O cérebro humano e doenças neurodegenerativas como Alzheimer e Parkinson, desafiam áreas de desenvolvimento, no entanto, projeto liderado pelo Allen Institute for Brain Sciences com a Amazon Web Services, AWS, desenvolveram a Brain Knowledge Platform visando construir atlas de células cerebrais humanas usando IA e ML, aprendizado de máquina. Por conta dos investimentos feitos, ainda não foram encontradas soluções aos principais distúrbios cerebrais, mas é enorme a quantidade de informação disponível dispersa e não centralizada ou sintetizada, com o Allen Institute criando compreensão abrangente do cérebro que permite avanços no tratamento de distúrbios cerebrais sendo o projeto apoiado financeiramente pelos Institutos Nacionais de Saúde, NIH, e pelas ferramentas AWS AI e ML, com cientistas do Allen Institute usando tecnologia para mapear e compilar conjuntos de dados sobre estrutura e função do cérebro dos mamíferos. O objetivo do projeto é criar o maior atlas de dados de células cerebrais, disponível gratuitamente e aberto ao público e, para conseguir isso, tecnologias genômicas são usadas a nível de célula única possibilitando medição de genes no interior de células cerebrais individuais, fornecendo compreensão precisa da complexidade celular cerebral e das funções cognitivas relacionadas aos genes, sendo que o atlas detalhado das células cerebrais auxilia entender a origem de doenças cerebrais como Alzheimer e Parkinson e, com o tempo, permitirá identificar causas específicas dessas doenças. A Brain Knowledge Platform fornece ferramenta à pesquisadores integrando informações sobre o cérebro saudável e o afetado pela doença, sendo esperadas descobertas significativas com a plataforma conectando informações de diferentes sistemas biológicos de mamíferos e abrindo possibilidades à pesquisa em neurociências. O armazenamento e análise dos dados gerados pelo mapeamento cerebral representam desafio devido o tamanho dos conjuntos de dados envolvidos, nesse sentido, é essencial a colaboração com a AWS oferecendo recursos de computação em nuvem que permitem armazenar, analisar e acessar dados com eficiência facilitando acesso à informação à médicos e cientistas que buscam desenvolver tratamentos e curas à doenças cerebrais, sendo que a AWS não apenas fornece infraestrutura de nuvem, mas serviços de IA e ML, ferramentas que permitem pesquisadores do Allen Institute transformarem quantidades de dados complexos em informações à comunidade médica. A criação da Brain Knowledge Platform e o desenvolvimento do atlas de células cerebrais marcam pesquisa do cérebro humano, sendo projeto de potencial para revolucionar não só a neurociência mas o campo da medicina em geral e, entendendo melhor o cérebro e causas subjacentes das doenças cerebrais, torna-se possível desenvolver diagnósticos precisos e tratamentos mais eficazes.
