte do cérebro de um peixe-elefante e trabalha em mapas do peixe-zebra larval e de camundongos.
Ainda assim, a empresa não trata o mapeamento completo do cérebro humano como algo próximo. Modelar os 86 bilhões de neurônios humanos permanece fora de alcance das tecnologias atuais, por isso os cientistas seguem aperfeiçoando métodos em organismos menores primeiro.
O connectome da mosca é apresentado como base para uma nova fase da neurociência experimental, com aplicações futuras em biologia, farmácia e medicina.
O Google afirma caminhar para entender processos por trás de condições como Alzheimer, depressão ou esquizofrenia, embora trate isso como horizonte distante, não como consequência imediata do mapa atual.
Quem se interessa por como a inteligência artificial é aplicada em neurociência, biologia e descoberta científica pode acompanhar os artigos do blog da Alura sobre IA e ciência.
Também vale explorar as trilhas de inteligência artificial e machine learning para entender as técnicas por trás de avanços como esse.
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