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Mecanismos neurais da expectativa temporal exógena: um estudo de neuroimagem por ressonância magnética funcional (fMRI)
Fabiana Mesquita de Carvalho
Universidade de São Paulo
Ribeirão Preto
2010
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Mecanismos neurais da expectativa temporal exógena: um estudo de neuroimagem por ressonância magnética funcional (fMRI)
Fabiana Mesquita de Carvalho
Tese Apresentada ao Departamento de Psicologia e Educação - FFCLRP, da Universidade de São Paulo, para a Obtenção do Título de Doutor em Ciências, Área: Psicobiologia.
Orientador: Prof. Dr. Dráulio Barros de Araujo
Ribeirão Preto
2010
Dedico este trabalho à minha filha, Júlia, que me cedeu parte do escasso e precioso tempo a que tem direito, para que à tese eu pudesse me dedicar. As duas cresceram juntas, Júlia e tese, a tese em análises e teorias e a Júlia em responsabilidade e autonomia. Minha querida, sem seu amor, esse trabalho não teria sido possível.
Suum cuique [A cada um o que é seu] – Por maior que seja a minha avidez de conhecimento, não posso extrair das coisas mais do que o que já me pertence – o que é dos outros continua nelas.
Friedrich Nietzsche, A Gaia Ciência
Agradecimentos
Ao meu querido orientador e amigo Professor Doutor Dráulio Barros de Araujo, meus
sinceros agradecimentos por sua disponibilidade irrestrita, sua forma crítica e criativa de
argumentar e toda sua paciência e empolgação. Seu espírito de trabalho e sua
espontaneidade me ensinaram muito durante esses quatro anos.
Ao Doutor Lars Muckli, por sua enorme solicitude e todo o suporte oferecido durante minha
permanência em seu laboratório de pesquisa na Universidade de Glasgow, meus irrestritos
agradecimentos.
Ao Professor Doutor César Alexis Galera, com quem tive a gratificante experiência de
trabalhar quando o tema desta tese ainda estava em formação, agradeço as conversas que
ajudaram a nortear minhas idéias.
Ao Professor Doutor Antônio Carlos dos Santos e ao pessoal da ressonância do Hospital
das Clínicas, em especial à Sandra e Luciana, pelo apoio na utilização do tomógrafo.
Ao Professor Doutor Carlos Ernesto Garrido Salmon, por sua disposição em ajudar, sempre.
Ao amigo Nikolaus Kriegeskorte, por estimular e tentar dar suporte as minhas idéias mais
ousadas. Agradeço o carinho, as conversas e o constante desejo em ajudar, mesmo a
distância.
Ao Tiago Sanchez, do laboratório de Ribeirão, e ao Fraser Smith e Petra Vetter, do
laboratório de Glasgow, agradeço a amizade e as valiosas discussões e contribuições que
deram ao trabalho, com e sem cerveja.
Ao pessoal do laboratório, os que ainda estão por lá e os que já se foram, Márcio, Brunão,
Carlo, Kelley, André, Renata, Gisene, Khallil, Milena, Felipe e Danilo, agradeço a
convivência e o apoio.
Aos amigos de Glasgow, em especial a Tati, Herbert, Davide, Francisco, Lauren e Cintia,
pelos momentos de descontração.
Aos meus queridos amigos Lucas, Carol, Ju, Paula e Hellen, pelo apoio nas horas difíceis,
pela companhia e exemplo.
A minha família: ao meu pai Fábio, minha mãe Sandra, meus irmãos, Amanda e Alexandre,
e minha filha, Julia, por todo o apoio e pelo amor incondicional.
Ao Roland, por todo o seu amor.
A todos os professores que participaram da minha formação cientifica.
Aos voluntários que participaram dos estudos.
Ao apoio financeiro da CAPES, CNPq e BBSRC.
Conteúdo
1 Introdução Geral 1.1 Por que estudar a percepção temporal?. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 A fenomenologia do processamento temporal. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .3
1.2.1 Observações psicofísicas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .3
1.2.1.1 Propriedade escalar. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .4
1.2.1.2 Estimação de intervalos de sub- e multi-segundos. . . . . . . .4
1.2.1.3 Distorções da percepção temporal. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.2.2 Observações fisiológicas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.2.2.1 Expectativa temporal de um alvo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .9
1.2.2.2 Expectativa temporal de uma recompensa. . . . . . . . . . . . . . 9
1.3 Teorias do processamento temporal. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.3.1 Teoria da Expectativa Escalar. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.3.1.1 Bases neurais do oscilador-acumulador. . . . . . . . . . . . . . . 12
1.4 Neuroimagem e tempo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .17
1.4.1 Associação entre processamento temporal e planejamento motor. . 18
1.4.2 Processamento ‘cognitivo’ e ‘automático’ na estimação de intervalos
temporais. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
1.4.3 Dissociação entre estimação temporal explícita e expectativa tempo-
ral. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
1.4.4 Codificação preditiva (predictive coding) e hierarquia cortical. . . . . . 24
1.5 Questões sobre expectativa temporal exógena. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .29
2 Imagem funcional por ressonância magnética 2.1 O sinal BOLD. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.1.1 Origens do sinal BOLD. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .30
2.1.2 Características do sinal BOLD. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
2.2 Desenhos experimentais. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
2.3 Pré–processamento das imagens. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
2.4 Processamento estatístico das imagens. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
2.4.1 Deconvolução do sinal BOLD. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .41
2.4.2 Contrastes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
2.4.3 Análise voxel-a-voxel do cérebro inteiro. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .43
2.4.4 Análise de ROI. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
2.4.5 Mapas estatísticos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3 Não-periodicidade e expectativa temporal em adultos e idosos 3.1 Introdução. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .46
3.2 Material e Métodos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .48
3.2.1 Participantes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .48
3.2.2 Estímulo visual e procedimento experimental. . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.2.3 Aquisição e análise das imagens. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .53
3.2.4 Avaliação cognitiva dos participantes idosos. . . . . . . . . . . . . . . . . . .55
3.3 Resultados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .56
3.3.1 Avaliação cognitiva. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .56
3.3.2 Dados comportamentais. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .57
3.3.3 Dados de fMRI. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
3.4 Discussão. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .65
3.5 Conclusão. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .71
4 Detecção de correspondência temporal 4.1 Introdução. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .74
4.2 Material e Métodos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .76
4.2.1 Participantes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .76
4.2.2 Descrição dos experimentos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
4.2.2.1 Estímulo visual e estrutura do teste experimental. . . . . . . .77
4.2.2.2 Experimento 1. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
4.2.2.3 Experimento 2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
4.2.2.4 Estudo comportamental adicional. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
4.2.2.5 Experimento 3. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
4.2.3 Aquisição e análise das imagens. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .84
4.2.4 Obtenção do mapa retinotópico. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
4.3 Resultados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
4.3.1 Dados comportamentais. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .89
4.3.2 Dados dos experimentos de fMRI. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
4.3.2.1 Experimento 1. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
4.3.2.2 Experimento 2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
4.3.2.3 Experimento 3. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
4.4 Discussão. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .102
4.5 Conclusão. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .108
5 Discussão Geral e Conclusões. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .109 Referências. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .112
Lista de Figuras
1.1 Teoria da Expectativa Escalar (SET) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .11
1.2 Taxonomia funcional da estimação de intervalos temporais. . . . . . . . . . . . . . . . . . .23
2.1 Representação da resposta hemodinâmica (HRF) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .34
2.2 Representação dos principais parâmetros utilizados no cálculo do GLM. . . . . . . . . 41
3.1 Ilustração esquemática da tarefa utilizada no experimento do Capítulo 3. . . . . . . . .52
3.2 Antecipações e atrasos do tempo de resposta. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
3.3 Erro do tempo de resposta em função do número de testes. . . . . . . . . . . . . . . . . . .60
3.4 Mapas estatísticos obtidos pelas análises de conjunção e subtração. . . . . . . . . . . .64
4.1 Ilustração esquemática da tarefa utilizada nos experimentos do Capítulo 4. . . . . . .84
4.2 Mapeamento retinotópico por fMRI. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
4.3 Desempenho comportamental nas tarefas nos experimentos de fMRI. . . . . . . . . . .91
4.4 Experimento 1: efeito preditivo observado. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .93
4.5 Experimento 2: efeito preditivo observado. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .96
4.6 Experimento 2: efeito preditivo observado em estruturas subcorticais. . . . . . . . . . . 97
4.7 Desempenho no teste comportamental adicional. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
4.8 Experimento 3: efeito preditivo observado. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .101
Lista de Tabelas
3.1 Pontuação nos testes de avaliação cognitiva aplicados nos voluntários idosos. . . . 56
3.2 Áreas cerebrais ativadas na análise de conjunção. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
3.3 Áreas cerebrais ativadas na análise de subtração. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .63
4.1 Desempenho comportamental nas tarefas nos experimentos de fMRI. . . . . . . . . . .90
4.2 Áreas cerebrais ativadas no Experimento 1. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .93
4.3 Áreas cerebrais ativadas no Experimento 2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .98
4.4 Áreas cerebrais ativadas no Experimento 3. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .102
Resumo
A representação da informação temporal pelo cérebro permanece um conceito indefinido para a
neurobiologia. A literatura recente em neuroimagem e estimação de intervalos temporais aponta,
de forma consistente, várias áreas-chave na estimação de intervalos, como a pré-área motora
suplementar, os núcleos da base, o cerebelo e os córtices frontais e parietais inferiores. No
entanto, a contribuição, ou a necessidade, de cada uma dessa áreas em uma rede de
percepção temporal ainda é bastante questionada. Desta forma, na presente tese, investigamos
os mecanismos neurais que fundamentam a estimação temporal implícita, ou seja, a utilização
de informação temporal implícita para a construção de expectativas em um evento. Utilizamos a
imagem funcional por ressonância magnética (fMRI) e duas tarefas diferentes de expectativa
temporal exógena, nas quais a previsibilidade do movimento é usada na inferência de posições
futuras, para responder duas perguntas distintas em dois experimentos independentes. No
primeiro estudo, investigamos se a mudança na previsibilidade temporal de um alvo em
movimento, causada por mudanças na sua aceleração, modularia de forma diferenciada as
áreas envolvidas na expectativa temporal em adultos e idosos. Os sujeitos idosos, quando
comparados aos adultos, foram menos precisos ao julgar o instante de chegada de um alvo.
Ativações cerebrais comuns aos dois grupos foram encontradas nos córtices pré-frontais
dorsolateral e ventrolateral, na ínsula anterior, na junção têmporo-parietal (JTP) e no giro
temporal médio. Ademais, e provavelmente associada ao baixo desempenho comportamental,
também observamos, nos idosos, ausência de ativação e sub-recrutamento de áreas cerebrais
envolvidas tanto na estimação temporal implícita quanto na transferência atencional (por
exemplo, pre-SMA, putâmen, JTP e córtex parietal superior). No segundo experimento,
investigamos se a previsibilidade temporal do estímulo, gerada pelo movimento em cenas reais,
reduziria a amplitude da ativação em áreas visuais iniciais, segundo é proposto pelo modelo de
codificação preditiva, e nas áreas mediais que constituem a “rede de associação contextual”.
Observamos a redução na amplitude da resposta BOLD quando a expectativa temporal era
preenchida em V1, V2v, V3v, V3a e V7, assim como no LTM e CPM, duas áreas da “rede de
associação contextual”. Além disso, mostramos respostas reduzidas na pre-SMA, putâmen e
tálamo, elementos de um circuito fronto-estriatal crucial na estimação de intervalos. Esses
achados fornecem evidências à idéia que o cérebro ativamente antecipa a entrada visual e esta
antecipação permite que estímulos previsíveis sejam processados com uma menor ativação
neural. Os resultados dos dois experimentos corroboram o papel central das áreas motoras de
associação no processamento da informação temporal, o que é essencial para a predição
temporal.
Abstract
The representation of temporal information remains one of the most elusive concepts for
neurobiology. The recent neuroimaging literature on interval timing has consistently identified
several key ‘timing areas’, such as presupplementary motor area (pre-SMA), basal ganglia (BG),
cerebellum and inferior frontal and parietal cortices. The functional contribution, or necessity, of
each to a timing network is, however, still very much a matter of debate. In this way, in the
present thesis, we investigated the neural mechanisms which subserve implicit timing, that is, the
use of implicit temporal information to establish expectations regarding an event. We used
functional resonance magnetic imaging (fMRI) and two different exogenous temporal expectation
tasks, in which the predictability of motion is used to infer future positions, to answer two distinct
questions in two independent studies. In the first study, we aimed to determine whether changes
in temporal predictability of a moving target, caused by changes in acceleration, lead to age-
related differences in activations of the key ‘timing areas’. We found that elderly subjects, as
compared with adult subjects, were significantly less accurate in judging the target arrival time.
Common brain activations were observed at a great extent in the ventrolateral and dorsolateral
prefrontal cortices, anterior insula and middle temporal gyrus. Moreover, possibly associated to
behavioural performance impairment, we also reported age-related lack of activation and under
recruitment of structures involved in implicit timing and attentional shift (e.g., pre-SMA, putamen,
temporoparietal junction and superior parietal cortex). In the second study, we investigated
whether the predictability of stimuli, elicited by motion in real-world scenes, reduces responses in
early visual areas, as proposed in the model of predictive coding, and in the medial brain regions
which constitute the “contextual association network”. We found BOLD signal attenuation
following fulfilled temporal expectation in V1, V2v, V3v, V3a and V7, as well as in two areas of
the “contextual association network” (MTL and MPC), which indicates involvement in predicting
motion of complex visual scenes. Moreover, we were able to show reduced responses in pre-
SMA, putamen and thalamus, which are elements of a fronto-striatal loop crucial in interval
timing. This finding provides strong evidence for the idea that the brain actively anticipates its
visual input and that such anticipation allows predictable stimuli to be processed with less neural
activation. The results of both experiments support the central role of associative motor areas in
temporal information processing, which is central for temporal prediction.
Capítulo 1. Introdução Geral
1
Capítulo 1
Introdução Geral
O presente capítulo tem como objetivo apresentar as considerações iniciais sobre o
estudo do processamento temporal, expondo seu estado da arte e suas problemáticas. A
abordagem do estudo da percepção de tempo pelo cérebro tem sido feita por meio de duas
questões centrais e generalistas, que apresentam diferenças sutis entre si. A primeira
questão é ‘o que é o contador de tempo no cérebro, ou o que seria o “tic-tac” cerebral?’. A
segunda, ‘como o cérebro utiliza a informação temporal no contexto de diferentes desafios
comportamentais?’. Os questionamentos levantados pela presente tese se encaixam na
segunda abordagem.
Iniciaremos o capítulo considerando a relevância do estudo do processamento
temporal. Avançaremos com uma descrição da fenomenologia do processamento temporal,
tanto em termos psicofísicos quanto fisiológicos, com considerações sobre o que cada uma
dessas observações nos diz sobre como o tempo seria representado e utilizado pelo
cérebro. Após, apresentaremos a teoria escalar da estimação de intervalos temporais
(interval timing) e seus possíveis substratos neurais. Seguiremos, então, discutindo
propostas de processamento temporal levantadas por estudos de neuroimagem e modelos
de predição temporal. Finalizaremos expondo as principais questões levantadas pelo
presente trabalho sobre processamento temporal.
1.1 Por que estudar a percepção temporal?
O estudo do tempo desperta um interesse proporcional à sua carga enigmática.
Embora possa se apresentar como uma das experiências mais elementares do homem
Capítulo 1. Introdução Geral
2
comum, o tempo é uma das realidades conceituais mais complexas da história da
humanidade e um dos mais antigos temas do pensamento filosófico.
O tempo é parte da nossa experiência e é, portanto, fundamental na nossa interação
e compreensão do mundo em que somos parte. Vivemos em um mundo dinâmico onde
tanto o sujeito quanto os objetos circundantes sofrem transformações e se movimentam
segundo trajetórias espaciais e temporais. Desta forma, uma interação bem-sucedida com o
ambiente depende da nossa capacidade em processar informação temporal. Ao atravessar
uma rua, por exemplo, devemos escolher uma trajetória espaço-temporal que não coincida
com a do ônibus que avança em nossa direção. Um tenista deve calcular a posição e o
instante exatos em que irá rebater a bola com a raquete.
Tanto a execução de uma ação quanto a percepção passiva de um determinado
evento dependem fundamentalmente do processamento da informação temporal. Objetos
reais se movimentam segundo leis físicas e, desta forma, geralmente apresentam trajetórias
espaciais e temporais previsíveis utilizadas pelo cérebro como um indício de continuidade.
Mesmo que um objeto seja temporalmente ocluído durante seu movimento, ele ainda é
percebido como uma entidade única caso ele reapareça seguindo uma trajetória consistente
com a anterior, como no clássico “efeito túnel” descrito por Albert Michotte (Wagemans et
al., 2006). De fato, esse efeito é importante para entendermos o mecanismo pelo qual
construímos uma representação mental do mundo. Uma vez que apenas uma pequena
parte do nosso campo visual é captada pela fóvea a cada instante, nossa experiência visual
dos objetos é construída a partir da extrapolação dos movimentos sacádicos intermitentes
(Ross & Ma-Wyatt, 2004). Desta forma, é através dos movimentos sacádicos, que
acontecem dentro da dimensão temporal, que somos capazes de inspecionar um objeto, um
rosto humano ou uma cena visual, ou seja, de reconhecer o espaço que nos circunda.
Em alguns casos, a continuidade da trajetória espaço–temporal é mais importante
que a identidade visual na definição de objetos. Em um experimento com macacos, por
exemplo, se o objeto de interesse rola por um túnel e um objeto diferente reaparece na
continuação da sua trajetória (um limão entra no túnel, mas um kiwi deixa o túnel), o
macaco julga as diferentes frutas como sendo a mesma. Por outro lado, se o mesmo limão
entra no túnel e reaparece do outro lado, mas, agora, com um atraso temporal, o macaco
procura pelo primeiro limão que ele julga ainda estar dentro do túnel (Flombaum et al.,
2004). Um efeito similar também foi mostrado em bebês com idade inferior a dez meses,
onde brinquedos foram utilizados ao invés de frutas (Xu, 1999). Esses resultados ilustram a
Capítulo 1. Introdução Geral
3
primazia da continuidade da trajetória temporal na individualização de objetos tanto em
termos do ontogenéticos quanto filogenéticos.
A definição de causa e efeito a partir das relações temporais não está restrita à
definição de objetos visuais, sendo também crucial para compreendermos as relações
causais entre diferentes objetos. Nos termos da teoria do aprendizado associativo, por
exemplo, modulações da sinalização dopaminérgica levam a um padrão de ativação desse
sistema sintonizada com o instante esperado da recompensa, o que reflete os aspectos
temporais do aprendizado (Hollerman & Schultz, 1998). Desta forma, a existência de
causalidade em um evento pode ser compreendida em termos de sua estrutura temporal,
que carrega em si informações sobre a covariância entre seus múltiplos elementos. Somos
capazes de formar associações a partir da presença de repetição de padrões e
regularidades estatísticas em um evento, o que nos mostra que a co-ocorrência não é
puramente arbitrária (Zacks & Tversky, 2001).
Tempo, portanto, é a dimensão da qual ação, percepção e aprendizado dependem.
É surpreendente não o fato de que o tempo seja um aspecto abrangente e essencial na
nossa interação com o mundo, mas, sim, o fato de que sua representação neural ainda seja
tão mal compreendida.
1.2 A fenomenologia do processamento temporal
1.1.1 Observações psicofísicas
Principalmente a partir de 1960, um grande número de estudos psicofísicos sobre
percepção temporal tem sido realizado. Estes estudos têm evidenciado fenômenos
perceptivos interessantes que complementam os estudos de neuroimagem na sua busca
por substratos e mecanismos neurais que fundamentam o processamento temporal.
Entretanto, muitos dos efeitos psicofísicos não podem ser relacionados a funções cerebrais.
Por exemplo, a partir das evidências psicofísicas, não podemos distinguir entre diferentes
modelos escalares, no qual o tempo seria “marcado” por osciladores (por exemplo, existiria
apenas um oscilador ou múltiplos osciladores em diferentes frequências?) (Treisman, 1992;
Miall, 1989). Também não podemos caracterizar os diferentes componentes dos modelos
escalares psicofísicos, especialmente a SET (ver abaixo), considerando-se apenas as
propriedades psicofísicas desses componentes (para uma revisão, ver Wearden, 2003).
Capítulo 1. Introdução Geral
4
Apresentaremos, a seguir, alguns fenômenos psicofísicos relevantes ao presente trabalho
para a compreensão de como o domínio temporal dos eventos seria representado e
utilizado pelo cérebro.
1.1.1.1 Propriedade escalar
A percepção de tempo obedece à lei de Weber, isto é, a variação da estimativa da
duração temporal é proporcional à variação da duração que se é estimada (duração real)
(Gibbon, 1977). Esta propriedade foi observada pela primeira vez em estudos de
condicionamento operante, em que a primeira resposta dada após um intervalo de espera
fixo era recompensada. A taxa de respostas seguiu uma distribuição normal centrada no
tempo de resposta ótimo (final do intervalo de espera), sendo que a largura da curva de
distribuição era proporcional à duração do intervalo de espera (Gibbon, 1991). Apesar de ter
sido originalmente observada para taxa de respostas em modelo animal, a propriedade
escalar da percepção temporal é robusta e se aplica da mesma forma ao julgamento da
duração de intervalos em humanos (Gibbon et al., 1997; Hinton et al., 2004).