Neste conceito de ciência, estudo oferece novo modelo testado empiricamente para entender como o uso das mídias sociais está associado a conjunto de características de personalidade e comportamento, sendo que as mídias sociais, incluindo Facebook, Twitter, Snapchat, Reddit, Instagram e TikTok, buscam descobrir como as pessoas usam redes sociais aumentando conscientização sobre elas, como primeiros passos para ajudar entender como evitar aspectos negativos e se envolver no uso mais saudável da mídia social. Pesquisadores da Washington University em St. Louis, Missouri, publicaram estudo na revista Assessment sob o título "The Social Media Use Scale, Development and Validation", oferecendo modelo testado empiricamente para entender como o uso da mídia social está associado a complexa rede de desejos sociais e preocupações emocionais, segundo a 1ª autora do estudo e doutoranda em psicologia clínica, inúmeros modos pelos quais usamos a mídia social podem ser agrupados em 4 grandes categorias, cada uma associada a conjunto de características específicas de personalidade e comportamento sendo que o modelo é resposta a pesquisa que produziu descobertas inconsistentes e muitas vezes conflitantes sobre influências do uso da mídia social no bem-estar psicológico e, "devido essas descobertas inconsistentes, especialistas defendem pesquisas para examinar o uso das mídias sociais de modo mais sutil através de estudos de pesquisa para descobrir como seria sua estrutura", segundo a coautora e professora de ciências psicológicas e cerebrais. A escala avalia frequência com que pessoas se envolvem em cada um dos 4 tipos de uso de mídia social, estimando-se que 60% dos adolescentes tenham sofrido algum modo de cyberbullying nas mídias sociais e a categoria baseada em crenças captura atividades de mídia social que expressam e reforçam opiniões negativas estando associada a traços relacionados a pior bem-estar psicológico, maior depressão e desejo de buscar conteúdo emocionalmente perturbador. Usuários baseados em crenças podem ter pouco autocontrole e podem evitar o tédio envolvendo-se em dramas, sendo que o uso baseado no consumo, que está usando a mídia social para usar conteúdo de entretenimento, se relaciona a pontuações mais altas em traços associados a maior bem-estar emocional, incluindo maior auto-estima e extroversão e menos depressão e o uso baseado no consumo está associado a maior aproveitamento das redes sociais e à busca de conteúdos que nos deixem felizes. O uso de mídia social baseada em imagem concentra-se em atividades que ajudam usuários criar imagem social positiva, como fazer postagens positivas sobre si mesmos ou rastrear o total de curtidas ou comentários em uma postagem, categoria de uso de mídia social que se associa ao desejo de se exibir e se envolver em atividades que reforçam o senso de auto-estima e integridade e o uso baseado em comparação concentra-se em atividades que envolvem comparar-se com os outros ou com uma versão idealizada do passado, sendo que essas atividades estão associadas a resultados negativos incluindo menor bem-estar social e emocional, preocupações com a aparência física e medo de avaliação negativa. A maioria dos estudos sobre mídia social e saúde baseou as descobertas em medidas simples de frequência de uso ou em várias definições de comportamento passivo versus ativo, simples "espreitar" nas mídias sociais em comparação com postagens, comentários e interação social, ao desenvolver sua escala, testaram vários modelos de mídia social incluindo o modelo ativo versus passivo e descobriram que essas categorias faziam um trabalho relativamente ruim ao explicar como estudantes universitários se relacionavam com essas plataformas, daí, pesquisadores desenvolverem escala mais refinada com base em estudos que estudantes universitários de 18 a 23 anos foram solicitados a descrever suas atividades nas redes sociais. No primeiro estudo, 176 alunos foram convidados a passar 3 minutos usando sua escolha de mídia social e, em seguida, fornecer descrição aberta das atividades e diversão, sendo "este o primeiro estudo a criar escala de mídia social com base em formato de resposta aberta, o que é importante porque permite que participantes descrevam seu uso de mídia social sem se limitar a predizer categorias multadas, como 'passivo' ou 'ativo'" e no 2º e 3º estudos, ambos envolvendo mais de 300 estudantes universitários, os pesquisadores pediram aos participantes que indicassem com que frequência se envolviam em atividades de mídia social identificadas no 1º estudo, traços de personalidade, incluindo extroversão, mente aberta, conscienciosidade, amabilidade e emotividade negativa e características comportamentais como medo de avaliação negativa, auto-estima, depressão, ansiedade física social, necessidade de aprovação, necessidade de drama, suscetibilidade ao tédio, narcisismo de exibição e emoção. O estudo revelou distinções entre o uso de mídia social baseado em imagem e baseado em comparação e sua conexão com a depressão, sendo que "os dados sugerem que esses tipos de uso são construtos distintos, cada um associado ao próprio conjunto de características únicas" e que "o uso da mídia social não é totalmente bom ou ruim para a saúde mental" e a "pesquisa ajuda esclarecer como esses tipos de uso estão associados ao bem-estar sendo que em estudos atuais e futuros, pretendemos informar recomendações saudáveis de uso de mídia social", daí concluir que, "essa escala permite esculpir a mídia social em suas articulações de modos mais sutis que ajudarão começar entender melhor o que é saudável e o que é um uso não saudável de mídia social".
