AVALIANDO A EVOLUÇÃO DO CÉREBRO HUMANO.

Uma análise computacional inovadora de fatores que podem ter influenciado a evolução do cérebro humano sugere que fatores ecológicos, e não sociais, tiveram um papel fundamental na evolução de cérebros grandes e em rápido desenvolvimento.

A maioria dos organismos não tem cérebro, mas prospera. Os cérebros são caros de produzir e manter, e na linhagem humana eles cresceram tanto a ponto de incorrer em uma carga metabólica substancial à medida que o cérebro se desenvolve (1). Um cérebro humano pára de crescer aos dez anos de idade, muito antes de o corpo atingir a maturidade física, e esse processo dispendioso e rápido de crescimento cerebral tem sido proposto como causa de um atraso no crescimento corporal (1). O crescimento cerebral não é priorizado dessa maneira em outros macacos, e o padrão humano é intrigante porque mantém nossos corpos menores, mais vulneráveis ​​e menos produtivos por mais tempo. A resposta a esse enigma deve estar em como o cérebro humano ajudou nossos ancestrais a sobreviver e se reproduzir. Em um artigo na Nature, González-Forero e Gardner (2) investigar o papel de diferentes fatores como possíveis impulsionadores de nossos cérebros anormalmente grandes e determinar quão bem esses fatores podem explicar o padrão de mudanças no tamanho do cérebro e do corpo que ocorrem à medida que os humanos se desenvolvem.

Propostas de como cérebros grandes evoluíram em humanos incluem hipóteses ecológicas, sociais e culturais. A hipótese da inteligência ecológica sugere que os desafios ambientais, como encontrar comida, são primordiais na condução da evolução do tamanho do cérebro (3). A hipótese da inteligência social sugere, em vez disso, que os desafios competitivos e cooperativos de viver com outros membros da mesma espécie são o fator-chave (4). A hipótese da inteligência cultural combina essas duas ideias, sugerindo que o aprendizado social de habilidades ecologicamente relevantes explica o investimento cerebral extremo de nossa linhagem (5).

Até agora, testar essas hipóteses baseava-se principalmente em estudos comparativos que correlacionam dados sobre características do cérebro, como tamanho (como uma aproximação de inteligência) com características como cognição, ecologia e vida em grupo. Essas abordagens de regressão, que buscam identificar variáveis ​​associadas ao tamanho do cérebro, têm sido valiosas para refinar teorias e as medidas de dados necessárias.

No entanto, esses estudos de regressão podem gerar resultados conflitantes e confusos. Alterações no crescimento do cérebro e do corpo podem ter um efeito recíproco entre si por várias razões, tais como restrições metabólicas e necessidades de produção de energia, de modo que tais interações entre o cérebro e o corpo são complexas e não-lineares. Isso torna os resultados dos estudos de regressão difíceis de interpretar, porque eles não podem ser conectados diretamente a um modelo evolutivo relevante. Pesquisadores no campo devem parar de teorizar usando um conjunto de modelos enquanto analisam dados com outro. Passar de modelos puramente estatísticos, como abordagens de regressão, para estudos que testam modelos evolutivos poderia acelerar o progresso futuro.

O estudo da evolução do cérebro humano deve ser necessariamente observacional, porque a experimentação direta para testar o papel das variáveis ​​não é uma opção. Mas trabalhar o que afeta componentes diferentes em tais sistemas observacionais é difícil. Quando Ronald Fisher, um importante biólogo evolucionista e estatístico do século XX, foi questionado sobre como alguém poderia inferir causalidade em tais casos, seu conselho foi “elaborar suas teorias” (6).

A engenharia automobilística pode fornecer uma analogia para o estudo desse tipo de sistema. Seria difícil entender o design do carro de corrida através da análise de regressão de como o tamanho do motor varia dependendo das mudanças em outros recursos, como a massa e a forma do carro. Em vez disso, é necessário um modelo que use leis físicas para prever combinações ideais das variáveis ​​sob diferentes critérios. Compreender a evolução do cérebro representa um desafio semelhante, na medida em que as características de um organismo co-evoluem sob restrições biológicas.

A abordagem de González-Forero e Gardner atende ao conselho de Fisher porque os autores geraram um modelo elaborado para investigar a evolução do cérebro. Modelar a evolução do cérebro dessa forma pode produzir muitas previsões precisas do tamanho do cérebro que podem ser facilmente falsadas. E porque o modelo é baseado em características biológicas, é fácil aprender com ele. Quando os resultados do modelo não correspondem à evidência observada do tamanho do cérebro, as suposições biológicas podem ser estudadas para entender por que o modelo falhou.