1.1.1.2 Estimação de intervalos de sub- e multi-segundos
Existe uma descontinuidade na propriedade escalar da percepção temporal em torno
de intervalos de 1,5 segundos, isto é, a fração de Weber se difere para intervalos abaixo e
acima de 1,5 segundos (Gibbon et al., 1997). ). Vários estudos mostram que manipulações
experimentais afetam de forma diferente a estimação de durações de intervalos de sub-
segundos e multi-segundos. Por exemplo, manipulações farmacológicas pelo uso de
benzodiazepínicos afetam exclusivamente a estimação de intervalos de multi-segundos
(Rammsayer, 1999). Por outro lado, apenas a estimação de intervalos de multi-segundos é
prejudicada pela adição de uma tarefa distratora (Field & Groeger, 2004). Esses resultados
sugerem que a estimação de intervalos de multi-segundos é altamente depende de
substratos cerebrais da atenção sustentada e da memória de trabalho, como o córtex pré-
frontal direito, o que pode ser corroborado por estudos de lesões cerebrais e de
neuroimagem (Koch et al., 2002; Lewis & Miall, 2006).
De fato, estudos que utilizam a imagem funcional por ressonância magnética (fMRI,
Functional Magnetic Resonance Imaging) têm mostrado diferenças no padrão de ativação
das áreas cerebrais em tarefas de estimação de intervalos de sub-segundos e multi-
segundos. Lewis e Miall (2003a) propõem que a estimação de intervalos de multi-segundos
Capítulo 1. Introdução Geral
5
ocorra pelo engajamento de áreas cerebrais pertencentes a um sistema que envolve
principalmente os córtices pré-frontal e parietal (denominado ‘cognitivo’), enquanto que
intervalos de sub-segundos seriam temporizados por um sistema composto primordialmente
por áreas motoras (denominado ‘automático). Essa dissociação poderia existir devido a uma
distinção genuína das redes cerebrais de processamento para os diferentes intervalos, ou,
por outro lado, poderia refletir outras diferenças das tarefas com intervalo temporal curto e
longo utilizadas pelos estudos (a dissociação será discutida em detalhes na seção 1.4.2).
Na presente tese, tanto no experimento descrito no Capítulo 3 quando nos
experimentos do Capítulo 4, utilizamos intervalos temporais pertencentes ao âmbito dos
intervalos de sub-segundos, ou seja, inferiores a 2 segundos.
1.1.1.3 Distorções da percepção temporal
Fenômenos de distorção da percepção temporal, causado tanto por estímulos
visuais quanto auditivos, indicam que nossa experiência da passagem do tempo não se dá
de forma objetiva, mas nos informa sobre padrões de processamento da informação
temporal pelo cérebro. Em alguns casos, a distorção da duração do estímulo ou intervalo é
causada pela sua previsibilidade temporal. A seguir, descreveremos alguns dos fenômenos
relevantes ao presente trabalho. Serão eles: supressão pela repetição, momentum
representacional, extrapolação mental, efeito Fröhlich, efeito da repulsão inicial e efeito
flash-lag.
Distorções da percepção temporal não-associados à percepção de movimento
Supressão pela repetição (Repetition suppression)
A supressão pela repetição diz respeito a uma distorção da percepção subjetiva do
tempo em que o primeiro estímulo, em uma sequência de flashes de luz de igual duração (~
600 ms), é percebido como tendo uma duração mais longa que os estímulos subsequentes.
Rose e colaboradores (Rose, 1992; Rose & Summers, 1995) relataram que a duração do
primeiro flash foi superestimada em 50% e que sua duração precisou ser reduzida a dois
terços da duração inicial para ser percebida como tendo a mesma duração do segundo
flash de luz. A distorção perceptual não foi afetada por variações da duração do intervalo
entre os flashes de luz (100 – 600 ms) e nem por variações no tamanho e contraste do
estímulo. Parivadath e Eagleman (2007) encontraram o mesmo efeito em sequências
previsíveis de dígitos numéricos, como 1-1-1-1-1 ou 1-2-3-4-5. Os resultados são
Capítulo 1. Introdução Geral
6
interpretados em termos do fenômeno de adaptação neural, em que as taxas de disparo
neuronal, principalmente em áreas corticais superiores, são diminuídas em resposta à
repetição de apresentação do mesmo estímulo (Grill-Spector et al., 2006). Assim, a duração
percebida pelo sujeito reflete a resposta neural em relação àquele estímulo, ou seja,
respostas neurais suprimidas corresponderiam a uma duração percebida como sendo mais
curta.
Distorções da percepção de temporal associadas à percepção de movimento
Movimento é um evento espaço-temporal, definido como a mudança da posição
espacial em relação ao tempo. As propriedades dinâmicas de um estímulo em movimento,
como velocidade e posição, são percebidas por meio de modificações não apenas em suas
propriedades espaciais, mas também temporais. Desta forma, essas propriedades
dinâmicas são percebidas e estimadas a partir da cinemática do movimento, em que as
dimensões espacial e temporal são interdependentes.
Vários estudos têm mostrado a interdependência da percepção de movimento e
percepção de tempo. Por exemplo, a predição de posições futuras de um alvo em
movimento foi mais afetada por fatores temporais do que espaciais (Peterken et al., 1991).
Além disso, estímulos visuais em movimento foram julgados como tendo uma duração
diferente de sua real duração de estimulação, o que não ocorreu com estímulos estáticos
(Brown, 1995), e imagens estáticas com maior sugestão de movimento foram percebidas
como mais longas do que aquelas com menor sugestão de movimento (Nather & Bueno,
2006).
Abordaremos alguns fenômenos de distorção da percepção temporal (ou percepção
espaço-temporal) associados à percepção de movimento, nos quais é observado um erro
na localização das posições do alvo ao longo de sua trajetória.
Momentum representacional (Representational momentum)
O fenômeno conhecido como momentum representacional (Freyd e Finke, 1984) se
refere a distorções da memória visual induzidas por um movimento implicado em uma
sequência de imagens estáticas. Os participantes apresentam uma distorção da memória
para a última imagem da sequência (posição final dos elementos), a qual é lembrada como
estando à frente da sua real posição final, isto é, é percebida estando mais distante ao
longo do seu trajeto. Esse comportamento foi observado em várias situações experimentais,
Capítulo 1. Introdução Geral
7
incluindo figuras implicando movimentos de rotação, translação e desequilíbrio, e fotografias
implicando movimento em cenas complexas e ação humana (Freyd & Finke, 1984; Finke &
Shyi, 1988; Freyd et al., 1988; Hayes & Freyd, 2002). O efeito do momentum
representacional depende de algumas características do estímulo e se torna menos
evidente com a diminuição da velocidade, com movimento contínuo e com a diminuição da
previsibilidade do movimento (Kerzel, 2002; Kerzel, 2003).
Algumas explicações para o fenômeno têm sido propostas. Uma das primeiras
explicações (Finke et al., 1986) sugere a internalização do principio físico do momentum,
segundo o qual a aplicação de uma força de resistência não causará a interrupção imediata
do movimento de um objeto. Assim, em uma analogia, a representação mental de um objeto
em movimento continuará após a interrupção da sua apresentação. Estudos mais recentes
têm evitado uma analogia tão literal ao momentum físico e explicações envolvendo
coerência espaço-temporal (Freyd, 1987), expectativas em relação ao comportamento
futuro do alvo (Kerzel, 2005) e conhecimento implícito das leis físicas (Bertanimi, 2002) têm
sido propostas. Entretanto, ainda existem muitas questões sem resposta a respeito dos
mecanismos que fundamentam o momentum representacional.
Efeito da repulsão inicial (ORE, Onset repulsion effect) e Efeito Fröhlich
Tanto o efeito da repulsão inicial (ORE) quanto o efeito Fröhlich, assim como o
momentum representacional, dizem respeito a uma distorção da memória visual. Entretanto,
ao invés do erro ao julgar a posição final do movimento, aqui a distorção da memória
acontece para a posição inicial. No efeito Fröhlich, a posição inicial é lembrada como
estando à frente da sua real posição e acontece quando o movimento possui velocidade
acima de 20°/segundo (Müsseler & Aschersleben, 1998; Hubbard & Motes, 2002). Por outro
lado, no ORE, a primeira imagem da sequência é lembrada como sendo anterior à sua real
posição e o efeito é observado para velocidades inferiores a 15°/segundo (Thornton, 2002),
mesma faixa de velocidades utilizada nos estudos do momentum representacional. De fato,
em um mesmo experimento, esses dois efeitos (momentum representacional e ORE)
podem co-ocorrer, ou seja, o sujeito demonstra distorção de memória tanto para a posição
final quanto para a posição inicial do movimento, sugerindo que a trajetória lembrada é mais
longa do que a trajetória real (Hubbard & Motes, 2002).
O efeito Fröhlich é explicado em termos de um atraso na transferência do foco da
atenção (attentional shift). Quando um alvo visual surge na periferia do nosso campo visual,
transferimos nosso foco atencional para esse alvo e, assim, podemos localizá-lo de forma
Capítulo 1. Introdução Geral
8
precisa. Entretanto, essa transferência é realizada com um certo atraso temporal (Müller &
Findlay, 1988) e, no caso do efeito Fröhlich, como o alvo visual está em movimento, ele já
terá percorrido uma certa distância antes de ser alcançado pelo foco atencional (Müsseler &
Aschersleben, 1998)
Thornton (2002), buscando uma possível explicação para o ORE, expõe alguns
aspectos do processamento visual que poderiam levar a uma ilusão de movimento reverso
à trajetória. O ORE é discutido em termos da incerteza do sujeito ao julgar o ponto inicial da
trajetória, o que poderia levar a uma falsa estimativa da posição causada por, por exemplo,
uma ilusão de extensão da trajetória. Uma outra explicação é a de que um mecanismo
próximo àquele que ocorre quando inferimos o movimento a partir da extensão da sua
trajetória passada (como nas linhas de movimento desenhadas pelos cartunistas para
indicar a trajetória do personagem) poderia estar presente.
Efeito flash-lag
No efeito flash-lag, um estímulo visual estacionário é apresentado de forma
instantânea, com duração de micro-segundos (flash), em alinhamento com um alvo visual
em movimento. Os observadores percebem o alvo como estando à frente do flash, apesar
dos dois estímulos estarem fisicamente alinhados (Nijhawan, 1994). Nijhawan e
colaboradores propõem que o efeito flash-lag aconteceria devido a um mecanismo de
extrapolação espacial aplicado ao objeto em movimento que compensaria latências do
processamento neural (Khurana et al., 2000; Nijhawan, 2001). Outros autores têm
apresentado mecanismos alternativos para o efeito. Baldo e colaboradores sugerem que o
surgimento do flash evocaria uma transferência do foco atencional do alvo em movimento
para o flash. Essa transferência atencional produziria o efeito flash-lag, o qual aumentaria
(magnitude do desalinhamento percebido) em função do distanciamento entre o flash e o
ponto de fixação (Baldo & Klein, 1995; Baldo et al., 2002).
1.1.2 Observações fisiológicas
Nos últimos anos, vários estudos utilizando técnicas de eletrofisiologia in vivo
mostraram que a informação temporal pode ser representada no padrão de ativação de
populações de neurônios. A atividade desses neurônios pode ser modificada de acordo com
a expectativa temporal em relação à ocorrência de eventos externos. Esse fenômeno tem
Capítulo 1. Introdução Geral
9
sido observado em diversas regiões cerebrais, sugerindo que ele possa representar uma
característica ubíqua do processamento neural.
1.1.2.1 Expectativa temporal de um alvo
A taxa de disparo dos neurônios da área intraparietal lateral (LIP) de macacos pode
ser temporalmente ajustada (tuned) à representação da probabilidade de um movimento
sacádico ocorrer devido ao aparecimento de um alvo visual periférico. Jansen e Shadlen
(2005) treinaram macacos rhesus a realizarem movimentos sacádicos na direção de um
alvo periférico que estava no campo de resposta (response field) dos neurônios que
estavam sendo registrados. As taxas de disparo na área LIP produzidas por duas condições
experimentais, seguindo duas funções de risco (hazard function) diferentes, foram
comparadas: unimodal (o alvo poderia surgir a qualquer momento dentro de uma janela de
tempo) e bimodal (o alvo poderia surgir em dois instantes definidos dentro da janela
temporal, separados por um período quando nada aconteceria). Por definição, uma função
de risco mostra um aumento da probabilidade condicional, em função do tempo, de um
evento ocorrer, dado que ele ainda não ocorreu. Os autores observaram taxas de disparo
na área LIP com curso temporal unimodal e bimodal, dependendo da função de risco
utilizada em cada uma das condições.
Outros estudos também observaram mudanças progressivas no padrão de disparo
dos neurônios registrados durante o período compreendido entre a dica, ou o sinal “go”, e o
alvo (foreperiod). A modulação da resposta dos neurônios da área visual V4 de macacos foi
modificada de acordo com a probabilidade de uma mudança no estimulo ocorrer (Ghose &
Maunsell, 2002). Sincronização de disparos neuronais foi observada no córtex motor
primário de macacos com relação à expectativa do instante do estímulo (Riehle et al.,
1997). Neurônios do córtex temporal inferior, região envolvida no processamento de
objetos, podem apresentar diferentes padrões de disparo para uma mesma imagem
utilizada como alvo visual, modulados pela expectativa temporal do surgimento desse alvo
(Anderson & Sheinberg, 2008).
1.1.2.2 Expectativa temporal de uma recompensa
A atividade neuronal modulada pela expectativa temporal da recompensa é bem
caracterizada nos núcleos dopaminérgicos localizados no mesencéfalo. Quando os
Capítulo 1. Introdução Geral
10
macacos ainda estão aprendendo a tarefa comportamental, na qual um estímulo sensorial
(luz ou som) sinaliza a recompensa (comida ou suco), a incerteza sobre o instante em que a
recompensa será entregue evoca um aumento na taxa de disparos desses neurônios. Após
o aprendizado da tarefa, ou seja, quando já existe uma previsibilidade temporal da
recompensa, um grande número de neurônios responde ao estimulo sinalizador, enquanto
que o número de neurônios que responde à entrega da recompensa é bastante reduzido,
mesmo quando a recompensa é omitida (Montague et al., 1996; Hollerman & Schultz,
1998). De fato, alguns autores discutem que o padrão temporal de disparo desses
neurônios como um análogo neurofisiológico ao sinal do erro de predição reportado pelas
teorias do aprendizado associativo (Schultz, 2002; Smith et al., 2006).
A expectativa temporal da recompensa, representada pelo padrão de disparos dos
neurônios dopaminérgicos, pode afetar a taxa de disparo neuronal de outras áreas
cerebrais como V1 (Shuler & Bear, 2006), diferentes núcleos talâmicos (Komura et al.,
2001) e núcleos da base (Kawagoe et al., 1998), o que sugere a modulação do
processamento da informação cognitiva por fatores motivacionais, indicando o instante do
surgimento de um estímulo relevante.
1.3 Teorias do processamento temporal
As variadas teorias do processamento temporal propõem diferentes modelos sobre
como o cérebro mediria um intervalo temporal. Em algumas dessas teorias, os
componentes do modelo se assemelham bastante, dividindo-as em três principais classes
de acordo com o mecanismo básico proposto para o “relógio” interno (para uma revisão, ver
Matell & Meck, 2000). A primeira classe seria a dos modelos de oscilador-acumulador,
como a Teoria da Expectativa Escalar (SET, Scalar Expectancy Theory) e a Teoria
Comportamental da Estimação de Intervalos (BTT, Behavioral Theory of Timing). Na
segunda classe, estariam as teorias que se baseiam em modelos de decaimento de um
processo, como o decaimento de um traço de memória proposto pela teoria Escalas de
Tempo Múltiplas (MTS, Multiple Time Scales) ou decaimento da taxa de disparos neuronais
em função da habituação do Modelo de Estimação de Intervalo Espectral (Spectral Timing
Model). Por último, viriam as teorias baseadas em modelos de oscilador com detecção
coincidente, como o Modelo de Osciladores Múltiplos (Multiple Oscillator Model) e o Modelo
de Frequência da Batida (Beat Frequency Model), em que o tempo seria medido por algum
padrão coincidente de disparos neuronais.
Capítulo 1. Introdução Geral
11
No presente trabalho, iremos abordar os aspectos teóricos apenas da Teoria da
Expectativa Escalar (SET) pelo fato desta possuir um maior número de evidências
neurofarmacológicas e neuroanatômicas que corroboram sua proposição.
1.3.1 Teoria da Expectativa Escalar (SET, Scalar Expectancy Theory)
A teoria da expectativa escalar (SET) é aquela sobre processamento temporal que
domina o meio científico em termos de citações e publicações (Church, 1999; Lewis & Miall,
2006). A SET foi desenvolvida por John Gibbon (Gibbon, 1977) na tentativa de se
compreender o mecanismo de estimação de intervalos de tempo em ratos, utilizando-se
paradigmas de condicionamento operante. A SET se fundamenta em modelos matemáticos
ao explicar a forma da distribuição de respostas e as funções dos seus componentes; no
entanto, a relevância da SET para as teorias neurais de processamento temporal está
principalmente nos componentes propostos para o modelo. De acordo com a SET, a
informação temporal é processada por dois componentes: um oscilador (ou marca-passo),
que emite pulsos em uma certa frequência, e um acumulador (ou integrador), que acumula
os pulsos emitidos pelo oscilador. Uma característica importante do acumulador é que ele é
ligado no inicio do intervalo a ser estimado e desligado no final, como um cronômetro. O
modelo proposto por Gibbon também inclui uma memória de referência para intervalos
temporais e um comparador, que compara, durante a estimação, os intervalos existentes na
memória de referência com o conteúdo do acumulador, e o desliga assim que a duração do
intervalo a ser medido tiver sido alcançada (Figura 1.1).
Figura 1.1: Teoria da Expectativa Escalar (SET).
A parte superior do esquema mostra os dois
componentes do “relógio”, o sistema oscilador-
acumulador. Os pulsos emitidos pelo oscilador e
acumulados pelo acumulador são comparados
com intervalos da memória de referência e, então,
um comportamento (resposta) é observado. Figura
adaptada de Wearden, 2004
Capítulo 1. Introdução Geral
12
Modelos neurais de processamento temporal têm tentado identificar os substratos
cerebrais que corresponderiam ao oscilador, ao acumulador e ao comparador, sendo que,
em grande parte dos estudos, o par de componentes oscilador-acumulador é o foco
principal (Wearden, 2003). De fato, as funções exercidas pelo oscilador e pelo acumulador
possuem raízes mais profundas na questão fundamental do processamento temporal, ou
seja, como o cérebro computaria a passagem do tempo.
1.3.1.1 Bases neurais do modelo oscilador-acumulador
Se realmente existir um sistema oscilador-acumulador no cérebro, quais as
estruturas cerebrais que poderiam exercer essas funções? O substrato neural mais aceito
para o modelo oscilador-acumulador é o loop fronto-estriatal (Pouthas et al., 2005), sendo
que os circuitos estriatais atuariam como um oscilador e uma região do córtex frontal medial
atuaria como um acumulador.
O estriado como um oscilador
As primeiras evidências de que o estriado poderia estar envolvido em tarefas de
estimação de intervalos vieram de estudos farmacológicos. Esses estudos mostram que
manipulações dopaminérgicas podem afetar o julgamento da duração de intervalos,
utilizando, em sua maioria, o procedimento de “intervalo de pico” (peak interval). Nesse
procedimento, os sujeitos (ratos) são treinados em um programa de intervalo fixo antes da
introdução dos testes de sondagem (probe), em que o intervalo é mantido, mas o reforço é
omitido. Uma curva gaussiana de respostas para os testes de sondagem é obtida, com o
pico da curva indicando o instante em que o sujeito julga como sendo o final do intervalo,
pico este que é utilizado como uma medida da precisão da percepção temporal do sujeito
(Balci et al., 2009). Foi observado que agonistas dopaminérgicos, como a metanfetamina,
levam à sub-estimativa dos intervalos temporais, enquanto que antagonistas
dopaminérgicos, como o haloperidol, levam à superestimativa desses intervalos (Maricq et
al., 1981; Maricq & Church, 1983; Buhusi & Meck, 2002). Embora à primeira vista esses
achados possam ser explicados em termos de um aumento da atividade motora, essa
explicação é insatisfatória, pois o mesmo resultado foi demonstrado, em ratos, em um
procedimento de correspondência perceptual (perceptual matching). Neste caso, os sujeitos
foram treinados a responder utilizando uma alavanca para o intervalo curto e outra alavanca
para o intervalo longo e, posteriormente, foram testados com esses dois intervalos e mais
sete intervalos distratores. Sob o efeito da metanfetamina, os sujeitos respondiam para
intervalos mais curtos do que aqueles que eles haviam sido treinados e sob o efeito do
Capítulo 1. Introdução Geral
13
haloperidol, eles respondiam para intervalos mais longos (Maricq & Church, 1983). Outro
estudo realizou registros eletrofisiológicos em uma tarefa durante a qual os ratos eram
reforçados por suas respostas a dois intervalos probabilísticos, 10 s e 40 s. Foi observado
que o padrão de atividade de um conjunto de neurônios do estriado coincidia com a pressão
da alavanca (resposta motora), enquanto que a atividade de outro conjunto não coincidia
com a resposta motora, mas, sim, com a “marcação” do intervalo de 40 s, o que sugere a
dissociação entre resposta motora e codificação temporal no estriado (Matell et al., 2003).
No contexto do modelo da SET, a alteração da estimação de intervalos causada
pelas manipulações dopaminérgicas tem sido explicada por uma proposição de que os
pulsos do oscilador seriam alterados de acordo com a taxa de estimulação dos receptores
dopaminérgicos: um agonista levaria ao aumento da taxa de pulsos do oscilador, enquanto
que um antagonista induziria o contrário (Matell & Meck, 2004). Uma observação que dá
suporte à idéia de que a dopamina seria um dos elementos moduladores dos pulsos do
oscilador no modelo da SET é o fato da estimação de intervalos manter sua propriedade
escalar sob as manipulações dopaminérgicas (Meck, 1996). Acredita-se que a substância
negra pars compacta seja o principal núcleo dopaminérgico modulador do oscilador, que
seria o estriado. O estriado é o principal eferente das fibras dopaminérgicas da substância
negra pars compacta, e lesões, em ratos, nessas duas estruturas levam a uma piora no
desempenho no julgamento de intervalos temporais (Matell & Meck, 2004).
