Um grupo de pesquisa da Escola de Pós-Graduação em Ciências da Universidade de Nagoya, no Japão, usou inteligência artificial para determinar que Piezo, um canal que recebe estímulos mecânicos, desempenha um papel no controle da postura de acasalamento de machos de moscas-das-frutas (Drosophila melanogaster). A inibição de Piezo levou as moscas a adotar uma postura de acasalamento ineficaz que diminuiu seu desempenho reprodutivo. Suas descobertas foram relatadas na iScience.
A maioria dos estudos anteriores de acasalamento animal limitou-se a estudos comportamentais, limitando nossa compreensão desse processo essencial. Uma vez que muitos animais adotam uma postura fixa durante a cópula, manter uma posição de acasalamento eficaz é vital para o sucesso reprodutivo. Nas moscas-das-frutas, o macho monta na fêmea e mantém essa postura pelo menos até transferir esperma suficiente para fertilizar a fêmea, o que ocorre cerca de 8 minutos após o início da cópula. O grupo de pesquisa da Universidade de Nagoya percebeu que algum fator estava envolvido na manutenção dessa postura de cópula.
Um candidato provável é Piezo. Piezo é uma família de proteínas transmembrana encontradas em células de cerdas, as células sensíveis nos órgãos genitais masculinos. Piezo é ativado quando uma força mecânica é aplicada a uma membrana celular, permitindo que os íons fluam pelo canal e gerem um sinal elétrico. Esse sinal desencadeia respostas celulares, incluindo a liberação de neurotransmissores nos neurônios e a contração das células musculares. Esse feedback ajuda a mosca a manter sua posição de acasalamento.
Depois de identificar que o gene piezo está envolvido no acasalamento de moscas-das-frutas, o professor Azusa Kamikouchi (ela/ela), o professor assistente Ryoya Tanaka (ele/ele) e o aluno Hayato M. Yamanouchi (ele/ele) usaram a optogenética para explorar ainda mais o mecanismo neural desse fenômeno. Esta técnica combina engenharia genética e ciência óptica para criar neurônios geneticamente modificados que podem ser inativados com luz de comprimentos de onda específicos. Quando a luz era acesa durante o acasalamento, o neurônio era silenciado. Isso permitiu que os pesquisadores manipulassem a atividade dos neurônios que expressam piezo.
“Esta etapa provou ser um grande desafio para nós”, disse Kamikouchi. “Usando a optogenética, neurônios específicos são silenciados apenas quando expostos à fotoestimulação. No entanto, nosso interesse era silenciar a atividade neural durante a cópula. Portanto, tínhamos que garantir que a luz fosse acesa apenas durante o acasalamento. No entanto, se o experimentador girasse manualmente o Como a fotoestimulação foi ativada em resposta à cópula do animal, eles precisavam observar o animal durante todo o experimento.
O problema de observação levou o grupo a estabelecer um sistema experimental de aprendizado profundo que pudesse reconhecer a cópula. Ao treinar a IA para reconhecer quando a relação sexual estava ocorrendo, eles poderiam controlar automaticamente a fotoestimulação. Isso permitiu que eles descobrissem que, quando os neurônios que expressam piezo eram inibidos, os machos adotavam uma postura de acasalamento instável e ineficaz. Como era de se esperar, os machos que apresentaram dificuldade em adotar uma posição sexual adequada tiveram menos filhos. Eles concluíram que um papel fundamental do gene piezo era ajudar o macho a mudar seu eixo em resposta à fêmea para obter o máximo sucesso no acasalamento.
“As proteínas piezo têm sido implicadas em uma variedade de processos fisiológicos, incluindo sensação de toque, audição, regulação da pressão arterial e função da bexiga”, disse Kamikouchi. “Agora, nossas descobertas sugerem que a reprodução pode ser adicionada à lista. Como o acasalamento é um comportamento importante para a reprodução que é amplamente conservado em animais, entender seu mecanismo de controle levará a uma maior compreensão do sistema reprodutivo dos animais em geral.”
Kamikouchi está entusiasmado com o uso da IA em tais pesquisas. “Com o desenvolvimento recente da informática, os sistemas experimentais e os métodos de análise avançaram dramaticamente”, conclui. “Nesta pesquisa, conseguimos criar um dispositivo que detecta automaticamente o acasalamento usando análise em tempo real baseada em aprendizado de máquina e controla a fotoestimulação necessária para optogenética. Para investigar os mecanismos neurais que controlam o comportamento animal, é importante realizar experimentos nos quais a atividade neural é manipulada apenas quando um indivíduo exibe um comportamento específico. O método estabelecido neste estudo pode ser aplicado não apenas ao estudo do acasalamento em moscas-das-frutas, mas também a vários comportamentos em outros animais. Ele deve dar uma contribuição significativa para a promoção de pesquisa neurobiológica”.