Moral da Nota: cientistas israelenses identificam efeitos a longo prazo do acúmulo de proteínas tóxicas que levam a um tipo esporádico de Alzheimer, causado por mutações genéticas, ocorrendo em famílias, sendo o tipo mais comum cujo mecanismo subjacente não foi bem compreendido, nomeado em homenagem ao psiquiatra e neuropatologista alemão em 1906, Dr. Alois Alzheimer, que o descreveu pela primeira vez em uma mulher de 51 anos chamada Auguste Deter em um hospital psiquiátrico em Frankfurt e viu emaranhados de amiloide em seu cérebro após sua morte. A doença é caracterizada pela degeneração e morte das células nervosas, processos que levam a comprometimento progressivo das capacidades cognitivas, ocorrendo normalmente em adultos com mais de 65 anos, mas uma pequena parcela de todos os pacientes com Alzheimer são casos hereditários que afetam pacientes mais jovens. Pesquisadores do Technion acreditam que, além das descobertas apresentadas no artigo, a plataforma que desenvolveram poderia ser usada para rastrear medicamentos ao tratamento e prevenção da doença de Alzheimer esporádica, acrescentando que esta plataforma ajudará reduzir experiências com animais no desenvolvimento de novos tratamentos à doença de Alzheimer feito em conjunto pela equipe do Technion em colaboração com pesquisadores da Universidade de Tel Aviv, da Universidade de Maastricht na Holanda e Universidade de Glasgow na Escócia. Proteínas tóxicas acumulam no cérebro dos pacientes com Alzheimer, cujo mecanismo em pacientes familiares é claro porque existe ligação óbvia entre mutações conhecidas e as proteínas que se acumulam, mas, por outro lado, na doença de Alzheimer esporádica, o gatilho à acumulação de proteínas é desconhecido e com especialistas em proteínas, o grupo de investigação propôs que a acumulação de proteínas tóxicas no cérebro se deve a perturbação no mecanismo de depuração proteico conhecido como sistema ubiquitina-proteassoma. A ubiquitina é proteína reguladora encontrada na maioria dos tecidos de organismos cujas células possuem um núcleo ligado à membrana descoberta em 1975 por Gideon Goldstein e posteriormente caracterizado ao longo do final dos anos 1970 e 1980, cujas funções básicas e os componentes da via de ubiquitilação esclarecidos há 3 décadas no Technion pelo Prof. Aaron Ciechanover, Prof. Avram Hershko e pelo biólogo americano Irwin Rose, que receberam o Prêmio Nobel de Química em 2004. . Para testar a hipótese, foi montado sistema modelo de neurônios humanos que permitiu examinar envolvimento do sistema da ubiquitina no desenvolvimento da doença e descobriram que os danos ao sistema da ubiquitina levam ao acúmulo de proteínas tóxicas, mesmo em tecidos saudáveis, imitando a patologia típica do Alzheimer e, para avaliar a importância das descobertas, desenvolveram molécula de RNA que silencia especificamente um dos componentes do sistema da ubiquitina e o tratamento com esta molécula reduziu a patologia no seu modelo experimental com a equipe propondo que essa molécula de RNA pudesse servir de protótipo ao desenvolvimento de tratamentos eficazes. Nos últimos anos houveram grandes avanços no empacotamento e entrega de moléculas de RNA bioativas como terapias, com modificações e embalagens adequadas, o RNA de interferência direcionado ao componente identificado produziria resultados promissores em ambiente clínico e, concluem, esclarecendo que “a descoberta destaca importância do sistema da ubiquitina na eliminação de proteínas defeituosas para manter a saúde das células e a interrupção deste sistema pode levar ao desenvolvimento da doença.”