Pacientes com a doença de Parkinson (PD, Parkinson Disease) mostram um
prejuízo em tarefas de estimativa de intervalos temporais, o que tem sido utilizado como
uma evidência adicional de que a dopamina seria um neurotransmissor fundamental no
processamento temporal. Na doença de Parkinson, ocorre uma degeneração dos neurônios
dopaminérgicos da substância negra pars compacta e, por consequência, a quantidade de
dopamina que chega ao estriado é reduzida. Os pacientes com PD mostram um prejuízo
tanto em tarefas de produção e reprodução de intervalos temporais quanto em tarefas de
discriminação temporal entre dois estímulos consecutivos (temporal discrimination
threshold), prejuízo este reduzido com a intervenção medicamentosa (L-DOPA) que
restabelece os níveis de dopamina (Artieda et al., 1992; Malapani et al., 2002). Entretanto,
no caso dos pacientes com PD, o efeito da depleção de dopamina no estriado não é
refletido simplesmente como uma lentificação do relógio cerebral. Pacientes com PD
treinados para dois intervalos temporais tendem a produzir um intervalo equivalente à média
dos dois intervalos quando testados, o que sugere um prejuízo na memória temporal, que
vai além da alteração da taxa de pulsos de um oscilador (Malapani et al., 1998).
Capítulo 1. Introdução Geral
14
O córtex frontal medial como um acumulador
A proposição de que o córtex frontal medial seria o substrato neural do acumulador
do modelo da SET tem como principal fundamento o fato de que um sinal elétrico cerebral,
conhecido por variação contingente negativa (CNV, contingent negative variation), se
origina nessa estrutura e possui propriedades de um acumulador. A CNV é um potencial
negativo lento (de baixa freqüência) observado em medidas de eletroencefalografia (EEG)
quando a ocorrência de um evento é esperada. O surgimento do CNV é típico em
paradigmas no qual o estímulo de interesse é precedido por um sinal de aviso, ou quando
aquele ocorre em intervalos de tempo fixos. Desta forma, o CNV é um potencial relacionado
à preparação e expectativa, sendo observado mesmo quando uma resposta motora não é
exigida (Brunia & van Boxtel, 2001). Consistente com a hipótese de que o loop fronto-striatal
funcionaria como um oscilador-acumulador é a observação da redução da amplitude do
CNV em pacientes com PD (Oishi et al., 1995), sugerindo que o input dopaminérgico do
estriado para o córtex frontal medial (Cools et al., 2008) seja crucial para a ocorrência do
CNV.
Entretanto, o CNV não representa apenas a construção da expectativa ao longo do
tempo. Alguns estudos mostram que a negatividade do CNV está relacionada com a
duração esperada do intervalo entre o sinal de aviso e o alvo. Em um paradigma de atenção
temporal, no qual o sinal de aviso indica o momento em que o alvo irá surgir, observou-se
que a negatividade do CNV era maior para intervalos curtos do que para intervalos longos
(Miniussi et al., 1999). O mesmo foi observado em um procedimento de pareamento
atrasado com o modelo (DMS, delayed match-to-sample) utilizando dois intervalos
temporais como modelo, um curto e um longo, em que a apresentação do intervalo curto
levava a um aumento da negatividade (Pfeuty et al., 2005). Nesse estudo também foi
demonstrado que, quando os sujeitos subestimavam a duração do intervalo teste, o pico do
CNV se adiantava mesmo quando o intervalo teste estava, de fato, pareado com o intervalo
modelo. Outros estudos corroboram a evidência de que o CNV está relacionado com a
duração subjetiva de um intervalo temporal. Macar e colaboradores (1999) utilizaram uma
tarefa na qual os sujeitos, em uma primeira etapa, produziam um intervalo padrão de 2,5 s
e, em uma segunda etapa, comparavam outros intervalos ao intervalo padrão. Foi
observado um aumento da negatividade do CNV sempre que o intervalo padrão era
percebido como mais curto que 2,5 s, ou seja, quando os sujeitos produziam um intervalo
mais curto que 2,5 s na etapa 1 e quando os sujeitos julgavam intervalos como sendo mais
longos que o padrão na etapa 2, mesmo quando estes não o eram.
Capítulo 1. Introdução Geral
15
Desta forma, além de um índice atencional, o CNV está relacionado com o instante
em que o sujeito espera a ocorrência de um evento, ou seja, com a estimação de intervalos.
Uma vez que o CNV atinge seu pico ao final subjetivo de um intervalo e logo retorna à linha
de base, esse potencial deve refletir uma atividade neural governada por informações
temporais precisas.
Funções do acumulador
Alguns autores propõem que o CNV é um marcador do EEG que refletiria o
comportamento de um mecanismo do tipo “acumulador” (Macar & Vidal, 2004). Segundo
esta proposição, também baseada no fato de que o CNV atinge seu máximo em eletrodos
frontais mediais, a ativação de um sítio no córtex frontal medial aumentaria conforme o
envio dos pulsos de um oscilador situado no estriado até atingir um limiar que representaria
o final de um intervalo temporal. Dentro do contexto da SET, o córtex frontal medial atuaria
como um acumulador e também um comparador, uma vez que a proposição diz que tanto a
taxa quanto o limiar de acumulação são determinados a partir de um intervalo de referência
pré-aprendido (Pfeuty et al., 2005). De fato, Macar e Vidal (2003) mostraram que a
amplitude do CNV é um indicador do desempenho dos sujeitos apenas nas tarefas em que
a memória para o intervalo a ser comparado já foi consolidada. Eles compararam o CNV
obtido na fase de treino, quando o aprendizado do intervalo era feito com o auxílio de um
retorno do desempenho (feedback), e na fase teste, quando os indivíduos deveriam julgar o
intervalo com ou sem o feedback. As variações na amplitude do CNV indicadoras de
desempenho foram observadas apenas na segunda fase do experimento.
Uma vez que o CNV é um componente do EEG, uma técnica que possui limitações
de resolução espacial, principalmente para localização de áreas mediais, é difícil precisar
mais do que “córtex frontal medial” ao se referir à sua origem. O CNV atinge seu máximo
nos eletrodos FCZ e CZ, posicionados na linha média sobre as regiões fronto-central e
central, e, desta forma, supõem-se que esse potencial se origine na área motora
suplementar (SMA, Supplementary Motor Area) propriamente dita ou na pré-área motora
suplementar (pre-SMA, Presupplementary Motor Area), localizada anteriormente a SMA.
Embora estas duas áreas sejam adjacentes, elas diferem em relação à conectividade e
função. A SMA possui conexões principalmente com os córtices motor e pré-motor e a pre-
SMA com regiões do córtex pré-frontal, conexões estas que fazem com que as funções da
SMA estejam mais relacionadas com as áreas motoras e as funções da pre-SMA com as
áreas pre-frontais (Picard & Strick, 2001; Johansen-Berg et al., 2004). Com respeito às
conexões ao estriado, a pre–SMA está conectada às regiões anteriores do estriado, as
Capítulo 1. Introdução Geral
16
quais correspondem aos compartimentos associativos desse núcleo, enquanto que tanto a
SMA quanto o córtex motor estão conectados ao estriado posterior, o qual faz parte do seu
compartimento sensório-motor (Lehéricy et al., 2004). Apesar da distinção entre SMA e pre–
SMA representar uma distinção entre o córtex pré-motor e o córtex pré-frontal, é
interessante notar que existe na literatura trabalhos que mostram o envolvimento da SMA
em tarefas de percepção temporal, mesmo em tarefas não-motoras (Cui et al., 2009). Esta
observação sugere que o sistema motor também poderia estar envolvido no processamento
da informação temporal de uma forma geral e que sua ativação poderia estar relacionada
ao tipo e demanda da tarefa.
Nagai e colaboradores (2004) conduziram um experimento com medidas
simultâneas de EEG e fMRI com a intenção de localizar a origem do CNV. Os sujeitos
deveriam responder, pressionando um botão, a um beep (sinal “go”) que era precedido (3,5
– 4,5 s) por um beep de aviso. Os resultados mostraram que a amplitude do CNV se
correlacionava principalmente com a ativação de SMA, mas também com ativação do
cíngulo anterior e tálamo. Entretanto, a área reportada como SMA também compreende a
pre–SMA, com porções se estendendo à frente do plano y=0 (Johansen-Berg et al., 2004).
A ativação tanto de SMA quanto da pre-SMA vem sendo relatada por vários experimentos
de fMRI utilizando tarefas temporais que sabidamente evocam o CNV (Macar et al., 2002;
Coull et al., 2004; Macar et al., 2004; Jantzen et al., 2005). Entretanto, alguns autores
relatam a ativação frontal medial como SMA ou pré-SMA de forma arbitrária, descrevendo
uma ativação na SMA e listando coordenadas pertencem à pre-SMA, e vice-versa. Talvez a
confusão exista porque, na maioria dos estudos, o pico de ativação se localiza no limite
entre as duas áreas (y=±3). Os estudos de percepção temporal utilizando técnicas de
neuroimagem serão abordados de forma mais detalhada na próxima seção.
Dois estudos eletrofisiológicos recentes utilizando registro unitário (single-unit
recording) em macacos mostraram o envolvimento das áreas frontais mediais na construção
da expectativa temporal. No primeiro (Akkal et al., 2004), macacos foram treinados a
responder a eventos que poderiam ser separados por intervalos fixos ou variáveis. Apenas
a atividade neuronal da pre-SMA foi registrada, na qual foi observado um aumento gradual
da atividade apenas no bloco com intervalos fixos. No segundo estudo (Mita et al., 2009), foi
registrada a atividade neuronal tanto na pre-SMA quanto na SMA. Os macacos deveriam
obedecer à instrução dada por uma dica visual (luz amarela, verde ou vermelha) sobre um
dos três intervalos (2, 4 ou 8 s) que eles deveriam esperar para realizar a tarefa (soltar um
botão). Principalmente em neurônios da pre-SMA, observou-se um aumento gradual da
atividade durante o período de espera, atingindo seu pico ao final do intervalo e caindo
Capítulo 1. Introdução Geral
17
abruptamente logo após. Os resultados dos dois trabalhos mostram um perfil de atividade
neuronal, particularmente na pre-SMA, que reflete a construção da expectativa temporal.
1.4 Neuroimagem e tempo
Métodos de neuroimagem como fMRI e PET (Positron Emission Tomography),
devido sua natureza exploratória, têm se mostrado ferramentas com grande potencial para
o estudo da representação temporal pelo cérebro. A técnica de fMRI investiga, em toda a
extensão cerebral, regiões possivelmente envolvidas no processamento do estímulo em
questão. Essa técnica não oferece evidências diretas em relação à arquitetura cerebral, a
qual se acredita organizada em uma rede funcional em grande escala (Perlbarg & Marrelec,
2008). Esse tipo de organização pode ser definida como um grande número de regiões
segregadas (com propriedades funcionais em comum) espalhadas por todo o cérebro que,
por estarem anatomicamente conectadas, interagem ao executar tarefas cognitivas
complexas (Tononi et al., 1994; Bressler & Tognoli, 2006). As redes funcionais em grande
escala são chamadas redes neuro-cognitivas e em sua dinâmica estão baseados os
processos cognitivos (Mesulam, 1990; Bressler & Tognoli, 2006). No entanto, vários estudos
de fMRI evidenciam a distribuição espacial das regiões cerebrais que sofrem co-ativação
em uma mesma tarefa cognitiva, as quais são consideradas, em conjunto, como uma rede
de ativação funcional. Apesar de não trazerem informações sobre as relações anatômicas
(conectividade anatômica) e funcionais (conectividade funcional ou efetiva) entre as áreas,
as redes de ativação funcional oferecem suporte a uma característica fundamental das
redes neuro-cognitivas: a multifuncionalidade (Bressler & Tognoli, 2006; Fuster, 2006).
Desde as primeiras análises clínicas em pacientes com lesões cerebrais focais até
estudos de lesão e eletrofisiologia em animais visando a investigação de prejuízos
cognitivos, é demonstrada a multifuncionalidade de uma dada área cortical. Nesse sentido,
a sua contribuição a diversas operações cognitivas acontece não por meio de uma única
função específica, mas, sim, por um conjunto de funções desempenhadas pela área. Desta
forma, não existe uma correspondência biunívoca entre localização e função cortical
(Bressler & Tognoli, 2006). A multifuncionalidade das áreas cerebrais é uma proposição
central para a interpretação dos estudos de fMRI. Primeiro, os dados de ativação cerebral
podem ser comparados entre diferentes estudos ao se investigar, por exemplo, a existência
de ativação seletiva causada pela estimação de intervalos de tempo no contexto de
diferentes tarefas de percepção temporal. Segundo, uma consequência da natureza
Capítulo 1. Introdução Geral
18
exploratória da técnica de fMRI é que a interpretação dos resultados é frequentemente
baseada em uma inferência reversa (Poldrack, 2008). Isso significa que o envolvimento de
uma dada região cerebral em uma tarefa cognitiva deve ser interpretado a partir das
funções cognitivas já conhecidas desta região, o que constrói associações entre sistemas
cognitivos. Um exemplo particular da literatura de percepção temporal é a associação entre
percepção temporal e ativação do sistema motor.
1.4.1 Associação entre processamento temporal e planejamento motor
Além da ativação das áreas motoras de associação localizadas no córtex frontal
medial (SMA e pre-SMA) discutidas anteriormente, estudos de fMRI e processamento
temporal também têm mostrado ativação nas partes ventral e dorsal do córtex pré-motor
lateral (PMd e PMv) (Schubotz & von Cramon., 2001; Pouthas et al., 2005), lóbulo parietal
inferior (LPI) (Coull & Nobre, 1998; Assmus et al., 2005), núcleos da base, principalmente
putâmen e substância negra (Ferrandez et al., 2003; Rubia & Smith, 2004) e cerebelo
(O’Reilly et al., 2008).
Uma das explicações para o envolvimento de áreas motoras de associação no
processamento temporal é a de que o elemento temporal da tarefa funcionaria como uma
dica ou uma vantagem ao planejamento motor, facilitando a ação. Por exemplo, Coull e
Nobre (1998) desenvolveram um paradigma para o estudo da atenção orientada ao tempo
análogo ao paradigma clássico utilizado por Posner e colaboradores (1980) para o estudo
da atenção orientada ao espaço. Durante a tarefa, os participantes recebiam uma dica
informando a localização e/ou instante prováveis do surgimento do alvo, o qual deveria ser
respondido pressionando um botão. Um aumento da atividade no sulco intra-parietal, córtex
pré-motor ventral e cerebelo, revelado tanto por fMRI quanto por PET, foi observado
exclusivamente durante a orientação temporal da atenção. Duas interpretações são
possíveis a partir desses resultados: o mesmo circuito envolvido no planejamento de
respostas motoras estaria também envolvido no processamento temporal, ou o
conhecimento do instante do surgimento do estímulo exacerbaria o preparo motor, pois o
instante do surgimento do estímulo determina o instante da resposta motora. Entretanto, a
segunda interpretação é enfraquecida pela observação do aumento da atividade em áreas
motoras de associação em tarefas não-motoras de processamento temporal. Em uma tarefa
variando apenas a demanda atencional à duração ou cor do estímulo, foi mostrado que a
ativação no PMd, LPI, pré-SMA e putâmen aumentava gradualmente com a demanda da
Capítulo 1. Introdução Geral
19
atenção voltada especificamente à duração do estímulo (Coull et al, 2004). Outro estudo
observou ativação no LPI, pre-SMA e PMv em uma tarefa na qual os participantes deveriam
monitorar sequências temporais em busca de erros (Schubotz & von Cramon, 2001). Além
das evidências vindas de experimentos de neuroimagem a favor de uma associação não
epifenomenológica entre funções motoras e temporais, estudos em pacientes com lesões
em áreas motoras de associação também apontam um prejuízo do processamento
temporal, principalmente estimação de intervalos de tempo, em tarefas não-motoras (Mauk
& Buonomano, 2004).
Embora o processamento temporal, tanto em tarefas motoras quanto não-motoras,
esteja associado com a ativação de áreas envolvidas no planejamento motor, alguns
pesquisadores têm proposto uma distinção entre processamento temporal motor e não-
motor, sugerindo que eles estariam envolvidos com a ativação de redes funcionais distintas.
1.4.2 Processamento ‘cognitivo’ e ‘automático’ na estimação de intervalos temporais
Em 2003, Lewis e Miall (Lewis & Miall, 2003a) publicaram uma revisão sistemática
da literatura de estimação de intervalos temporais em neuroimagem a qual tem sido
bastante influente nessa área de estudo. Os autores sugerem uma dissociação entre dois
sistemas de estimação de intervalos baseada em três características da tarefa: a duração
do intervalo, o uso de movimento para a estimativa e previsibilidade da tarefa. O primeiro
sistema seria de estimação automática, o qual agenciaria intervalos curtos (sub-segundos),
dentro da escala temporal do sistema motor. Esse sistema, de acordo com os autores,
utilizaria áreas do circuito motor na produção de intervalos temporais por meio de
movimentos previsíveis ou já aprendidos e, desta forma, seria um sistema não-cognitivo no
sentido de que o desempenho não seria afetado por demandas cognitivas, como memória
ou atenção. O segundo sistema seria controlado pela cognição e processaria intervalos
longos (multi-segundos) não definidos pelo movimento, sendo, desta forma, dependente de
áreas de atenção e memória de trabalho, principalmente o córtex pré-frontal direito (Lewis &
Miall, 2006).
A possibilidade da existência de dois sistemas de estimação de intervalos para
diferentes escalas temporais é corroborada por evidências tanto psicológicas quanto
fisiológicas. Psicologicamente, é observada uma descontinuidade da propriedade escalar da
estimação de intervalos em torno do valor de 1,5 segundos (Gibbon et al., 1997) e apenas a
Capítulo 1. Introdução Geral
20
estimação de intervalos de multi-segundos é prejudicada pela adição de uma tarefa
secundária distratora (Field & Groeger, 2004) (ver seção 1.1.1.2). Fisiologicamente, a
estimação de intervalos de sub- e multi-segundos parece depender de diferentes estruturas.
Por exemplo, a aplicação de pulsos magnéticos, por meio de Estimulação Magnética
Transcraniana (TMS, Transcranial Magnetic Stimulation), sobre o cerebelo afeta apenas a
estimação de intervalos curtos, enquanto que tanto TMS quanto lesões no córtex pré-frontal
prejudicam apenas a estimação de intervalos longos (Koch et al., 2002, 2003, 2007; Lee et
al., 2007). Além disso, manipulações dopaminérgicas afetam a estimação de ambas as
escalas de intervalos, enquanto que manipulações colinérgicas prejudicam apenas a
estimação de intervalos de multi-segundos, reforçando a suposição de uma ligação entre
estimação de intervalos longos e funções pré frontais (Rammsayer, 1999).
As tarefas perceptuais utilizadas nos estudos do tempo ‘cognitivo’ são
principalmente variantes do procedimento de pareamento atrasado com o modelo (DMS,
delayed match-to-sample) (Rao et al., 2001; Ferrandez et al., 2003; Coull et al., 2004),
enquanto que estudos do tempo ‘automático’ empregam tarefas motoras de reprodução de
intervalos (Hinton et al., 2004; Macar et al., 2004) ou movimento rítmico dos dedos da mão
(rhythmic finger tapping) (Kawashima et al., 2000; Jantzen et al., 2005). A rede motora
envolvida na estimação automática de intervalos descrita por Lewis e Miall (2003a)
compreenderia a SMA, PMv, PMd, núcleos da base e cerebelo, enquanto que a rede
funcional perceptual envolvida na estimação cognitiva dependeria, principalmente, do córtex
pré-frontal dorsolateral (DLPFC, Dorsolateral Pre-Frontal Cortex) e dos córtices parietais.
No entanto, os autores chamam a atenção para a ativação em áreas motoras relatada por
alguns estudos de estimação de intervalos, tanto curtos quanto longos, que não utilizaram
resposta motora. De fato, a interpretação dos resultados de alguns estudos de estimação de
intervalos de tempo pode ser obscurecida por fatores de confusão (confounders). Por
exemplo, um dos problemas dos estudos que utilizam o procedimento DMS é o fato de que,
durante a tarefa controle, os sujeitos devem comparar alguma outra dimensão do estímulo
que não sua duração, como intensidade de brilho ou cor para estímulos visuais e timbre
sonoro para estímulos auditivos. Porém, características do estímulo como brilho ou cor são
julgadas instantaneamente, o que não ocorre com o julgamento de duração, em que o
sujeito deve sustentar a atenção por toda a apresentação do estímulo, sendo prejudicado
por tarefas concorrentes (Brown, 1997). O processamento sustentado em uma tarefa pode
levar a uma maior ativação funcional nas áreas envolvidas, ao contrário de um
processamento transitório (Braver et al., 2003). Poderia a ativação nos córtices pré-frontal e
parietal relatada por vários trabalhos utilizando a tarefa DMS ser apenas o reflexo de uma
maior demanda de atenção da tarefa temporal comparada à tarefa controle? Na tentativa de
Capítulo 1. Introdução Geral
21
sanar essa dúvida, dois experimentos utilizaram tarefas controle que também exigiam
processamento sustentado para seu julgamento, comparando a estimação da duração de
intervalo (curtos e longos) com a estimação da cor do estímulo que variava continuamente
entre tons de vermelho e azul (Coull et al., 2004), ou com a estimação do comprimento de
uma linha que variava entre curto e longo (Lewis & Miall, 2003b). Ativação no DLPFC, LPI,
pre-SMA e putâmen foi observada especificamente para a tarefa de estimação do intervalo
temporal, o que sugere que essas regiões, motoras e perceptuais, façam parte de uma rede
de discriminação temporal tanto para intervalos curtos quanto longos (Lewis e Miall, 2003b).