Na configuração computacional dos autores, como um indivíduo humano envelhece, há um cronograma de investimento no cérebro, no corpo e no tecido reprodutivo. À medida que os indivíduos crescem, um aumento no tamanho do cérebro permite um aumento na habilidade, e um aumento no tamanho do corpo torna mais fácil converter essa habilidade em energia. O aumento de habilidade também ajuda na reprodução bem-sucedida. O modelo gera cenários de histórico de vida que estão vinculados a previsões específicas do tamanho do cérebro e do corpo.

Os custos metabólicos de manutenção de corpos e cérebros foram atribuídos no modelo usando relações de escala metabólica previamente determinadas, que fornecem informações sobre como a taxa metabólica muda dependendo do tamanho de um organismo. Esses custos metabólicos foram fixados no modelo dos autores, e a importância dos diferentes tipos de desafio foi estimada variando-se a ponderação desses desafios e avaliando o efeito subseqüente no tamanho previsto do cérebro e do corpo (fig. 1). Os autores exploraram quatro tipos de desafio: ecológico (eu versus natureza), ecológico cooperativo (nós versus natureza), competitivo entre indivíduos (eu versus você) e competitivo entre grupos (nós versus eles).

Modelando a evolução do tamanho do cérebro humano. Em comparação com outros símios, os seres humanos têm cérebros distintamente grandes e de rápido desenvolvimento 1, e como esse padrão de desenvolvimento humano evoluiu é debatido. González-Forero e Gardner 2 relatam uma análise de modelagem computacional que investiga o papel de fatores ecológicos e fatores sociais (como cooperação ou competição entre indivíduos) na condução da evolução do tamanho do cérebro humano. O modelo dos autores prevê o tamanho do cérebro e do corpo humano dependendo da ponderação relativa dos fatores ecológicos e sociais. Alguns exemplos de ponderação de desafio são mostrados à esquerda das predições correspondentes geradas nos resultados da modelagem (dados da Fig. 3 da ref. 2). A comparação desses valores previstos com o tamanho médio observado de cérebro e corpo de uma mulher adulta permitiu que os autores determinassem a importância relativa dos fatores evolutivos, levando-os a identificar os fatores ecológicos como os principais determinantes do tamanho do cérebro humano em suas análises.

A análise de González-Forero e Gardner revela um papel importante para a inteligência ecológica em impulsionar o crescimento do cérebro e do corpo humano neste sistema. A melhor combinação entre as previsões do modelo e os padrões de crescimento humano observados foi atribuir um peso de 60% aos desafios ecológicos no modelo.

Por outro lado, os desafios sociais eram menos propensos a contribuir para os padrões de crescimento humano observados. Os desafios competitivos entre indivíduos ou grupos estão ligados a cérebros grandes e a um tamanho corporal menor que o valor observado. Na competição, conforme a habilidade aumenta, tais ganhos em habilidade podem levar a retornos decrescentes em termos de um aumento na extração de energia, porque o que cada indivíduo está competindo torna-se cada vez mais difícil de superar. Por exemplo, o aumento de habilidades em um indivíduo pode ser igualado por aumentos de habilidade em outros competidores, limitando assim o aumento de energia de um aumento de habilidade. Em contraste, o desafio em si não evolui em desafios ecológicos, portanto, superar os desafios ecológicos pode levar a um aumento de energia mais eficiente. O modelo de melhor correspondência teve um peso de 10% para a competição entre grupos.

A cooperação foi encontrada como tendo mais de um efeito. O modelo de melhor correspondência atribui 30% de peso aos desafios cooperativos. No entanto, a cooperação poderia levar a uma redução no tamanho do cérebro, porque os indivíduos poderiam potencialmente aproveitar a inteligência dos outros, evidências de que esse efeito foi observado em alguns animais (7).

Drivers ecológicos são o vencedor claro. Mas o modelo falha em abordar o possível papel da inteligência cultural, como admitem os autores, porque as dinâmicas culturais não estão incluídas. Os resultados dos autores são consistentes com a hipótese da inteligência cultural, mas qualquer conexão possível permanece especulativa.

Alguns dos resultados de previsão de tamanho do modelo são sensíveis aos detalhes, como a maneira precisa pela qual a habilidade se traduz em sucesso reprodutivo. No entanto, isso oferece uma oportunidade valiosa para entender as implicações anteriormente despercebidas das hipóteses sobre os desafios que levam à evolução do cérebro e para identificar alvos para o trabalho futuro. Por exemplo, o modelo se beneficiaria de mais medições da taxa em que as habilidades aumentam com a idade, porque atualmente existem poucos dados desse tipo.

Finalmente, porque o modelo visa explicar o tamanho do cérebro apenas em humanos, os resultados não têm significado claro para os debates sobre a evolução da inteligência em outras espécies. No entanto, as implicações metodológicas deste trabalho são enormes. Esse tipo de estrutura geral para investigar e prever valores para constelações de variáveis ​​coevolutivas, não apenas em adultos, mas também ao longo da vida, permitiria testes mais detalhados de predições com mais nuances, independentemente das espécies de interesse.

Fonte: Nature

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