1.4.3 Dissociação entre estimação temporal explícita e expectativa temporal
Recentemente, Coull e Nobre (2008) publicaram uma revisão sobre percepção
temporal e fMRI onde propuseram uma nova dissociação que vai além daquela sobre
estimação de intervalos proposta por Lewis e Miall (2003a). A revisão propõe uma distinção
funcional (neuroanatômica) entre estimação implícita e explícita da duração de um intervalo
de tempo (Figura 1.2 a), distinção esta baseada em uma característica fundamental da
tarefa: se o sujeito deveria fornecer, ou não, uma estimação clara, ou explícita, da duração
de um estímulo ou intervalo. Segundo a revisão, as tarefas de estimação explícita (Figura
1.2 b) podem ser tanto perceptuais, em que o sujeito deve comparar e julgar durações de
estímulos (ou intervalos entre estímulos), quanto motoras, em que o sujeito deve reproduzir
uma duração por meio de uma ação motora sustentada, atrasada ou periódica. Em todos os
casos, o objetivo é o de fornecer uma estimação precisa da duração de um intervalo de
tempo. A dissociação proposta por Lewis e Miall (2003a), anteriormente discutida, se limita
à revisão de artigos que utilizam apenas tarefas de estimação explícita de intervalos, tanto
perceptual (ou ‘cognitiva’) quanto motora (ou ‘automática’). Segundo Coull e Nobre (2008),
SMA, núcleos da base, cerebelo, córtex pré-frontal ventrolateral (VLPFC, Ventrolateral Pre-
Frontal Cortex) e córtices parietais seriam as áreas cerebrais essenciais na estimação
temporal explícita. Entretanto, a contribuição ou função de cada uma delas dentro de uma
rede de percepção temporal ainda permanece controversa.
Coull e Nobre (2008) acrescentam em sua revisão a discussão sobre estimação
implícita de intervalos temporais. Ainda segundo a revisão, diferentemente das tarefas
temporais explicitas, o cálculo do intervalo temporal em uma tarefa de estimação implícita
seria apenas um subproduto da tarefa e não seu objetivo principal. Aqui, os sujeitos devem
fazer julgamentos perceptuais sobre alguma característica do estímulo ou executar alguma
Capítulo 1. Introdução Geral
22
ação motora. Mas, mesmo que nenhuma estimação clara seja requerida pela tarefa,
qualquer estrutura temporal inerente à taxa de apresentação do estímulo ou à execução de
um movimento recrutará mecanismos implícitos de estimação temporal. As tarefas de
estimação implícita também podem ser motoras ou perceptuais. Um exemplo de uma tarefa
motora de estimação implícita seria o desenho contínuo de círculos em um ritmo regular,
em que a estimação temporal emerge a partir do controle motor (chamado de “estimação
temporal emergente”) e é dependente principalmente do cerebelo (Ivry et al., 2002; Zelaznik
et al., 2002).
Por sua vez, as tarefas perceptuais implícitas seriam aquelas em que a
previsibilidade temporal do estímulo é utilizada na construção da expectativa temporal sobre
quando um evento irá ocorrer. Ainda segundo Coull e Nobre (2008), a expectativa temporal
poderia se estabelecer de forma subconsciente e não-intencional (‘exógena’) ou de forma
consciente e deliberada (‘endógena’) (Figura 1.2 c). A expectativa temporal endógena surge
quando o sujeito faz uso de dicas temporais explícitas, como na tarefa de atenção orientada
ao tempo adaptada da tarefa de Posner por Coull e Nobre (1998), ou utiliza intervalos
regulares entre estímulos (Sakai et al., 2002). Neste caso, a construção da expectativa
temporal deve envolver mecanismos de controle atencional voluntários, ou de ‘alta ordem’
(top-down). As principais áreas cerebrais envolvidas na expectativa endógena seriam o LPI
esquerdo, PMv e cerebelo. Por outro lado, a expectativa temporal exógena surgiria de forma
incidental como um subproduto da estrutura temporal regular e previsível de um estímulo.
Por exemplo, a expectativa temporal exógena é gerada em tarefas nas quais o objetivo do
sujeito é o de julgar, em uma trajetória espaço-temporal constante, o instante da chegada
de um objeto em um local-alvo (TTC, time-to-contact) (Indovina et al., 2005), se houvesse
colisão caso um objeto continuasse se movimentando (Assmus et al., 2003; Coull et al,
2008) ou, simplesmente, a posição futura de um objeto (O’Reilly et al., 2007). Nesse caso,
os sujeitos utilizam a informação temporal implícita da velocidade do objeto em movimento
para predizer suas posições futuras. As regularidades no padrão do estímulo capturam a
atenção do sujeito de forma reflexiva e são incidentalmente utilizadas na realização da
tarefa. Desta forma, a construção da expectativa temporal exógena deve envolver
mecanismos de controle atencional involuntários, ou de ‘baixa ordem’ (bottom-up). As
principais áreas cerebrais envolvidas na expectativa exógena seriam a pre-SMA (Cui et al.,
2009), LPI, PMv, PMd, VLPFC, núcleos da base e cerebelo.
Capítulo 1. Introdução Geral
23
Figura 1.2: (a) Taxonomia funcional da estimação de intervalos temporais. Estimação temporal explicita (b)
ocorre tanto em tarefas motoras, como reprodução temporal, quanto em tarefas perceptuais de discriminação
temporal. Na estimação temporal implícita, a estimação de duração não é o objetivo central da tarefa, mas
ocorre como um subproduto da regularidade temporal em tarefas motoras (estimação emergente) ou
perceptuais (expectativa temporal). A expectativa temporal (c) pode se estabelecer de forma incidental através
da estrutura regular do estímulo, como velocidade constante de um objeto em movimento (expectativa exógena),
ou de forma deliberada através de dicas que informam a duração do intervalo entre a dica e o alvo (expectativa
endógena). Nos dois casos, o sujeito utiliza a informação temporal, implícita ou explícita, para predizer a
localização temporal do alvo. Figura adaptada de Coull & Nobre, 2008
A questão de como a informação temporal em uma tarefa de expectativa exógena
seria utilizada pelo cérebro é o tema central da presente tese. Quais circuitos e mecanismos
cerebrais estariam envolvidos na representação preditiva dentro do curso temporal
probabilístico de um evento para que seja possível a extrapolação de seus estados futuros?
Para o estudo do processamento temporal exógeno, utilizamos duas tarefas diferentes de
Capítulo 1. Introdução Geral
24
expectativa temporal implícita, em dois experimentos independentes. No primeiro
experimento, utilizamos uma tarefa naturalística de predição temporal na qual os
participantes deveriam julgar o instante em que um objeto, exibindo movimento pendular,
atingiria suas alturas máximas. No segundo experimento, utilizamos videoclipes de cenas
reais como estímulo em um teste de detecção de correspondência temporal a partir da
extrapolação do movimento. As duas tarefas dependem fundamentalmente de mecanismos
de predição temporal para a sua realização.
Tradicionalmente, a habilidade de se predizer a evolução temporal de um evento, ou
seja, de se produzir padrões dinâmicos de percepção e ação coordenados com o ambiente
para se alcançar um objetivo, é descrita em termos de modelos progressivos (forward
models) e seus modelos inversos (Kawato et al., 1993; Wolpert & Miall, 1996; Kawato,
1999). Modelos progressivos são uma classe de mecanismos internos de processamento
de informação que predizem o estado futuro de um sistema, como o sistema motor
esquelético ou sistema visual, a partir de seu estado atual. Em outras palavras, os modelos
progressivos simulam como um sistema baseado em (ou controlado por) seus mecanismos
se modifica em função do tempo. Os modelos progressivos predizem consequências
sensoriais a partir de causas do ambiente, enquanto que seus modelos inversos, por outro
lado, calculam a transformação reversa das entradas (inputs) sensoriais em suas causas.
Conceitualmente, um modelo inverso, ou problema inverso, é considerado um problema
mal-posto (ill-posed), geralmente por não apresentar uma solução estável, ou robusta, em
relação a ruídos. Assim, torna-se necessária a introdução de informação adicional, além dos
dados originais, na forma de termos de restrição (constraints), para a regularização da
solução (Poggio et al., 1985). Recentemente, em uma série de trabalhos, Karl Friston tem
apresentado uma teoria de predição cortical baseada em dois modelos, gerativo e de
reconhecimento, suscitados a partir dos modelos progressivo e inverso, respectivamente
(Friston 2003, 2005; Friston et al., 2006; Friston & Kiebel, 2009), que propõe uma solução
bem interessante ao problema inverso.
1.4.4 Codificação preditiva (predictive coding) e hierarquia cortical
Sistemas biológicos são sistemas termodinamicamente abertos no sentido em que
estão em constante troca de energia, matéria e informação com o meio e, desta forma,
operam longe do equilíbrio. Outra característica definidora dos sistemas biológicos é o seu
comportamento de auto-organização. Entretanto, os sistemas biológicos vão além da
definição de sistemas dissipativos e auto-organizados. Um organismo é determinado por
Capítulo 1. Introdução Geral
25
sua estrutura, a qual se modifica constantemente e em congruência com as modificações
aleatórias do seu meio em uma relação circular, ou seja, o meio produz alterações na
estrutura dos organismos, que também agem sobre o meio. Esse fenômeno por ser
chamado de acoplamento estrutural (Maturana & Varela, 1984). A conservação do
acoplamento estrutural permite que um organismo se sustente por longos períodos de
tempo e, desta forma, evite uma “transição de fase”, o que levaria a uma perda de sua
organização. Friston e colaboradores (Friston 2003, 2005; Friston et al., 2006; Friston &
Kiebel, 2009) argumentam que a capacidade de um organismo em minimizar sua energia-
livre (energia “útil” do sistema da qual a entropia é subtraída) é crucial na manutenção de
sua organização. A minimização da energia-livre aconteceria por meio da minimização da
imprevisibilidade da co-ocorrência de uma entrada (input) sensorial e suas causas, ou seja,
da minimização do erro de predição. Mas como descrever essa minimização baseando-se
na estrutura e no funcionamento do cérebro? Descreveremos abaixo, de forma simplificada,
a teoria do processamento perceptual baseado na codificação preditiva (predictive coding)
desenvolvida por Friston e colaboradores.
Causas e representações
Representação seria qualquer resposta neuronal sensorial que represente alguma
‘causa’. Causas seriam quantidades ou estados necessários para a geração de informação
sensorial. A entrada (input) sensorial e suas causas são representadas nos termos de uma
função não-linear: u = g(ν,θ), em que ν é um vetor (ou uma lista) das causas presentes no
ambiente (como a velocidade de um objeto ou sua luminosidade), u representa a entrada
sensorial, g(ν,θ) é uma função que gera entradas a partir de causas e θ representa os
parâmetros de um modelo gerativo. Ao contrário das causas, os parâmetros são
quantidades fixas e devem ser aprendidos (veremos adiante que eles correspondem à força
de conexão neuronal no modelo). As causas interagem entre si de uma maneira não-linear,
criando efeitos contextuais (como a sobreposição de objetos em uma cena complexa ou a
classe gramatical de uma palavra em uma frase). Como mencionado anteriormente, o
problema que precisa ser resolvido em relação à previsão de eventos pelo cérebro é
encontrar uma função das entradas sensoriais que reconheça suas causas subjacentes.
Para isso, o cérebro deveria desfazer as interações não-lineares entre as causas para
revelar, dentro de um dado contexto, quais seriam as causas invariantes. O ponto chave
aqui é que a mistura não-linear das causas não é reversível, a não ser que se recorra aos
termos de restrição (constraints); como discutido anteriormente, a simples inversão onde o
reconhecimento das causas a partir das entradas sensoriais seria o inverso da geração
desses dados sensoriais a partir das causas resultaria em um problema mal-posto.
Capítulo 1. Introdução Geral
26
Modelos gerativos, modelos de reconhecimento e codificação preditiva (predictive coding)
Como mostrado acima, os modelos gerativos relacionam causas ν e parâmetros θ,
ambos desconhecidos, às entradas observadas u. O objetivo é o de se fazer inferências
sobre as causas e, assim, aprender os parâmetros. A inferência é simplesmente a
estimativa das causas mais prováveis a partir da estimativa dos parâmetros pelo
aprendizado, o que leva a um modelo de reconhecimento aproximado. A inferência das
causas pelo aprendizado dos parâmetros é realizada dentro de um esquema chamado
“maximização da expectativa”, em que a inferência refletiria as expectativas condicionais
das causas e o aprendizado identificaria a probabilidade máxima de um valor de um
parâmetro. Voltando ao princípio da energia-livre, a maximização da probabilidade de um
evento no ambiente estar causando uma entrada sensorial seria o mesmo que minimizar a
energia-livre por meio da minimização do erro de predição. O erro de predição é a diferença
entre a entrada observada e a prevista pelos modelos gerativo e representacional.
Entretanto, para que a entrada seja prevista, suas causas precisam ser estimadas. Não é
possível, em um modelo, se estimar causas, mesmo que por meio de seus parâmetros, sem
que existam informações prévias (priors) que possam guiar as expectativas, ou seja, não é
possível se estimar algo sem uma referência. É nesse momento que os modelos inversos
recorrem aos termos de restrição, pois chega um momento em que não é possível chegar a
uma solução robusta (reconhecimento das causas e seus parâmetros) utilizando apenas os
dados observados (entrada sensorial). Desta forma, nos perguntamos: de onde vem essa
informação prévia a respeito da probabilidade e covariância das causas já que ela não pode
ser construída pelo próprio cérebro? O modelo gerativo (ou de reconhecimento) proposto
por Friston e colaboradores recorre ao método Bayesiano empírico, no qual a informação
prévia é estimada a partir dos próprios dados observados por uma abordagem hierárquica.
A estimativa das causas feita por um nível da hierarquia serve como informação prévia (ou
termo de restrição) ao nível inferior. Assim, os termos de restrição necessários à codificação
preditiva do modelo de reconhecimento das causas estão agora absorvidos dentro do
mesmo esquema de aprendizado dos parâmetros, e são chamados de hiper-parâmetros. A
seguir, descreveremos como esse modelo se aplica a estrutura cortical.
Hierarquias e conexões corticais
Um princípio chave para a funcionalidade cerebral é sua organização hierárquica
(Zeki & Shipp, 1988; Mesulam, 1998). Essa organização tem sido estudada de forma
Capítulo 1. Introdução Geral
27
meticulosa no sistema visual, onde as áreas inferiores estão próximas das entradas
sensoriais primárias e as áreas superiores, por sua vez, adotam um papel multi-modal ou de
associação. A noção de hierarquia se baseia na distinção entre conexões progressivas e
regressivas (forward e backward). As conexões progressivas se iniciam em camadas
corticais dos níveis inferiores e terminam nos níveis superiores, e as conexões regressivas
fazem o inverso, ou seja, partem das camadas corticais de níveis superiores tendo como
alvo os níveis inferiores. Além dessas conexões extrínsecas, também existem conexões
intrínsecas, tanto intra- quanto inter-camada, que medeiam conexões laterais entre
neurônios próximos em um mesmo nível. Apesar das conexões extrínsecas serem
recíprocas, elas são consideradas funcionalmente assimétricas. As conexões progressivas
são convergentes e não se interagem ao exercerem influências de ‘baixa ordem’ (bottom-
up) nos níveis superiores e, desta forma, seus efeitos evocam uma resposta direta e
obrigatória em níveis superiores, sendo linearmente separáveis. Por outro lado, as
conexões regressivas são divergentes, ocorrendo interações entre as várias influências de
‘alta ordem’ (top-down) nos níveis inferiores, ou seja, as conexões regressivas são
modulatórias e não-lineares. Esse efeito da convergência e divergência das conexões
progressivas e regressivas é refletido na extensão dos campos receptivos do sistema visual;
os campos receptivos de áreas superiores são mais extensos do que aqueles de áreas
inferiores (Zeki & Shipp, 1988). De acordo com Mumford (1992), uma área cortical superior
lida com informações abstratas sobre o mundo, enquanto que as áreas inferiores lidam com
dados concretos. As áreas superiores trabalham para encontrar uma correspondência entre
suas abstrações e os dados concretos recebidos, e enviam de volta aos níveis inferiores um
modelo de reconstrução que melhor se encaixou nos seus dados. Os níveis inferiores, por
sua vez, tentam reconciliar a reconstrução de seus dados feita pelas áreas superiores com
os seus dados propriamente ditos, e reenviam às áreas superiores as características dos
dados que não estavam presentes no modelo de reconstrução (não foram previstos). Outro
cálculo de aproximação é, então, realizado, e as áreas continuam trabalhando de forma
simultânea por dos loops ascendentes e descendentes.
De volta à visão bayesiana empírica proposta por Friston, o papel das conexões
regressivas nas inferências perceptuais seria o de fornecer uma direção contextual aos
níveis inferiores através de uma predição feita a partir das entradas (inputs) dos próprios
níveis inferiores. Quando essa predição é incompleta ou incompatível com os dados das
áreas inferiores, um erro de predição é gerado, o que causa mudanças da área acima até
que uma reconciliação seja estabelecida, ou seja, até que do sinal de erro em áreas
inferiores seja suprimido. As conexões laterais em um mesmo nível controlariam os efeitos
das conexões extrínsecas controlando, assim, o equilíbrio entre a predição (regressiva) e
Capítulo 1. Introdução Geral
28
informação sensorial (progressiva). A força das conexões laterais conferiria plasticidade e
contexto ao modelo no sentido de que a força das conexões codificaria a estrutura causal
do ambiente, o que permitiria ao sistema “lembrar” associações e contingências entre
causas e contextos, otimizando as predições. Na função proposta ao modelo, a força de
conexão é representada pelos parâmetros das causas. Colocado de uma forma resumida, a
atividade na hierarquia cortical se auto-organiza em interações recorrentes de forma a
minimizar sua energia livre pela minimização do erro de predição. Assim, a predição dos
níveis superiores assegura uma consistência interna das causas inferidas às estradas
sensoriais.
Rao e Ballard (1999) demonstraram, por meio de simulações em uma rede
hierárquica de neurônios-modelo utilizando imagens naturais, a emergência de efeitos
clássicos de campos receptivos visuais, em que neurônios de níveis inferiores sinalizavam a
diferença entre uma entrada e sua predição feita por níveis superiores. As predições eram
realizadas baseadas em contextos espaciais progressivamente maiores com a ascendência
da hierarquia. Com isso, quando as propriedades do estímulo de um neurônio
correspondiam à predição das regiões circundantes, a resposta provocada no neurônio era
pequena. Por outro lado, quando a predição falhava, uma resposta maior era evocada.
Estudos do sistema visual por neuroimagem também apresentam evidências que
corroboram o modelo de minimização de energia-livre pela minimização do erro de
predição. Apesar da técnica de fMRI possuir uma baixa resolução temporal, é possível
testar a suposição da supressão de respostas da área visual primária V1 causada pela
coerência de informações globais. Murray e colaboradores (2002) mediram respostas em
V1 e no complexo occipital lateral (LOC) utilizando como estímulos elementos visuais que
poderiam estar agrupados formando objetos ou arranjados de forma aleatória. Eles
observaram uma redução da atividade em V1 quando os elementos formavam formas
coerentes, o que eles chamaram de simplificação perceptual devido a uma redução da
complexidade descritiva da cena. Outro estudo, também utilizando fMRI (Harrison et al.,
2007), testou a hipótese de que a atividade em V1 seria reduzida em resposta a estímulos
previsíveis (coerentes) em relação a estímulos imprevisíveis (incoerentes). O estímulo
visual utilizado foram pontos esparsos que se moviam de forma coerente ou incoerente.
Entretanto, os pontos foram arranjados espacialmente de forma a não caírem no campo
receptivo de V1, ou seja, foram retinotopicamente organizados para não excitarem a área
V1. Uma redução da ativação em resposta ao estímulo coerente foi observada não apenas
em V1, mas também em V5/MT (córtex extra-estriado sensível a movimento). Os autores
inferem que a diferença de ativação em V1 devido à previsibilidade do estímulo, ou seja,
Capítulo 1. Introdução Geral
29
devido à supressão do erro de predição, pode ter sido mediada por conexões regressivas
(backward) vindas de córtices visuais superiores.
1.5 Questões sobre expectativa temporal exógena
O que as considerações apresentadas no presente capítulo sobre o estudo
neuropsicobiólogico do tempo, sob diferentes abordagens metodológicas, foram capazes de
nos revelar? Um quadro não muito consistente das bases neurais do processamento
temporal, certamente.
Retomando a pergunta genérica levantada no primeiro parágrafo do capítulo, ‘como
o cérebro utiliza a informação temporal?’, vamos, agora, torná-la mais simples e especifica
na tentativa de se alcançar uma resposta, também simples e especifica, e, assim, poder
contribuir com pelo menos uma peça no complexo quebra-cabeça que é o estudo do tempo.
Como mencionado anteriormente, na presente tese foram utilizadas duas tarefas de
expectativa temporal exógena, em dois experimentos distintos, com o objetivo de se
responder duas perguntas distintas e centrais. No primeiro experimento, investigamos se a
mudança na previsibilidade temporal de um alvo em movimento, causada por mudanças na
sua aceleração, modularia de forma diferenciada as áreas envolvidas na expectativa
temporal em adultos e idosos. No segundo experimento, utilizando videoclipes de cenas
reais em um teste de detecção de correspondência temporal a partir da extrapolação do
movimento, investigamos se a previsibilidade temporal do estímulo reduziria a amplitude da
ativação em áreas visuais iniciais e em áreas envolvidas no processamento contextual,
segundo proposto pelo modelo de codificação preditiva.
Capítulo 2. Imagem Functional por Ressonância Magnética
30
Capítulo 2
Imagem Funcional por Ressonância Magnética
A técnica de imagem funcional por ressonância magnética (fMRI, functional
Magnetic Resonance Imaging), um método não-invasivo que utiliza um contraste endógeno,
é, provavelmente, a técnica de pesquisa mais utilizada em estudos da área de neurociência
cognitiva. Um artigo de revisão recente (Logothetis et al., 2008) relata que a taxa de
publicação de artigos científicos utilizando fMRI alcançou a média de 8 artigos por dia por
volta de 2007, dos quais 43% exploram a localização funcional, voxel-a-voxel, associada
com algum tipo de tarefa cognitiva e 22% investigam propriedades fisiológicas de certas
estruturas cerebrais através de análise de regiões-de-interesse (ROI, region-of-interest).
Essa expansão da técnica vem sendo impulsionada pelo avanço nos processos de
obtenção e métodos de análise das imagens, os quais vêm se tornando cada vez mais
sofisticados e diversos.
Estaria além do âmbito de uma tese da área de neurociência cognitiva a abordagem
detalhada do estado da arte da técnica de fMRI. Desta forma, neste capítulo, restringiremos
essa descrição e discussão às questões da técnica de fMRI relacionadas com a pesquisa
conduzida na presente tese.
2.1 O sinal BOLD
2.1.1 Origens do sinal BOLD
A variável dependente da maioria dos experimentos de fMRI é a distribuição
espacial do sinal BOLD (Blood Oxygenation Level Dependent). Durante a aquisição das
imagens que utilizam essa técnica, a cabeça do sujeito é posicionada dentro de um
Capítulo 2. Imagem Functional por Ressonância Magnética
31
tomógrafo de imagem por ressonância magnética (MRI, Magnetic Resonance Imaging), o
qual possui um intenso campo magnético estático (de 1.5 a 7 Tesla). Este campo, chamado
campo B0, faz com que os spins dos núcleos dos átomos de hidrogênio se alinhem e
precessionem em torno da sua orientação de campo. O átomo de hidrogênio, além de
possuir propriedades magnéticas favoráveis, é o isótopo mais abundante no corpo humano
por estar presente tanto nas moléculas de água quanto nas de gordura. Para entendermos
o sinal BOLD, iremos focar apenas nas moléculas de água presentes no sangue. Uma vez
que os spins dos átomos de hidrogênio da água estão alinhados e pressionando da direção
do campo B0, um pulso de radiofrequência (RF) é gerado com a intenção de excitar o
sistema, ou causar sua ressonância. Esta excitação causa um desalinhamento
momentâneo dos spins com o campo B0. Os spins que estavam no estado de mais baixa
energia (alinhados paralelamente ao campo magnético B0) absorvem a energia do pulso de
RF e transitam para um estado de maior energia (alinhados perpendicularmente ao campo
magnético). Como a excitação destrói o equilíbrio térmico, imediatamente após o pulso de
RF, o excesso de spins no nível mais alto de energia (desalinhados) retorna gradualmente
ao seu estado de equilíbrio (alinhados ao campo B0) emitindo energia na mesma frequência
da onda de rádio que é, então, detectada por uma bobina posicionada em volta da cabeça
do sujeito. Em adição ao pulso de radiofrequência, a utilização de campos magnéticos com
gradientes espaciais torna possível a localização da origem do sinal em relação a uma das
três dimensões do espaço.
Embora os pulsos magnéticos em fMRI possuam como alvo os átomos de
hidrogênio da água, o sinal BOLD é determinado pela razão entre oxi-hemoglobina (oxi-Hb)
e desoxi-hemoglobina (desoxi-Hb), ou seja, a molécula de hemoglobina ligada ou não ao
oxigênio. Linus Pauling, em 1936, mostrou que a propriedade magnética da molécula de
hemoglobina dependia da sua ligação com o oxigênio. A oxi-Hb apresenta comportamento
diamagnético, isto é, possui momento magnético igual a zero por não possuir elétrons
desemparelhados. Já a desoxi-Hb, por possuir dois elétrons desemparelhados, é
paramagnética, sendo capaz de causar uma diminuição do sinal de ressonância dos
núcleos de hidrogênio ao seu redor (Menon et al., 1992; Ogawa et al., 1992).
A razão entre oxi-Hb e desoxi-Hb é funcionalmente relevante devido ao fato de que
uma região do tecido cerebral que tenha sofrido um aumento da atividade neural
necessitará de uma maior quantidade de oxigênio. O sinal BOLD está relacionado com um
aumento inicial do consumo do oxigênio que já estava presente no vaso sanguíneo, o que
diminui a razão entre oxi-Hb e desoxi-Hb (Malonek & Grinvald, 1996). Entretanto, essa
queda da razão entre oxi-Hb/desoxi-HB é momentânea, sendo logo seguida por um
Capítulo 2. Imagem Functional por Ressonância Magnética
32
aumento desproporcional do fluxo sanguíneo cerebral e uma baixa fração de extração do
oxigênio (Fox & Raichle, 1986), o que, por sua vez, aumenta a razão entre oxi-Hb e desoxi-
Hb.
Em condições fisiológicas normais, a glicose é a principal molécula utilizada pelo
cérebro para a síntese do ATP, o que é feita pela via metabólica oxidativa. Grande
proporção do ATP produzido é utilizada pelas bombas iônicas durante a restauração da
concentração iônica intracelular, constantemente perturbada pelos potenciais de ação e
potencias pós–sinápticos. De fato, a reversão do fluxo iônico pelas bombas é responsável
pelo uso de 80% de todo o ATP produzido no tecido cerebral de roedores e, provavelmente,
mais do que isso em primatas (Attwell & Laughlin, 2001). Entretanto, durante os períodos de
ativação neuronal, enquanto o aumento da utilização de glicose pelo cérebro é proporcional
ao aumento do seu suprimento, o suprimento de oxigênio é bem maior do que sua utilização
(Fox et al., 1988). O suprimento excessivo de oxigênio pode refletir um aumento do
metabolismo não-oxidativo em neurônios ativos que, apesar de gerar menos energia,
acontece de forma mais rápida do que a via oxidativa, ou pode refletir uma extração menos
eficiente do oxigênio devido ao aumento do fluxo sanguíneo (Hoge et al., 1999; Gusnard &
Raichle, 2001). De acordo com Buxton e colaboradores (2004), uma taxa de difusão do
oxigênio especialmente baixa no tecido cerebral faz com que, durante os períodos de
ativação neuronal, seja necessário um aumento fluxo sanguíneo superior ao aumento do
consumo de oxigênio, o que manteria os gradientes de difusão, do capilar à mitocôndria,
adequados.
Apesar de uma série de fatores associar, indiretamente, a atividade neural ao sinal
BOLD, essa relação é obscurecida pelo fato de que a causa do aumento desproporcional de
fluxo sanguíneo e da baixa extração de oxigênio em resposta a um aumento do
metabolismo ainda permanece controversa (Raichle & Mintun, 2006).
Um passo importante para a compreensão da relação entre atividade neural e sinal
BOLD foi dado por Logothetis e colaboradores (2001) em um trabalho sofisticado que mediu
simultaneamente a atividade eletrofisiológica e o sinal BOLD na área V1 de macacos. Pelo
fato dos dois principais tipos de atividade elétrica cerebral, conhecidos como potencial de
ação e potencial pós-sináptico, possuírem durações bem distintas, foi possível separar a
ativação suscitada por essas duas fontes a partir de sua freqüência. A atividade multi-
unitária (MUA, multi unit activity) é caracterizada por uma freqüência rápida (> 400 Hz) e
reflete potenciais de ação em uma população neuronal, enquanto que o potencial de campo
local (LFP, local field potential) são mais lentos (< 300 Hz) e refletem potenciais pós-
Capítulo 2. Imagem Functional por Ressonância Magnética
33
sinápticos. Os autores encontraram uma melhor correlação entre BOLD e LFP, e não MUA.
Os coeficientes de correlação, apesar de estatisticamente diferentes, foram muito próximos,
o que não exclui a relação entre BOLD e MUA. A associação entre o sinal BOLD e LFP foi
um achado importante por sugerir que o sinal BOLD reflete a atividade neuronal sub-limiar
pelo menos tanto quanto reflete atividade supra-limiar (disparo do potencial de ação).
2.1.2 Características do sinal BOLD
Comparado com outras técnicas de mapeamento das funções cerebrais, como PET,
MEG (magnetoencefalografia) e EEG (eletroencefalografia), a técnica de fMRI apresenta
uma boa resolução espacial (da ordem de poucos milímetros). O limite de resolução da
imagem é inferido a partir da especificidade espacial da técnica, o que pode ser
determinada pelo cálculo da função de espalhamento de um ponto (PSF, point spread
function). A PSF é uma medida que leva em consideração todos os fatores que podem
contribuir para o borramento da imagem, como a resolução intrínseca do tomógrafo, a
necessidade da aplicação de filtros de suavização espacial e fatores neurovasculares. Para
tomógrafos de MRI de 3 Tesla, o valor da PSF da resposta BOLD spin echo é de 3.4
milímetros (Logothetis, 2008, material suplementar).
Por outro lado, a técnica de fMRI possui uma baixa resolução temporal (da ordem de
segundos) que, por sua vez, é determinada tanto por fatores técnicos, como a taxa de
aquisição dos volumes cerebrais (amostragem do sinal), quanto por fatores fisiológicos,
como aquele ligados aos processos hemodinâmicos resultantes da atividade elétrica
neuronal.
Muitos modelos têm sido propostos buscando relacionar as alterações
hemodinâmicas e metabólicas ocorridas em resposta ao aumento da atividade neural
(Buxton et al., 1998; Van Zijl et al., 1998). Esses modelos têm sido testados
experimentalmente e refletem a evolução temporal do sinal de ressonância (alteração de
brilho nas imagens ao longo do tempo). A representação da evolução temporal do sinal
BOLD recebe o nome de Função da Resposta Hemodinâmica (HRF, Hemodynamic
Response Function).
O modelo canônico da HRF é composto por sete fases distintas (Figura 2.1). Logo
após a apresentação do estímulo (fase B da figura), a resposta decresce por um breve
intervalo de tempo. Esse padrão (fase B) não é observado consistentemente em todo tipo
Capítulo 2. Imagem Functional por Ressonância Magnética
34
de estímulo, sendo mais prevalente no córtex visual. Após a depressão do sinal, ele inicia
uma etapa de sinal BOLD positivo anterior, atingindo um máximo, usualmente após 7 a 10
seg. Permanecendo em um platô por poucos segundos (fase D), o sinal tende, então, a
decrescer, iniciando um efeito BOLD positivo posterior (fase E). Esse decréscimo é
comumente seguido por uma nova depressão do sinal, negativo com respeito à linha de
base (do inglês, post-undershoot). Por fim, o sinal retorna a valores comparáveis aos da
linha de base inicial (Frahm et al., 1996; Buxton et al., 1998).
Figura 2.1: Representação da resposta hemodinâmica (HRF), composta por sete fases distintas: logo após a
apresentação do estímulo(A); a resposta decresce por um breve intervalo de tempo (B), padrão mais observado
no córtex visual; ela inicia uma etapa de aumento do sinal BOLD até atingir um máximo (C), usualmente após 7
a 10 s; permanecendo em um platô por poucos segundos (D); então, o sinal tende a decrescer (E); seguido por
uma nova depressão do sinal (F), negativo com respeito à linha de base (post-undershoot); e, por fim, o sinal
retorna a valores comparáveis aos da linha de base inicial (G).
Pelo fato das fases positivas da resposta hemodinâmica serem maiores em
magnitude e duração, estas predominam no sinal BOLD medido pelos experimentos de
fMRI. Desta forma, na prática, a informação trazida pelo sinal BOLD diz respeito a um
suprimento exagerado de sangue oxigenado a uma área cerebral que foi ativada por volta
de 6 segundos atrás. As implicações deste fato aparecem nas limitações espacial (escala
espacial da vasculatura) e temporal (escala temporal da HRF), discutidas anteriormente.
Capítulo 2. Imagem Functional por Ressonância Magnética
35
Para os estudos de estimação de intervalos temporais (interval timing) utilizando
fMRI, a resolução temporal do sinal BOLD pode ser especialmente problemática, tendo em
vista que os eventos de interesse ocorrem dentro de uma escala de tempo de
milissegundos a segundos. Mudanças no perfil da atividade neuronal que podem vir a
ocorrer durante esse intervalo, e que podem vir a revelar mecanismos importantes na
representação cerebral do tempo, serão perdidos devido à latência da resposta
hemodinâmica, que acaba por “mascarar” a atividade neural (Mulert et al., 2004). Por
consequência, a estrutura temporal de respostas cerebrais como a CNV ou o ajuste
temporal da atividade neuronal a diferentes funções de risco (ambas discutidas no Capítulo
1) se tornam inacessíveis pelo contraste BOLD. Estudos que realizam medidas simultâneas
da atividade eletrofisiológica e do sinal BOLD e que, desta forma, podem estudar a
correlação entre o sinal CNV e o sinal BOLD, são fundamentais no avanço da compreensão
sobre o processamento temporal pelo cérebro.
2.2 Desenhos experimentais
Existem diferentes desenhos experimentais descritos na literatura que podem ser
empregados em um experimento de fMRI, sendo sua escolha dependente do tipo de
abordagem com a qual se deseja estudar um dado processo cognitivo. Os desenhos
experimentais variam em dois aspectos básicos: estrutura temporal da apresentação do
estímulo e estratégias possíveis de comparação entre as condições experimentais (Amaro
& Barker, 2006). De forma geral, a organização temporal da apresentação do estímulo é
baseada em dois desenhos fundamentais: desenho em bloco (block design) e desenho
evento-relacionado (event-related design). As estratégias de comparação dependem do
modo em que as condições experimentais foram montadas, o que refletirá na execução da
tarefa cognitiva pelo sujeito e, desta forma, as condições poderão ser comparadas por
análises de subtração, conjunção, fatorial e paramétrica.
Nos experimentos de fMRI da presente tese, utilizamos o desenho em bloco no
experimento do Capítulo 3 e o desenho evento-relacionado rápido no Capítulo 4, seguido
pela deconvolução do sinal BOLD. Abordaremos aqui os principais aspectos dos dois
desenhos.
Capítulo 2. Imagem Functional por Ressonância Magnética
36
Desenho em bloco
Os desenhos em bloco foram os primeiros a serem utilizados em fMRI, talvez por
representarem a maneira mais simples e robusta de se testar o efeito de uma variável
independente sobre uma variável dependente. Basicamente, em um desenho em bloco,
uma condição experimental, na qual a variável independente está presente, é alternada com
uma condição controle, onde aquela não está presente (ou está minimamente presente), o
que faz com que a variável independente seja mantida constante dentro de um bloco, e as
transições entre os blocos representam mudanças no nível desta variável. O sujeito executa
a tarefa experimental por períodos de tempo relativamente longos (em torno de 15
segundos), os quais são intercalados e comparados com períodos igualmente longos de
repouso ou de uma tarefa controle. A tarefa controle é idealizada para ser similar à tarefa
experimental, porém sem desencadear o processo cognitivo de interesse. O sinal BOLD
esperado deve manter um nível médio constante ao longo dos blocos e, assim, qualquer
modulação de sinal entre os blocos representa um contraste BOLD detectável. A análise da
diferença de sinal observada entre a tarefa de interesse e o período controle é atribuída ao
processo cognitivo procurado (análise de subtração).
A apresentação de estímulos em bloco não permite a estimativa do curso temporal
do sinal BOLD, ou seja, não permite o estudo do formato e da latência da resposta
hemodinâmica. Entretanto, o desenho em bloco apresenta resultados bastante robustos em
relação à detecção da ativação (Friston et al., 1999; Amaro & Barker, 2006).
Desenho evento-relacionado rápido
Os desenhos evento-relacionados (ER) clássicos são caracterizados pela aquisição
de imagens de forma rápida, o que aprimora a resolução temporal da técnica de fMRI. Os
estímulos são apresentados ao sujeito por um intervalo de tempo relativamente curto em
relação ao tempo de repouso, denominado intervalo entre estímulos (ISI, interstimulus
interval) (Zarahn et al., 1997; Friston, 1998). A principal vantagem da sua utilização é a
possibilidade de se estudar a evolução temporal da resposta hemodinâmica em cada voxel
(Buxton et al., 2004), sendo ideal para estudar respostas neurais transientes ou adaptativas.
Ainda, esses desenhos permitem o planejamento de experimentos mais complexos, em que
diferentes condições da variável independente podem ser testadas em diferentes testes
experimentais (trials) (D’Esposito, 1999). As principais desvantagens dessa estratégia são a
redução do poder de detecção dos voxels envolvidos na execução da tarefa cognitiva e o
Capítulo 2. Imagem Functional por Ressonância Magnética
37
tempo da duração de um experimento, que são bem mais longos do que os experimentos
em bloco (Bandettini & Cox, 2000).
Existe uma variação do desenho evento-relacionado, denominada evento-
relacionado rápido (rapid ER), no qual o intervalo entre estímulos é reduzido a valores
mínimos. Como os intervalos entre estímulos estão próximos aos utilizados pelos
experimentos de psicofísica e de potencial evocado (EP, Evoked Potential), há a
possibilidade de comparação e uma maior compreensão dos correlatos neurais desses
experimentos (Amaro & Barker, 2006; Dale & Buckner, 1997). Também, o desenho evento-
relacionado rápido permite aumentar o poder estatístico pelo aumento na taxa de
apresentação dos estímulos (Friston et al., 1999). No entanto, como os testes são
realizados de forma muito rápida, a resposta BOLD de um teste se sobrepõe àquela do
teste subsequente, o que leva a uma grande sobreposição do sinal BOLD ao longo de todo
o experimento. A solução para esse problema é a deconvolução do sinal BOLD, o que
permite a separação e análise das propriedades da HRF gerada por cada um dos testes. O
método que utilizamos na deconvolução do sinal BOLD será descrito em detalhes abaixo,
juntamente com método de análise estatística dos dados de fMRI.
2.3 Pré-processamento das imagens
O mecanismo de contraste BOLD não leva a grandes alterações no contraste das
imagens adquiridas, o que impossibilita uma inspeção visual direta, sendo necessária a
utilização de algoritmos computacionais para a identificação das regiões ativadas.
Entretanto, antes de analisar as séries temporais por ferramentas estatísticas, é importante
que elas passem por algumas etapas de pré-processamento a fim de melhorar a relação
sinal-ruído e de condicionar os dados para o processamento estatístico. Descreveremos
brevemente uma série de procedimentos comumente utilizados nesse pré-processamento:
correção temporal entre fatias, a correção de movimento e a aplicação de filtros espaciais e
temporais. Em alguns dos casos, a normalização das imagens para um espaço padrão (por
exemplo, um atlas cerebral Talairach) também e realizada.
Correção temporal entre as fatias
As fatias que compõem um volume cerebral são adquiridas em sequência, e desta
forma, em tempos ligeiramente defasados no tempo. Para corrigir essa defasagem, o
Capítulo 2. Imagem Functional por Ressonância Magnética
38
método mais utilizado é a interpolação temporal, que utiliza informações dos pontos
temporais adjacentes para estimar a amplitude do sinal em diferentes instantes de tempo.
Correção de movimentos
Pequenos movimentos da cabeça são uma das maiores fontes de erro na análise
dos dados de fMRI se não identificados e corrigidos corretamente. Uma condição
subjacente para uma análise bem-sucedida é a necessidade dos voxels permanecerem
espacialmente invariantes ao longo de toda a aquisição das imagens. Qualquer tipo de
movimento viola esse princípio, daí a necessidade de evitá-los, ou corrigi-los, a qualquer
custo. Os artefatos de movimento podem ser classificados como extrínsecos ou intrínsecos.
Os extrínsecos são resultantes da movimentação da cabeça do indivíduo durante o exame.
De regra, considera-se que se a quantidade do movimento for da ordem do tamanho do
voxel adquirido, é possível a correção de todos os volumes cerebrais em relação ao
primeiro adquirido (volume de referência), utilizando 6 parâmetros: 3 de translação e 3 de
rotação. Já os artefatos intrínsecos são causado por flutuações internas dos tecidos intra-
cranianos e processos fisiológicos como respiração e batimentos cardíacos. Esses
movimentos são bastante difíceis de serem detectados e corrigidos, mas seus efeitos
podem ser minimizados pelo uso de filtros espaciais, temporais e pelo desenho
experimental.
Filtros espaciais
Embora controverso, uma vez que sua aplicação leva a uma perda na resolução
espacial da imagem, a possibilidade de obter uma significância estatística mais poderosa
acaba por fazer com que os filtros espaciais sejam comumente utilizados. O ponto principal
da filtragem espacial nos dados de fMRI é aumentar a relação sinal-ruído. Como o filtro
pode ser compreendido como uma média local, então, os valores de ruído nos voxels
vizinhos tendem a se cancelar. A fim de que o sinal subjacente não seja reduzido junto com
o ruído, é necessário que o tamanho da máscara do filtro não seja maior do que o tamanho
da região ativada. As características do filtro são bem definidas pelo parâmetro de largura à
meia altura, ou FWHM (Full Width at Half Maximum), que determina a forma de atuação do
filtro sobre a imagem. A largura de um filtro ideal para a análise de grupo em fMRI depende
de vários critérios, como a tarefa experimental e a regiões funcionais específicas.
Filtros temporais
Capítulo 2. Imagem Functional por Ressonância Magnética
39
Os filtros temporais buscam remover componentes de freqüência indesejáveis da
série temporal, sem modificar o sinal de interesse. De regra, estudos de fMRI utilizam o filtro
passa-alta, que removem as componentes do sinal que possuem freqüência baixa e que
são provenientes de processos fisiológicos, como a respiração e a pulsação cardiovascular,
ou efeitos físicos, como variações lineares de longa duração (drift), bastante comuns em
experiências de fMRI, que podem aparecer em decorrência de instabilidades presentes no
tomógrafo.
Normalização
Para efeito de comparação das imagens entre diferentes indivíduos, ou para análise
de um grupo, é adequado que as imagens cerebrais sejam posicionadas e redimensionadas
em um mesmo espaço de coordenadas padronizado. Um espaço de coordenadas padrão
bastante utilizado em pesquisas de fMRI é o espaço Talairach (Talairach & Tournoux,
1988). Para o co-registro de imagens individuais nesse espaço, primeiramente, alinha-se o
plano formado pela comissura anterior (AC, Anterior Comissure) e posterior (PC, Posterior
Comissure), chamado plano AC-PC, com o objetivo de se formar o plano-base e o eixo-x, o
que orienta as imagens no sistema de coordenadas. A seguir, as imagens devem ser
normalizadas, ou seja, devem sofrer deformações de modo que seu volume se torne similar
ao volume do cérebro modelo, o que ocorre a partir do posicionamento de linhas de
referência do sistema Talairach na imagem a ser redimensionada.
2.4 Processamento estatístico das imagens
Após a etapa de pré-processamento, o processamento estatístico é realizado. O
objetivo da análise estatística é identificar aquelas regiões cerebrais que foram moduladas
por alguma condição experimental específica, ou seja, pela variável independente. A
maioria dos testes estatísticos utilizados em fMRI possui três pontos em comum. Primeiro,
eles expressam a significância como a probabilidade do resultado ocorrer sobre a hipótese
nula (quando o sinal durante uma condição específica não é diferente de outra condição).
Segundo, os voxels cujo nível de significância está abaixo de um limiar, conhecido como
valor alfa (α), são marcados como significativos e são realçados como mapas de cores,
enquanto os voxels cuja significância está acima do limiar estatístico não são marcados.
Terceiro, todas as inferências costumam ser conservativas, ou seja, enfatizam a exclusão
de falso-positivos (erro tipo I).
Capítulo 2. Imagem Functional por Ressonância Magnética
40
Dentre os algoritmos mais utilizados está o Modelo Linear Geral (GLM, General
Linear Model). Sua idéia central é a de que os dados observados (variável y) ao longo de N
observações sejam iguais a uma combinação linear de variáveis explanatórias, x,
ponderadas por uma função modelo, mais um erro (ε):
y = β0 + β1x1 + β2x2 + βnxn + ϵ (1)
Os parâmetros de peso (βi) indicam quanto cada fator contribui para o ajuste dos
dados e o termo β0 reflete a contribuição de todos os fatores que são tomados como
constantes durante o experimento. Quando há apenas uma variável dependente, a equação
é conhecida como um modelo de regressão múltipla univariada. Mas, no GLM, devemos
lembrar que a mesma equação pode ser estendida para incluir um grande número de
variáveis dependentes, como os vários pontos das séries temporais de um estudo de fMRI.
Desta forma, a equação anterior pode ser expandida em um conjunto de equações, cada
qual representando uma observação que, por sua vez, pode ser representada na forma
matricial como:
ou, simplificadamente:
Y = Xβ + ϵ
em que Y é um vetor-coluna das N observações; X é a matriz modelo do experimento, em
que cada coluna representa uma dentre as K variáveis explanatórias para as N
observações; β é o vetor-coluna em que representa o peso com que cada variável
explanatória contribui para o resultado observado Y; ϵ é o vetor de resíduos, ou seja, a
porção de Y não explicável pelas variáveis de X.
Na análise, deseja-se conhecer qual a contribuição de cada condição experimental
para a resposta obtida em cada voxel ao longo do tempo, ou seja, deseja-se conhecer
justamente os valores do vetor β e testá-los estatisticamente. Geralmente, as equações
Capítulo 2. Imagem Functional por Ressonância Magnética
41
representadas na matriz não podem ser simultaneamente e perfeitamente resolvidas, ou
seja, o erro nunca é igual a zero. Desta forma, a melhor solução para β é encontrada pelo
método de mínimos quadrados, o qual supõe a existência de um conjunto de valores
estimados βk de modo que ϵn seja o menor valor residual possível em cada observação. A
melhor estimativa de β seria, então, aquela que resulte na menor soma dos quadrados do
erro residual. Os valores de beta (βk) indicam o quanto cada elemento da matriz modelo
contribui para o ajuste dos dados, ou seja, o quanto cada valor de beta calculado reflete a
amplitude do sinal BOLD de cada condição experimental. Para testar a significância
estatística de uma condição experimental sobre uma condição controle, em um dado voxel,
a amplitude do parâmetro β associado é dividida pelo erro residual. Sobre a hipótese nula,
essa quantidade deve seguir à distribuição F e, assim, a significância pode ser avaliada em
função dos graus de liberdade do teste. Nota-se, então, que o propósito desse modelo
estatístico é quantificar a relação entre variáveis independentes (ou explanatórias) e as
variáveis dependentes, os sinais representados nas séries temporais. O método avalia o
grau de similaridade entre a sessão experimental (série temporal) com uma, ou mais, série
temporal preditora (modelo) (Figura 2.2). Quanto maior o valor do parâmetro β associado,
maior o ajuste entre as variáveis explanatórias da matriz modelo e o sinal observado.
Assim, para uma dada condição experimental comparada à condição controle, para um
dado voxel, altos valores de β (associados aos seus valores do teste-t) são interpretados
como uma indicação de ativação. Desta forma, na descrição e discussão dos resultados,
iremos nos referir a um alto valor do parâmetro β associado, ou alta amplitude do sinal
BOLD estimado, simplesmente por “ativação”.
Figura 2.2: Representação dos principais parâmetros utilizados no cálculo do GLM. A figura mostra a
sobreposição do sinal obtido pelo exame de fMRI (azul), o modelo da Resposta Hemodinâmica (verde) e o erro
residual (vermelho).
2.4.1 Deconvolução do sinal BOLD
Na presente tese, a deconvolução do sinal BOLD foi realizada em todos os dados
adquiridos a partir do desenho ER rápido (experimentos do Capítulo 4).
Capítulo 2. Imagem Functional por Ressonância Magnética
42
Em processamento de imagens, a deconvolução de um sinal é um processo
utilizado para reverter os efeitos da convolução dos sinais registrados. Convolução é uma
operação matemática formal sobre dois sinais, ou duas funções, gerando um terceiro sinal
que seria uma versão modificada dos sinais originais. Desta forma, o sinal obtido em toda a
série temporal em um experimento ER rápido deve ser deconvoluído na tentativa de se
recuperar, ou estimar, os sinais originais de cada ponto temporal.
Apesar da possibilidade de se detectar o sinal BOLD mesmo utilizando estímulos
breves, com duração de 1 a 2 segundos, a resposta hemodinâmica pode se estender por
cerca de 10 segundos, o que leva a uma considerável sobreposição da resposta
hemodinâmica em um dado ponto temporal. Desta forma, os sinais BOLD registrados foram
convoluídos ao longo de toda a série temporal, ou seja, o sinal BOLD registrado em
qualquer ponto da série temporal representa não apenas o sinal BOLD do teste
correspondente ao referido ponto, mas, sim, uma convolução do sinal BOLD dos vários
pontos temporais adjacentes. Uma solução para esse problema seria a aplicação de
métodos de estimativa e remoção da sobreposição do sinal. Dale & Buckner (1997)
propõem a aplicação de procedimentos de análise simples baseados no cálculo da média
seletiva, em que apenas as médias de eventos de mesma classe são considerados.
Entretanto, este procedimento de análise é um exemplo de um método de deconvolução
linear. O método de deconvolução pelo GLM parte da premissa de que a relação entre a
resposta e o estímulo é praticamente linear, o que faz da linearidade de resposta um dos
pré-requisitos para a aplicação da deconvolução. Outras premissas a serem consideradas
ao se utilizar técnicas de deconvolução baseadas apenas na média seletiva é que o
intervalo entre testes não seja inferior a 2 segundos e que a apresentação das diferentes
condições siga uma ordem contrabalanceada, o que garante que os fatores de confusão
(confounding factors) estejam distribuídos de forma equilibrada ao longo do sinal de toda a
série temporal.
2.4.2 Contrastes
Comumente, o objetivo do pesquisador é rejeitar a hipótese nula, ou seja, de que
não existe efeito experimental associado com a série temporal de pelo menos parte dos
voxels. Se a hipótese nula é rejeitada, a hipótese alternativa, H1, é declarada verdadeira,
indicando que a intensidade do sinal BOLD ao longo do tempo está correlacionada à tarefa
experimental.
Capítulo 2. Imagem Functional por Ressonância Magnética
43
O GLM testa a significância entre as manipulações experimentais e os dados
observados. Essas manipulações estão contidas na matriz experimental X e, para efetuar
os testes de hipóteses sobre um efeito, ou uma condição, em particular, são utilizados os
contrastes. Os contrastes são combinações lineares de estimativas de parâmetros, também
organizados na forma de vetores ou matrizes e incluídos na equação do GLM, o que
permite a comparação direta entre diferentes condições.
As diferenças entre os parâmetros β das condições experimentais são especificadas
por um vetor de contraste λ, com as mesmas dimensões de β, e que determina uma
combinação linear entre esses parâmetros, ou seja, λ·β. Por exemplo, para testar o efeito
da condição experimental modelada na primeira coluna da matriz experimental X, o vetor de
contraste λ deve ser igual a [ 1 0 0 . . . 0 ]. Para testar a diferença entre a primeira e a
segunda coluna da matriz, o contraste deve ser λ = [ 1 − 1 . . . 0 ]. Nesse último caso, o
efeito em estudo será λ·β = βA− βB, que representa o contraste entre, por exemplo, uma
dada condição A e uma dada condição B. A variância do efeito também é estimada e, de
posse da magnitude do efeito em estudo e sua variância, uma estatística T pode ser
calculada (Marchini & Smith, 2003).
Os valores para a estatística T são computados para cada voxel individualmente,
levando em consideração a resposta observada Y e o modelo escolhido para explicar o
fenômeno, acomodado na matriz experimental X.
2.4.3 Análise voxel-a-voxel do cérebro inteiro
As análises voxel-a-voxel (do inglês voxel-wise), envolvem testes de hipóteses
realizados simultaneamente em um grande número de voxels. Contudo, ao executar muitos
testes de hipóteses, a chance de se considerar um voxel com valor-p acima do valor α
como ativado aumenta substancialmente com o número de comparações, o que pode
acabar por inferir a presença de um efeito experimental quando, na verdade, nenhum efeito
existe (erro tipo I). Este é o denominado problema dos testes múltiplos (Lindquist & Gelman,
2009). Desta forma, em experimentos que exigem múltiplos testes, deve-se definir um limiar
estatístico para todos os voxels que seja capaz de, ao mesmo tempo, minimizar a
quantidade daqueles declarados ativos erroneamente (erro do tipo I) e permitir algum
controle sobre a possibilidade considerar um voxel ativado como inativado (erro do tipo II).
Para contornar este problema, uma estratégia é a utilização da correção para múltiplas
Capítulo 2. Imagem Functional por Ressonância Magnética
44
comparações, um procedimento que controla a taxa de falsos-positivos (FDR, false dicovery
rate) (Benjamini & Hochberg, 1995). A FDR é definida como sendo a proporção de
hipóteses nulas H0 verdadeiras entre as hipóteses nulas rejeitadas, ou seja, a proporção de
erros devido uma rejeição errônea de H0 verdadeiras, o que é chamado de proporção de
falsos positivos. A correção para múltiplas comparações recalcula as probabilidades de um
teste estatístico em que múltiplas comparações foram realizadas, adotando um valor α mais
conservativo com a intenção de restringir o nível de significância global, ou FWE (familywise
error rate), próximo ao valor α estipulado.
A correção para comparações múltiplas também pode ser feita pelo método de
Bonferroni, no qual o valor α e dividido pelo número de testes conduzidos. A lógica desse
teste é a de que a probabilidade da ocorrência de um falso positivo dobra para dois testes
de hipótese realizados simultaneamente, triplica para três testes, e assim por diante. Em
análise de imagens, o teste de Bonferroni corrige as comparações múltiplas para um FWE
no valor α estipulado (geralmente 0.05). A correção de Bonferroni é um método bastante
restritivo por considerar que as observações são independentes, o que não é verdade para
análises de fMRI, em que os dados são espacialmente suavizados e é esperada uma
correlação entre os voxels de um mesmo agrupamento (cluster). Desta forma, a correção
FWE utilizada pelo teste de Bonferroni resulta em um nível inaceitável de falsos negativos
(erro do tipo II) (Friston et al., 1996).
2.4.4 Análise de ROI
Nas análises de região-de-interesse (ROI, region-of-interest), os testes estatísticos
são realizados sobre um conjunto de voxels pertencentes apenas ao cluster de interesse. A
decisão entre conduzir uma análise voxel-a-voxel ou por ROI é a pergunta que o
experimentador se propôs a responder. A análise de cérebro inteiro determina quais as
regiões cerebrais estão envolvidas em uma determinada tarefa cognitiva. Já a análise de
ROI determina como uma região cerebral especifica, não mais o cérebro todo, responde a
uma determinada tarefa cognitiva.
Em geral, para a análise por GLM, a ROI é considerada como uma unidade
indivisível e homogênea composta pela soma de todos os voxels. Assim, a análise é feita
sobre uma única série temporal com intuito de se conduzir comparações entre as condições
experimentais. Neste caso, o nível de significância α representa apenas a probabilidade do
resultado do teste ocorrer sobre a hipótese nula nesta única série. Existem várias vantagens
Capítulo 2. Imagem Functional por Ressonância Magnética
45
no uso da análise de ROI sobre métodos de análise voxel-a-voxel (Logan & Rowe, 2004).
Uma delas é a redução do número de testes estatísticos pela redução do número de voxels
a serem testados. Outra vantagem é que, como cada ROI combina os dados de muitos
voxels, espera-se uma resposta funcional homogênea em toda a extensão da ROI que
permita aumentar a relação sinal-ruído.
2.4.5 Mapas estatísticos
Os resultados dos testes estatísticos, para cada voxel, podem ser acumulados em
um mapa, que representa, para cada voxel, a significância (valores de p e t) encontrada.
Geralmente, o mapa estatístico mostra apenas os voxels que apresentam ajustes
calculados pelo GLM considerados como estatisticamente significativos (para um dado teste
e para limiar pré-estabelecido), utilizando uma escala de cores que indica a significância
estatística. Para conferir ao estudo uma melhor visualização anatômica, de modo que as
áreas significativas sejam localizadas com mais precisão, os mapas estatísticos são muitas
vezes apresentados sobre imagens de alta resolução espacial, utilizando sequências
ponderadas em T1, com voxels em torno de 1mm3. Os mapas estatísticos também podem
ser sobrepostos a superfícies infladas do córtex cerebral, o que traz um maior número de
informações visuais a um só tempo.
Capítulo 3. Não‐periodicidade e expectativa temporal exógena em adultos e idosos
46
Capítulo 3
Não-periodicidade e expectativa temporal exógena em adultos e idosos
3.1 Introdução
Para que um sujeito possa interceptar ou evitar um objeto em movimento, como
segurar uma bola em queda livre ou atravessar uma rua movimentada, ele deve ser capaz
de integrar as variáveis temporais e espaciais do evento. Assim, a antecipação da trajetória
de um objeto depende fundamentalmente da capacidade de processamento da informação
temporal. Ao se julgar o instante em que o objeto chegará a uma dada posição, um intervalo
temporal deve ser estimado e os recursos atencionais devem ser, então, pontualmente
direcionados para o momento, no futuro, em que se espera a chegada do objeto. De acordo
com Coull & Nobre (2008), este tipo de julgamento é realizado por mecanismos implícitos
de estimação e atenção temporal, pois o cálculo temporal não é o objetivo principal da
tarefa. Desta forma, a expectativa temporal ao se julgar o instante da chegada de um objeto
se estabelece de forma exógena, ou seja, como um subproduto da previsibilidade da
trajetória do objeto (ver Capítulo 1, seção 1.4.3).
Vários estudos de neuroimagem têm empregado tarefas nas quais o sujeito deve
fazer uso da informação temporal exógena, ou seja, inerente à trajetória espaço-temporal
de um estímulo visual dinâmico a fim de predizer a sua posição final. Em alguns deles, o
sujeito deve julgar o instante da colisão do objeto com ele próprio, a partir de um posto de
vista egocêntrico (Field & Wann, 2005; Coull et al., 2008). Outros experimentos utilizam
cenários nos quais o sujeito deve julgar a posição final de um ou dois objetos (contato) a
partir do ponto de vista alocêntrico (Assmus et al., 2003, 2005; Indovina et al., 2005; O’Reilly
et al., 2008; Coull et al 2008). Ativação na pre-SMA, lóbulo parietal inferior (LPI), córtex pré-
Capítulo 3. Não‐periodicidade e expectativa temporal exógena em adultos e idosos
47
motor ventral (PMv), VLPFC, giro temporal superior (GTS), putâmen e cerebelo é descrita
pela maioria dos estudos, independentemente do ponto de vista, alocêntrico ou egocêntrico,
adotado pela tarefa. Ativação nessas mesmas regiões cerebrais também têm sido
observada em tarefas perceptuais explicitas de estimação da duração de intervalos
temporais (Ferrandez et al, 2003; Coull et al, 2004) e de atenção orientada ao tempo (Coull
& Nobre, 1998), em que o objetivo da tarefa é deliberadamente o cálculo temporal. Esta
sobreposição neuroanatômica substancial em tarefas variadas de processamento temporal,
tanto explícito quanto implícito, pode indicar a existência de uma rede funcional genérica de
predição temporal (Coull et al., 2008).
Apesar da habilidade em processar a informação temporal ser essencial para uma
interação bem-sucedida com o ambiente, é bem conhecido o fato de que essa habilidade
declina com o envelhecimento normal. Um grande número de trabalhos tem relatado
prejuízos relacionados ao envelhecimento, tanto em tarefas de processamento temporal
quanto percepção de movimento, como produção e estimação de intervalos temporais
(Block & Zakay, 1998, Lustig & Meck, 2001; Pouthas & Perbal, 2004), discriminação entre
diferentes velocidades (Snowden & Kavanagh, 2006) e transferência do foco atencional na
antecipação de eventos (Rabbitt & Vyas, 1980; Jennings et al., 2007). Buscando uma
melhor compreensão dos aspectos neurobiológicos do envelhecimento normal, estudos de
neuroimagem têm investigado as mudanças tanto da estrutura quanto da função neural
relacionadas às mudanças comportamentais. Vários desses estudos mostram que a atrofia,
tanto da substância cinzenta quanto da substância branca, relacionada ao envelhecimento
normal não é uniforme, sendo especialmente evidente no córtex pré-frontal lateral, no
hipocampo e no giro parietal superior (Hedden & Gabrieli, 2004; Lemaitre et al., 2005).
Associada à perda volumétrica cerebral está a mudança do perfil de neurotransmissores,
principalmente o declínio gradual de vias colinérgicas e dopaminérgicas para regiões do
córtex pré-frontal envolvidas no processamento temporal (Sarter & Bruno, 2004 Reuter-
Lorenz & Lustig, 2005; Balci et al., 2009). Estudos de fMRI relatam diferenças nos padrões
de recrutamento de áreas cerebrais em idosos, quando comparados a sujeitos adultos,
durante a realização de tarefas cognitivas. Alguns estudos mostram sub-recrutamento de
áreas cerebrais (Rypma & D’Esposito, 2000), outros mostram super-recrutamento (Morcom
et al., 2007), ou, ainda, recrutamento de áreas diferentes daquelas recrutadas por
indivíduos adultos jovens na mesma tarefa (Grady & Craik, 2000), o que pode representar
uma reorganização funcional compensatória nas estratégias de processamento devido as
modificações estruturais (Greenwood, 2007).
Capítulo 3. Não‐periodicidade e expectativa temporal exógena em adultos e idosos
48
Desse modo, o objetivo desta parte do trabalho foi investigar se mudanças na
regularidade do movimento de um alvo, causadas por mudanças na sua aceleração,
modulariam de forma diferenciada as áreas envolvidas em mecanismos de expectativa
temporal exógena em adultos jovens e idosos.
A previsibilidade espaço-temporal do estímulo em uma tarefa de expectativa
temporal exógena é o elemento-chave na predição temporal. A previsibilidade diz respeito à
informação temporal implícita na velocidade do alvo em movimento, ou seja, a partir de um
movimento no qual a aceleração é constante, por exemplo, é possível prever posições
futuras do objeto. A previsibilidade do movimento pode vir, ou não, acompanhada de
regularidade. Em casos em que a aceleração não é uniforme, o movimento se torna
irregular, e a previsibilidade é, naturalmente, prejudicada. No presente estudo, utilizamos
como estímulo um pêndulo simples cujo movimento era determinado por dois estados
possíveis: aceleração constante (movimento periódico) ou variável (movimento não-
periódico).
A partir dos dados de neuroimagem funcional utilizando tarefas de expectativa
temporal exógena, esperamos observar ativação da pre-SMA, pars opercularis (PMv e
VLPFC) se estendendo-se até a ínsula anterior, junção têmporo-parietal (JTP: LPI se
estendendo ao GTS), putâmen e cerebelo ao se estimar a temporal da chegada do alvo
durante o movimento não-periódico. Levantamos a hipótese de que a não-regularidade do
movimento abolirá a automaticidade da resposta, uma vez que o cálculo temporal para se
estimar posições futuras na trajetória precisará ser atualizado a cada teste, o que exigirá um
maior engajamento das áreas descritas acima. Em relação aos voluntários idosos,
esperamos observar uma redução da ativação, ou sub-recrutamento, em áreas frontais e
áreas do circuito fronto-estriatal (putâmen e pre-SMA), as quais dependem da modulação
dopaminérgica, sabidamente diminuída em idosos, e são fundamentais na percepção
temporal (ver Capítulo 1, seção 1.3.1.1).
3.2 Material e Métodos
3.2.1 Participantes
Participaram do experimento de fMRI 16 voluntários adultos jovens (10 homens,
idade média de 25,4 anos, variando de 19 a 32 anos), e sete voluntários idosos (3 homens,
Capítulo 3. Não‐periodicidade e expectativa temporal exógena em adultos e idosos
49
idade média de 70,1 anos, variando de 63 a 77 anos). O nível médio de escolaridade no
grupo dos adultos era de 14,9 anos, variando de 9 a 21 anos, e de 10,3 anos no grupo dos
idosos, variando de 8 a 15 anos. Todos os sujeitos desconheciam os objetivos do
experimento, não possuíam nenhum histórico de distúrbio neurológico e/ou psiquiátrico e
não estavam fazendo uso de medicação com ação sobre o sistema nervoso central. Todos
os sujeitos foram informados sobre os procedimentos e possíveis riscos associados às
imagens por ressonância magnética, assinaram um termo de consentimento livre e
esclarecido antes do início do experimento e, ainda, foram informados que poderiam
interromper a seção experimental a qualquer momento, caso desejassem. Os
procedimentos e protocolos experimentais utilizados foram aprovados pelo Comitê de Ética
em Pesquisa do HC-FMRP/USP, processo n° HCRP 10.392/2006.
Os voluntários idosos não apresentavam queixas de memória no momento da
avaliação e foram considerados normais do ponto de vista cognitivo. Os testes utilizados
como critério de inclusão no estudo foram o Mini Exame do Estado Mental (MEEM), o Teste
do Desenho do Relógio e o Teste de Fluência Verbal, descritos em detalhes ao final desta
seção.
3.2.2 Estímulo visual e procedimento experimental
O estímulo consistia em um alvo visual representado por um círculo branco com
diâmetro de 1.5º apresentado sobre um fundo escuro que realizava um movimento
harmônico simples, segundo a trajetória de pêndulo submetido à força gravitacional
terrestre (Figura 3.1 a). Tanto o desenvolvimento do estímulo quanto o registro das
respostas dadas pelos sujeitos durante o experimento foram realizadas pelo programa
Presentation (versão 0.6; Neurobehavioral Systems, São Francisco, CA). O estímulo foi
apresentado por um canhão de projeção (Sony, modelo VPL-CS5) em uma tela translúcida,
localizada a 2,5 metros dos olhos do sujeito, que era capaz de enxergar o estímulo pela
utilização de um espelho angulado em 45º acoplado à bobina de cabeça.
O experimento era composto de apenas uma condição experimental (movimento
não-periódico, aceleração variável) e de uma linha de base (movimento periódico,
aceleração constante) que eram apresentadas ao sujeito de forma alternada ao longo do
experimento, em um desenho em bloco (Figura 3.1 b). Durante os blocos correspondentes a
linha de base, o movimento do pêndulo consistia em uma oscilação harmônica, periódica
com uma frequência constante, na qual o pêndulo exibia uma aceleração constante de
Capítulo 3. Não‐periodicidade e expectativa temporal exógena em adultos e idosos
50
25º/s2 (velocidade média de 20º/s) causada pela atuação de uma força gravitacional de 9.79
m/s2.
Durante os blocos referentes à condição experimental, o pêndulo não mais exibia
um movimento harmônico simples, mas, sim, um movimento não-periódico e artificial, em
que a aceleração sempre variava de um semi-período para o próximo. Apesar da
aceleração permanecer constante dentro de um mesmo semi-período, seu valor não era
mantido o mesmo de um semi-período pra o outro pela manipulação do valor da aceleração
gravitacional (Figura 3.1 c). Desta forma, durante os blocos da condição experimental, em
cada semi-período, o pêndulo poderia exibir uma dentre oito possíveis acelerações
angulares (variando de 16º/s2 a 35.8º/s2, com velocidades médias variando de 16º/s a 24º/s)
causadas, por sua vez, por oito diferentes valores de aceleração gravitacional (variando de
5.91m/s2 a 13.23m/s2). O movimento percebido pelos sujeitos era totalmente “errático”,
onde o pêndulo se movia da direita para a esquerda com uma velocidade média e da
esquerda para a direita com outra, e assim por diante, até o final do bloco. É importante
mencionar que, nos blocos experimentais, mesmo com a variação da força gravitacional a
cada semi-período, a aceleração gravitacional média foi mantida constante em 9.79 m/s2.
Um teste experimental (trial) consistia em um semi-período do pêndulo (ida ou
retorno), ou seja, se iniciava quando o pêndulo deixava seu ponto de lançamento com
velocidade nula (à direita ou à esquerda da tela) e se encerrava quando o pêndulo atingia
sua altura máxima do lado oposto da tela, voltando a apresentar velocidade nula. Não havia
intervalos entre os testes (ITI – intertrial interval), pois, uma vez que o pêndulo oscilava
continuamente durante todo o experimento, o final de um teste coincidia com o inicio do
teste seguinte. O experimento era composto por 21 blocos no total, sendo 11 blocos de
movimento periódico (linha de base) e 10 blocos com movimento não-periódico (condição
experimental). Cada bloco continha um total de 15 ± 1 testes experimentais (trials), cada um
deles sendo um semi-período do pêndulo (ida ou retorno).
Os sujeitos deveriam manter os olhos fixos em uma cruz de fixação no centro da
tela. Em seguida, eles foram instruídos a pressionar um botão, usando o dedo polegar,
todas as vezes em que o pêndulo atingisse suas alturas máximas, à direita e à esquerda da
tela. Desta forma, a tarefa do sujeito consistia em julgar o instante em que o pêndulo,
exibindo movimento ascendente e desacelerado, chegaria aos pontos máximos de sua
trajetória. Tanto nos testes que correspondiam à linha de base (movimento periódico)
quanto nos testes da condição experimental (movimento não-periódico), o pêndulo se movia
segundo uma trajetória invariável, o que possibilitava ao sujeito a orientação da atenção
Capítulo 3. Não‐periodicidade e expectativa temporal exógena em adultos e idosos
51
espacial para um ponto previsível no espaço (alturas máximas) no momento da resposta.
Desta forma, a expectativa espacial foi mantida constante em todo o experimento, em
ambas as condições (controle e experimental). Por outro lado, a expectativa temporal foi
mantida constante na linha de base e manipulada apenas na condição experimental
alterando-se o valor da aceleração do pêndulo a cada semi-período (teste). Aqui, os sujeitos
deveriam utilizar um tipo de informação implícita, dada pela taxa de aceleração do pêndulo
em cada um dos testes, ao invés de uma dica explícita, para a orientação da atenção
temporal durante a antecipação do instante em que o pêndulo atingiria sua altura máxima.
Capítulo 3. Não‐periodicidade e expectativa temporal exógena em adultos e idosos
52
Figura 3.1: Ilustração esquemática da tarefa. (a) O estímulo consistia em um alvo visual que se
comportava segundo um pêndulo simples. Cada semi-período do pêndulo (ida e retorno)
correspondia a um teste experimental (trial), que se encerrava quando o pêndulo atingia uma de suas
alturas máximas, à direita ou à esquerda da tela. Os sujeitos deveriam julgar, pressionando um
botão, o instante exato que o pendulo atingia sua altura máxima. (b) O experimento era composto de
uma condição experimental (movimento não-periódico) e de uma linha de base (movimento
periódico), de acordo com um desenho em bloco. (c) Durante a linha de base, o pêndulo seguia um
movimento harmônico simples, com aceleração constante de 25º/s2. Durante a condição
experimental, a aceleração variava de um semi-período para o próximo, fazendo com que o pêndulo
exibisse um movimento não-periódico.
Capítulo 3. Não‐periodicidade e expectativa temporal exógena em adultos e idosos
53
3.2.3 Aquisição e análise das imagens
Aquisição dos dados de fMRI
Todas as imagens foram adquiridas em um tomógrafo de 1,5 T da marca Siemens,
modelo Magnetom Vision (Erlangen, Alemanha) equipada com uma bobina de cabeça,
transmissora e receptora. Uma sequência do tipo eco-planar (EPI) foi utilizada para adquirir
147 volumes ao longo do tempo, cada volume constituído de 16 fatias axiais com 6 mm de
espessura (dimensões do voxel: 3.475 X 3.475 X 6 mm3), seguindo os parâmetros: tempo
de repetição (TR) = 3000 ms, tempo ao eco (TE) = 60 ms, flip angle (FA) = 90º, matriz de 64
x 64, field of view (FOV) = 220 mm. Os volumes foram adquiridos de forma concomitante
com a apresentação dos estímulos. Após a aquisição das imagens funcionais, uma
sequência do tipo MPR ponderada em T1 (TR= 9,7 ms, TE= 4 ms, FA = 12º, FOV = 256,
matriz = 256 x 256, voxel isotrópico de 1 mm3) composta por 160 fatias sagitais foi utilizada
para gerar imagens anatômicas de maior resolução espacial, para sobreposição dos mapas
estatísticos.
Pré-processamento dos dados de fMRI
Todos os dados de imagem foram pré-processados, analisados e visualizados
utilizando o programa BrainVoyager QX (versão 1.10; Brain Innovation, Maastrich,
Holanda). As etapas de pré-processamento das imagens funcionais incluíram correção
tridimensional de movimentos da cabeça, correção temporal entre fatias com interpolação
linear, aplicação de filtro temporal passa alta a 0.01 Hz e um filtro espacial Guasiano com
FWHM (Full Width at Half Maximum) de 4 mm. Tanto as imagens funcionais quanto as
imagens anatômicas foram normalizadas para o espaço de coordenadas Talairach
(Talairach & Tournoux, 1988). As imagens anatômicas foram corresgistradas com as
imagens funcionais de modo a permitir a localização anatômica mostradas pelo mapa
estatístico.
As imagens anatômicas de um dos sujeitos do grupo dos adultos e um dos sujeitos
do grupo dos idosos, selecionados a partir do perfil de segmentação entre as substâncias
branca e cinzenta, foram utilizadas para a reconstrução da superfície cortical de ambos os
hemisférios cerebrais. A superfície cortical obtida pela reconstrução foi, então, inflada e
utilizada como uma malha de referência sobre a qual os mapas estatísticos foram
projetados.
Capítulo 3. Não‐periodicidade e expectativa temporal exógena em adultos e idosos
54
Análise dos dados de fMRI
A análise estatística voxel-a-voxel foi realizada utilizando-se o método do modelo
linear geral (GLM, General Linear Model). Para isso, um único modelo preditor foi gerado a
partir do estímulo (movimento não-periódico). Desta forma, visamos determinar a
contribuição relativa da função preditora às series temporais (time course) provenientes de
cada voxel da matriz cerebral.
Os dados foram, em uma primeira etapa, analisados separadamente onde uma
análise de grupo foi conduzida dentro de cada um dos grupos (adultos e idosos). Em uma
segunda etapa, os dados dos dois grupos foram comparados entre si.
A comparação entre os dados dos dois grupos foi realizada por duas análises
independentes. Primeiro, com o intuito de se determinar as regiões cerebrais que foram
comumente ativadas pelos grupos dos adultos e dos idosos, uma análise de conjunção dos
dados foi realizada. A análise de conjunção evidencia os voxels que apresentam ajustes
calculados pelo GLM que sejam estatisticamente significativos em relação ao limiar
estabelecido, mas que não apresentam diferenças estatísticas de amplitude de sinal
estimado (betas) entre os dois conjuntos de dados comparados. No presente estudo, esses
dois conjuntos de dados se referem aos dados provenientes do grupo dos adultos e dados
provenientes do grupo dos idosos.
O segundo tipo de análise foi realizado com o objetivo de se buscar diferenças no
perfil da ativação cerebral entre os dois grupos, adultos e idosos. O contraste ‘mov. não-
periódico’ ADULTOS > ‘mov. não-periódico’ IDOSOS foi utilizado para testar diferenças
estatísticas entre os valores de beta das condições movimento não-periódico dos adultos e
dos idosos e, assim, evidenciar os voxels que responderam relativamente mais nos
ADULTOS do que nos IDOSOS, e vice-versa. No mapa estatístico, as áreas cerebrais mais
fortemente ativadas pela condição ‘mov. não-periódico’ ADULTOS foram representadas em
uma escala de vermelho, e as áreas cerebrais mais fortemente ativadas pela condição
‘mov. não-periódico’ IDOSOS em uma escala de azul.
Tanto na análise de conjunção quanto na análise da diferença entre os grupos, a
significância estatística dos contrastes foi corrigida para múltiplas comparações em q(FDR)
< 0.01. Além disso, estabelecemos um limiar de filtragem para agrupamentos contíguos
(clusters) com número mínimo de 10 voxels.
Capítulo 3. Não‐periodicidade e expectativa temporal exógena em adultos e idosos
55
3.2.4 Avaliação cognitiva dos participantes idosos
Prejuízos nas funções cognitivas podem preceder os distúrbios de memória
característicos de doenças demenciais como doença de Alzheimer, doença de Parkinson,
esquizofrenia, depressão maior e demência vascular. O diagnóstico do estado cognitivo
nem sempre é fácil, em especial devido à falta de um teste que possa servir como “padrão
ouro” para a população brasileira (Furlanetto & Fonseca, 2009). Tem sido objeto de
pesquisas a utilização de instrumentos clínicos complementares levando-se em
consideração as informações clínicas e o desempenho em testes neuropsicológicos que,
quando combinados, melhoram a sensibilidade e especificidade do diagnóstico (Kilada et
al., 2005).
No presente estudo, o critério de inclusão dos voluntários idosos baseou-se na
pontuação obtida em três testes de avaliação cognitiva, o Mini Exame do Estado Mental
(MEEM), o Teste do Desenho do Relógio e o Teste de Fluência Verbal (anexos 1 e 2), todos
bem validados como instrumentos de detecção e medição de funções cognitivas (Kilada et
al., 2005; Harvan & Cotter, 2006).
O MEEM (Folstein et al., 1975) é um instrumento de rastreio cognitivo composto por
questões agrupadas em sete categorias abrangendo áreas cognitivas como orientação,
memória, atenção e linguagem. Cada uma das sete categorias visa a avaliação de funções
cognitivas específicas. São elas: orientação para tempo, orientação para local, registro de
três palavras, atenção e cálculo, evocação das três palavras registradas, linguagem e praxia
vísuo-construtiva. Sua pontuação varia de 0 a 30 pontos, sendo que valores mais baixos
apontam para possível declínio cognitivo. A nota de corte proposta para idosos de
escolaridade alta (acima de 8 anos) no Brasil é de 26 pontos (Almeida, 1998).
O Teste do Desenho do Relógio (Shulman et al., 1993) compreende a tarefa de
desenhar um relógio com a inserção dos ponteiros marcando o horário 11h10min. Este
teste avalia funções executivas (planejamento, sequência lógica, capacidade de abstração,
flexibilidade mental e monitoramento de execução), atenção concentrada, organização
vísuo-espacial, praxia vísuo-construtiva, coordenação psicomotora e memória recente. Sua
pontuação varia de 0 a 6 pontos, em que pontuações altas refletem um maior número de
erros e, portanto, maior prejuízo cognitivo. Uma pontuação maior ou igual a 3 pode
representar declínio cognitivo.
Capítulo 3. Não‐periodicidade e expectativa temporal exógena em adultos e idosos
56
O Teste de Fluência Verbal (Tombaugh et al., 1999) é um instrumento simples,
caracterizado pela capacidade de nomeação pelo sujeito do maior número possível de
substantivos pertencentes a uma categoria específica (cores, frutas, animais, itens de
supermercado). No presente teste, usamos a categoria “animais”, e a instrução dada ao
sujeito foi que eles dissessem o maior número possível de animais que eles pudessem se
lembrar. O teste tem duração de um minuto e avalia atenção, memória semântica e,
principalmente, linguagem. A nomeação de um número de animais menor que 16 para o
nível de escolaridade alta pode indicar um declínio cognitivo.
3.3 Resultados
3.3.1 Avaliação cognitiva
Os resultados obtidos pelos testes de avaliação cognitiva realizados, como critério
de inclusão, em todos os voluntários idosos que participaram do experimento de fMRI,
encontram-se na tabela 3.1, que mostra a média e o desvio padrão da pontuação alcançada
em cada um dos testes.
Tabela 3.1: Média ± desvio padrão da pontuação nos testes de
avaliação cognitiva aplicados nos voluntários idosos.
Teste Pontuação
Mini Exame do Estado Mental (MEEM) 28,4 ± 1,3 Teste do Desenho do Relógio 1,7 ± 0,4 Teste de Fluência Verbal (animais) 24 ± 4,4
Todos os voluntários idosos pontuaram, para todos os três testes, acima da
pontuação de corte que indica um possível declínio cognitivo (abaixo de 26 para MEEM, 3
ou acima de 3 para o Teste do Desenho do Relógio e abaixo de 16 para o Teste de
Fluência Verbal; ver “Material e Métodos”).
Capítulo 3. Não‐periodicidade e expectativa temporal exógena em adultos e idosos
57
3.3.2 Dados comportamentais
Devido a um mau funcionamento do botão de respostas, as respostas de quatro
voluntários adultos e dois idosos foram apenas parcialmente registradas e, portanto, foram
excluídas da análise dos dados comportamentais.
A tarefa dos sujeitos consistia em apertar um botão no instante em que o pêndulo
(alvo visual) atingisse suas alturas máximas, à esquerda e à direita da tela. O desempenho
dos sujeitos foi expresso como o ‘erro do tempo de resposta’ (response time error – RTE),
calculado como a diferença, em milissegundos, entre o momento em que o sujeito apertou o
botão e o momento em que o pêndulo, de fato, atingiu sua altura máxima. Desta forma, o
RTE informa a diferença entre o instante percebido pelo sujeito e o instante real da chegada
do alvo no local do espaço predeterminado, ou seja, representa a acurácia do sujeito em
estimar o instante de chegada do pêndulo.
O RTE poderia tanto ter um valor positivo quanto negativo. Valores positivos
representam a superestimativa, isto é, a resposta atrasada dada pelo sujeito. Por outro lado,
valores negativos de RTE correspondem aos testes em que o sujeito subestimou o instante
de chegada, ou seja, o sujeito antecipou sua resposta ao apertar o botão antes que o
pêndulo atingisse sua altura máxima
A figura 3.2 apresenta os valores médios de RTE (em milisegundos), com seus
respectivos erros-padrão, dos dois grupos, nas duas condições (movimento periódico e
movimento não-periódico). A representação distinta entre os RTE positivos e negativos foi
feita com o objetivo de possibilitar a comparação entre as respostas atrasadas (positivas) e
antecipadas (negativas). Para o grupo dos adultos, os valores RTE encontrados foram:
(83.6 ± 1.3) ms e (-55.5 ± 5.6) ms para a linha de base (movimento periódico) e (90.6 ± 1.6)
ms e (-127.9 ± 4.7) ms para a condição experimental (movimento não-periódico). Para o
grupo dos idosos, os valores foram: (80.3 ± 2.6) ms e (-89.3 ± 3.9) ms para a linha de base
e (173.9 ± 6.1) ms e (-157.9 ± 5.2) ms para a condição experimental.
Conduzimos uma análise de variância (ANOVA 2 × 2 para amostras de tamanhos
desiguais) com o objetivo de avaliar possíveis efeitos individuais e interações entre os
fatores idade e periodicidade do movimento. A análise foi conduzida separadamente para
os valores de RTE positivos (atrasos) e negativos (antecipações). Tanto para antecipações
como para atrasos da resposta, observamos o efeito individual do fator idade [RTE positivo:
Capítulo 3. Não‐periodicidade e expectativa temporal exógena em adultos e idosos
58
F(1,30) = 16.5, p < 0.001; RTE negativo: F(1,30) = 10.2, p < 0.005], o que mostra que os
sujeitos adultos foram significativamente mais acurados em suas respostas do que os
sujeitos idosos. Também foi observado o efeito individual do fator periodicidade do
movimento [RTE positivo: F(1,30) = 25.8, p < 0.001; RTE negativo: F(1,30) = 53.6, p <
0.001], com valores de RTE significativamente menores para os testes da linha de base
(movimento periódico) em ambos os grupos. Além dos efeitos individuais, o teste ANOVA
também mostrou interação entre os fatores idade e periodicidade apenas para os valores
médios de RTE positivos [F(1,30) = 19.23, p < 0.001], o que reflete um efeito
significativamente maior da não-periodicidade do movimento sobre os sujeitos idosos.
Figura 3.2: Efeito da periodicidade do movimento pendular sobre o julgamento do instante de
chegada do pêndulo em suas alturas máximas. (a) RTE médio (±erro padrão) calculado para os
grupos dos adultos e dos idosos, tanto para o movimento periódico (cinza claro) quanto para o
movimento não–periódico (cinza escuro). Valores de RTE positivos e negativos correspondem,
respectivamente, a respostas atrasadas e adiantadas em relação ao instante real de chegada do
pendulo (instante 0 ms). (b) Percentagem de antecipações e atrasos calculada para os dois grupos,
para a linha de base e condição experimental.
Capítulo 3. Não‐periodicidade e expectativa temporal exógena em adultos e idosos
59
Uma inspeção dos valores médios de RTE entre os grupos dos adultos e dos idosos
mostrou uma diferença considerável em relação ao número de antecipação de respostas. O
painel b da figura 3.2 mostra a taxa de antecipação calculada como sendo a percentagem
dos testes em que os sujeitos responderam antes que o pêndulo atingisse sua altura
máxima. A taxa de antecipação foi determinada para os dois grupos, tanto para o
movimento periódico quanto para o movimento não-periódico, a partir dos valores médios
de RTE positivos e negativos. Os sujeitos adultos exibiram uma taxa de antecipação de
5.7% para o movimento periódico e 12.1% o movimento não-periódico, enquanto que a taxa
de antecipação dos sujeitos idosos foi de 33.5% e 59.2% para o movimento periódico e o
movimento não-periódico, respectivamente.
Também investigamos a ocorrência de uma melhora do desempenho dos sujeitos
com o tempo. Para isso, representamos graficamente os valores de RTE em função do
número dos testes (Figura 3.3). As quatro curvas se referem ao desempenho dos dois
grupos, durante as duas condições. Valores positivos e negativos de RTE foram
transformados em valores absolutos. Cada um dos pontos nas curvas representa uma
média calculada a partir dos valores médios de RTE de onze testes. Conduzimos uma
análise de variância ANOVA 2 × 2 × r (idade × periodicidade × teste) com medidas repetidas
no último elemento com a intenção de se avaliar possíveis efeitos do fator tempo, ambos os
efeitos individual e/ou em interação com os outros fatores. Foi observado o efeito individual
do fator teste [F(14,454) = 7.06, p < 0.001] e também um efeito de interação entre os fatores
periodicidade e teste [F(14,454) = 4.53, p < 0.001]. Esses resultados mostram que a
resposta de todos os sujeitos, adultos e idosos, se tornou significativamente mais precisa
com o número de testes e, também, que a repetição dos testes teve um efeito
significativamente mais pronunciado sobre o desempenho na condição de movimento não-
periódico.
Capítulo 3. Não‐periodicidade e expectativa temporal exógena em adultos e idosos
60
Figura 3.3: RTE médio (±erro padrão) em função do número dos testes, tanto para o movimento
periódico (cinza claro) o movimento não–periódico (cinza escuro). Valores positivos e negativos de
RTE foram transformados em valores absolutos. Cada um dos pontos nas curvas representa uma
média calculada a partir dos valores médios de RTE de onze testes. Grupo dos adultos (quadrado);
grupo dos idosos (círculo).
3.3.3 Dados de fMRI
As regiões cerebrais que foram comumente moduladas pelo movimento não-
periódico, em relação ao periódico, tanto nos sujeitos adultos quanto nos sujeitos idosos,
foram investigadas pela análise de conjunção. Os resultados desta análise são mostrados
na Figura 3.4 a (regiões marcadas em verde) e na Tabela 3.2. Regiões localizadas nos
lobos frontal e temporal foram moduladas, com uma assimetria à direita. Por outro lado,
ativação em áreas do lobo parietal foi detectada apenas no hemisfério esquerdo.
As áreas frontais bilaterais incluem o córtex pré-frontal ventrolateral (VLPFC – BA
44/45) e ínsula anterior (BA 13). As regiões frontais que mostraram ativação apenas no
hemisfério direito incluem o DLPFC (BA 8/9/46) e a área 44 (BA 44). O córtex parietal
esquerdo apresentou ativação na região da junção do giro supramarginal (BA 40) com o
Capítulo 3. Não‐periodicidade e expectativa temporal exógena em adultos e idosos
61
giro temporal superior (BA 22) (TPJ – temporoparietal junction), em um pequeno cluster
contínuo com a ínsula posterior (BA 13). As ativações bilaterais nos lobos temporais foram
localizadas nos giros temporais superior (BA 22) e médio (BA 21/22) e, também, no giro
fusiforme (BA 19/37). Outros sítios de ativação incluíam o claustrum direito e regiões
cerebelares do hemisfério esquerdo (Figura 3.4 c – regiões marcadas em verde).
Tabela 3.2: Regiões cerebrais com resposta BOLD significativa reveladas pela análise de conjunção
de grupo, para a condição de movimento não-periódico. As coordenadas Talairach correspondem ao
centro do cluster de ativação (x, y, z) com seus respectivos desvios padrão (σx, σy, σz).
Região cerebral (Área de Brodmann) Hem Coordenadas x, y, z σx, σy, σz
Giro frontal inferior - VLPFC (BA 44/45) D 45, 18, 14 5.9, 5.7, 9.3 E -45, 19, 8 5.9, 3.8, 5 Giro frontal médio / inferior – área 44 (BA 44) D 35, 10, 26 2.5, 1.2, 2.7 Giro frontal médio – DLPFC (BA 8/9/46) D 49, 15, 34 4, 3.7, 9.2 Insula anterior (BA 13/45) D 34, 21, 7 1.7, 1, 3.6 E -37, 15, 10 4, 6.5, 3.7 Insula posterior (BA 13) E -52, -36, 20 2.2, 2.1, 1.1 Lóbulo parietal inferior – giro supramarginal (BA 40) E -33, 5, 3 0.6, 1, 1.1 Giro temporal médio (BA 21/22) D 57, -41, 3 2.3, 3.4, 1.5 Giro temporal inferior e giro fusiforme (BA 19/37) D 45, -54, -12 2.7, 2.5, 1.1 E -42, -52, -15 3.5, 7, 2.4 Giro temporal superior (BA 22) D 67, -39, 7 1.8, 2.4, 0.4 E -51, -34, 28 2.5, 2.1, 1.8 Claustrum D 27, 17, 6 0, 1, 0
Obs: Todos os clusters se mostraram ativados em um limiar estatístico de q(FDR) < 0.01 (p < 0.00001).
VLPFC: córtex pré-frontal ventrolateral; DLPFC: córtex pré-frontal dorsolateral.
O perfil de ativação cerebral em que a atividade foi maior nos adultos que nos idosos
revelou uma rede bilateral formada por áreas localizadas nos lobos frontal, parietal e
temporal, mais pronunciada no hemisfério direito (Tabela 3.3, Figura 3.4 a – áreas
marcadas em vermelho). As áreas ativadas bilateralmente incluem o VLPFC (BA 44/45/47),
as área pré-motoras dorsal (dPM – BA 6) e ventral (vPM – BA 6/44), a porção anterior da
área motora suplementar (pre-SMA – BA 6) se estendendo até o giro do cíngulo (BA 24), o
Capítulo 3. Não‐periodicidade e expectativa temporal exógena em adultos e idosos
62
lóbulo parietal superior (BA 7) e a junção temporoparietal (JTP – BA 40, BA 22) em um
agrupamento contínuo com a ínsula posterior (BA 13). As áreas que sofreram ativação
apenas no hemisfério direito incluem o DLPFC (BA 9/46), a ínsula anterior (BA 13) e os
giros temporal médio (BA 21/22/37) e fusiforme (BA 19/20/37). A ativação sobre a BA 37 foi
identificada, através da sua localização anatômica e coordenadas Talairach (Kourtzi et al.,
2002), como sendo complexo MT/V5. Ativações em estruturas subcorticais foram
observadas no putâmen esquerdo e bilateralmente na substância negra se estendendo ao
núcleo rubro (Tabela 3.3, Figura 3.4 b). Além disso, também foram observadas ativações
em porções anteriores e posteriores do cerebelo esquerdo (Figura 3.4 c).
O contraste estatístico em que a amplitude do sinal foi maior entre o grupo de idosos
que nos adultos evidenciou, bilateralmente, apenas uma região cerebral: o córtex
frontopolar lateral, também conhecido como córtex pré frontal rostral (BA 10) (Tabela 3.3,
Figura 3.4 a – região marcada em azul).
Capítulo 3. Não‐periodicidade e expectativa temporal exógena em adultos e idosos
63
Tabela 3.3: Regiões cerebrais com resposta BOLD significativamente diferente para o grupo dos
adultos e grupo dos idosos, reveladas pelo contraste ‘não-periódico’ ADULTOS > ‘não-periódico’
IDOSOS, e vice-versa. As coordenadas Talairach correspondem ao centro do cluster de ativação (x,
y, z) com seus respectivos desvios padrão (σx, σy, σz)
Contraste Região cerebral (Área de Brodmann) Hem Coordenadas x, y, z σx, σy, σz
Adultos > Idosos Giro frontal inferior - VLPFC (BA 44/45/47) D 47, 14, 9 5, 6.6, 13.5 E -51, 7, 19 1.5, 4.0, 4.4 Giro frontal médio – DLPFC (BA 9/46) D 35, 32, 30 5.9, 1.2, 3.3 Giro frontal médio/inferior – vPM (BA 6/44) D 44, 4, 25 7.4, 5.6, 9.5 E -43, 5, 31 3.8, 2.0, 2.9 Giro frontal superior – dPM (BA 6) D 20, 4, 55 7.6, 13, 8.7 E -23, 1, 47 1.9, 2.3, 1.6 Giro frontal medial – pré-SMA (BA 6) D 6, 4, 49 5.7, 4.5, 3.2 E -5, 4, 50 0.5, 3.6, 3 Giro do cíngulo (BA 24) D 6, 1, 45 4.7, 3.5, 1.7 E -6, 3, 46 2.9, 2.6, 1 Ínsula anterior (BA 13) D 32, 22, 5 3.5, 5.2, 4.7 Insula posterior (BA 13) D 53, -34, 21 0.9, 0.7, 0.4 E -43, -39, 21 0.3, 0.7, 1 Lóbulo parietal inferior – giro supramarginal (BA 40) D 45, -47, 35 7.8, 7.8, 8 E -42, -46, 35 6.4, 3, 4 Lóbulo parietal superior (BA 7/40) D 38, -57, 52 1.7, 5.7, 2.8 E -33, -47, 48 1.4, 3.8, 1.7 Giro temporal médio (BA 21/22) D 53, -29, 1 1.9, 1.5, 1.7 Giro temporal médio – MT/V5 (BA 37) D 50, -61, 1 3.4, 3.6, 3.2 Giro fusiforme (BA 19/20/37) D 40, -37, -15 1.5, 2.1, 3 Giro temporal superior (BA 22) D 54, -26, 1 2.7, 2.8, 1.9 E -57, -8, 1 0.9, 1.2, 1.3 Putâmen E -19, 5, -5 1.6, 1.3, 1.9 Substância negra D 8, -17, -8 E -7, -17, -9 Núcleo rubro D 6, -20, -8 E -6, -19, -9
Idosos > Adultos Giro frontal superior – área frontopolar (BA 9/10) D 8, 57, 26 1.3, 2.4, 3.7 E -19, 56, 23 5.3, 3.4, 7 Giro frontal médio – área frontopolar (BA 10) E -23, 57, 21 2.2, 2.0, 3.2
Obs: Todos os clusters apresentam um limiar estatístico de q(FDR) < 0.01 (p < 0.00037).
VLPFC: córtex pré-frontal ventrolateral; DLPFC: córtex pré-frontal dorsolateral; vPM: área pré-motora ventral; dPM: área pré-
motora dorsal, pré-SMA: pré- área motora suplementar; MT/V5: área medial temporal.
Capítulo 3. Não‐periodicidade e expectativa temporal exógena em adultos e idosos
64
Figura 3.4: Mapas estatísticos médios, obtidos pela análise de grupo (q(FDR) < 0.01), sobrepostos
(a) ao córtex cerebral inflado de ambos os hemisférios e (b e c) a secções sagitais, coronais e axiais
do volume anatômico 3D normalizado. O mapa estatístico em escala de verde (análise de conjunção)
mostra as regiões que foram igualmente ativadas para o grupo dos adultos e dos idosos. As áreas
que cuja amplitude de sinal foi maior nos adultos são mostradas em vermelho, enquanto que as
regiões que aquelas com amplitude maior nos idosos são mostradas em azul. Todas as áreas
evidenciadas pelos três mapas foram nomeadas e suas coordenadas são apresentadas nas Tabelas
3.2 e 3.3.
Capítulo 3. Não‐periodicidade e expectativa temporal exógena em adultos e idosos
65
3.4 Discussão
O principal objetivo do presente estudo foi investigar se a não-periodicidade, ou não-
regularidade temporal, em uma tarefa de expectativa temporal exógena, levaria a diferenças
no padrão de ativação de áreas cerebrais sabidamente envolvidas na percepção temporal
em adultos e idosos. Para isso, os voluntários deveriam julgar o instante em que o alvo
visual (pêndulo) atingiria sua altura máxima, a cada teste (trial). Durante os blocos
‘movimento periódico’, a aceleração se mantinha constante não apenas dentro de um teste,
mas também de um teste para o seguinte. Por outro lado, nos blocos ‘movimento não-
periódico’, a aceleração se modificava a cada teste.
Idosos e expectativa temporal exógena
A análise dos dados comportamentais revelou que os voluntários idosos foram
menos precisos do que os adultos ao julgar o instante da chegada do alvo à altura máxima.
Além disso, os idosos apresentaram uma taxa de antecipação de resposta maior que a dos
sujeitos adultos, chegando a atingir uma proporção de respostas antecipadas maior que
atrasadas na condição de movimento não-periódico. Esperávamos que ambos os grupos
produzissem respostas atrasadas, ou seja, que superestimassem o instante de chegada do
alvo devido ao efeito da extrapolação do movimento observado em vários paradigmas
experimentais como, por exemplo, no momentum representacional e no efeito flash-lag (ver
Capítulo 1, seção 1.2.1.3).
Tradicionalmente, o desempenho de sujeitos idosos em testes de extrapolação de
movimento, necessária para a expectativa temporal exógena, tem sido investigado
empregando-se tarefas de tempo-para-o-contato (TTC, time-to-contact) (Schiff et al., 1992;
Andersen et al., 2000; Andrea et al., 2000; DeLucia et al., 2003). Nesses estudos, os
participantes observam, sob um ponto de vista alocêntrico ou egocêntrico, o movimento de
objetos em contextos de possíveis colisões. O movimento é interrompido momentos antes
da colisão e os participantes devem, então, estimar o instante da colisão ou julgar se esta
ocorreria caso o movimento continuasse. Estes trabalhos mostram que, quando
comparados com sujeitos adultos, os idosos apresentam um pior desempenho ao julgar o
instante da colisão e tendem a subestimar (adiantar) o TTC em experimentos envolvendo
tanto velocidade constante quanto variável. No presente estudo, os voluntários idosos
exibiram um pior desempenho e uma maior taxa de antecipação que os sujeitos adultos ao
Capítulo 3. Não‐periodicidade e expectativa temporal exógena em adultos e idosos
66
estimar o instante da chegada de um alvo exibindo desaceleração do movimento
(ascendência do pêndulo). Resultados similares foram obtidos por Andersen e
colaboradores (2000) em um estudo de TTC em que o observador exibia um movimento
egocêntrico desacelerado ao ir de encontro a um alvo estático. Comparado com os adultos,
os participantes idosos exibiram uma maior tendência a julgar a ocorrência de uma colisão
quando esta, de fato, não aconteceria, o que indica uma tendência a antecipar o instante da
colisão.
O envelhecimento tem sido associado a prejuízos no processamento de diferentes
tipos movimento (Billino et al., 2008) e discriminação entre diferentes velocidades (Snowden
& Kavanagh, 2006). Achados de vários estudos sugerem a participação da área cortical
sensível ao movimento, o complexo MT/V5, tanto na extrapolação de movimento quanto na
expectativa temporal em tarefas de TTC (Senior et al., 2000, Bosco et al., 2008). De fato, o
complexo MT/V5 parece ter uma participação central no processamento de velocidade e
estimação de intervalos temporais, componentes essenciais na extrapolação do movimento
(Liu & Newsome, 2005; Bueti et al., 2008). Esses achados são relevantes ao presente
estudo uma vez que o envelhecimento parece estar associado a mudanças estruturais do
MT/V5 (Ohnishi et al., 2001), o que pode ter levado a um pior desempenho comportamental
e a uma redução da ativação do complexo MT/V5 no grupo dos idosos.
Além do prejuízo na percepção global do movimento por indivíduos idosos,
pesquisadores também mostram uma redução da sensibilidade perceptual ao elemento
temporal do movimento (Blake et al., 2008; Conlon & Herkes, 2008). Desta forma, devemos
também considerar estudos de estimação temporal explícita em idosos na tentativa de
compreendermos melhor os resultados aqui relatados. Vários estudos de estimação de
duração de intervalos observaram que sujeitos idosos tendem a uma reprodução mais curta
dos intervalos quando comparados a sujeitos adultos (Craik & Hay, 1999; Pouthas & Perbal,
2004; Baudouin et al., 2006). Mostramos, aqui, que os idosos foram menos precisos ao
julgar, com tendência a antecipar, o instante de chegada do pêndulo, o que também foi
demonstrado por outros trabalhos utilizando tarefas de TTC. Assim, a subestimação tanto
da duração de intervalos temporais (explícita) quanto do julgamento do instante da
chegada, ou colisão, de um objeto (implícita) pode indicar uma interferência de prejuízos na
estimação temporal explícita na expectativa temporal exógena, ao se inferir posições futuras
de um objeto.
Apenas o córtex frontopolar (BA 10) mostrou-se bilateralmente mais ativo nos idosos
que nos adultos. Alguns trabalhos mostram o envolvimento dessa área no planejamento de
Capítulo 3. Não‐periodicidade e expectativa temporal exógena em adultos e idosos
67
tarefas de grande complexidade (Baker et al., 1996; van den Heuvel et al., 2003), sugerindo
que, para os sujeitos idosos, a tarefa de expectativa temporal utilizada no presente estudo
apresentou um elevado nível de dificuldade.
Modulação da rede temporal pela não-periodicidade do movimento
Com a finalidade de se explorar as similaridades e diferenças da resposta BOLD, em
adultos e idosos, em relação à modulação de áreas cerebrais envolvidas na expectativa
temporal exógena pela não-periodicidade do movimento, conduzimos dois tipos de análises:
conjunção e subtração. A análise de conjunção revelou uma grande rede de ativação
funcional comum aos sujeitos adultos e idosos ao estimarem o instante de chegada do
pêndulo durante o movimento não-periódico. Como previsto, observamos um aumento do
sinal BOLD bilateralmente no opérculo frontal (VLPFC se estendendo à ínsula anterior), na
junção têmporo-parietal (LPI e GTS) e no cerebelo, ambos no hemisfério esquerdo.
Adicionalmente, também vimos a ativação na ínsula posterior, como uma extensão do
cluster sobre a JTP, no córtex pré-frontal dorsolateral (DLPFC), na área 44 e no giro
temporal médio, os três últimos apenas no hemisfério direito.
O envolvimento do DLPFC direito na estimação de intervalos temporais é bem
conhecido, entretanto, em tarefas de estimação de multi-segundos. Vários estudos de
neuroimagem, eletrofisiologia e neurofarmacologia apontam o DLPFC como sendo uma
área fortemente associada à memória de trabalho, a qual é fundamental para a estimação
de intervalos de multi-segundos (Rubia & Smith, 2004; Lewis & Miall, 2006). No presente
estudo, utilizamos uma tarefa com duração de sub-segundos (< 1,5 segundos), que,
normalmente, não ativaria áreas frontais envolvidas com memória de trabalho. No entanto,
durante todo o bloco experimental (movimento não-periódico), os sujeitos deveriam atualizar
e manter as velocidades iniciais do pêndulo em sua memória de trabalho a cada teste, para
que pudessem executar a tarefa.
A área 44, localizada no giro frontal inferior adjacente ao PMv, também é
compreendida pelo pars opercularis (Molnar-Szakacs et al., 2005). De fato, alguns trabalhos
de fMRI mostram sua participação, juntamente com o PMv, em tarefas de expectativa
temporal exógena (O’Reilly et al., 2008; Coull et al., 2008). Esta região é considerada uma
extensão do PMv por estar associada a funções motoras e possuir conexões córtico-
corticais com a porção anterior do lóbulo parietal inferior (Rushworth et al., 2006).
Capítulo 3. Não‐periodicidade e expectativa temporal exógena em adultos e idosos
68
A ínsula posterior é considerada a principal área do córtex vestibular humano
(Guldin & Grüsser, 1998), o qual tem sido descrito como o codificador de um modelo interno
da gravidade que seria “acionado” por movimentos coerentes com a gravidade natural
(Indovina et al., 2005). Nossos resultados se mostram claramente inconsistentes com essa
hipótese, uma vez que observamos um sinal BOLD positivo na ínsula posterior quando a
condição na qual o movimento obedecia à gravidade natural (linha de base) foi subtraída da
condição experimental, com gravidade artificial e movimento não-periódico. Wittmann e
colaboradores (2008), entretanto, utilizando uma tarefa de reprodução de intervalos
temporais, nos fornecem uma explicação alternativa das possíveis funções desempenhadas
pela ínsula posterior. Os autores propõem que esta, juntamente com a JTP, devido a sua
função integrativa (Augustine, 1996; Guldin & Grüsser, 1998), poderia funcionar como um
acumulador das mudanças do estado fisiológico e, a partir dessas mudanças, codificar a
duração de um intervalo temporal. Nossos resultados possuem uma maior correspondência
com esta hipótese.
Por outro lado, o contraste de subtração utilizado para explorar as áreas em que o
sinal do grupo de idosos foi maior que no grupo de adultos, evidenciou apenas a
participação do córtex frontopolar, conforme discutido no tópico anterior. Já para o grupo
dos adultos, observamos uma ativação mais extensa nas áreas reveladas pela análise de
conjunção descrita acima: DLPFC, VLPFC/insula anterior e GTM localizados no hemisfério
direito, e JTP no hemisfério esquerdo. Esses resultados mostram que os sujeitos idosos,
quando comparado com os adultos, apresentaram um sub-recrutamento dessas áreas
cerebrais. Além disso, o grupo dos adultos também mostrou ativação diferenciada em várias
regiões cerebrais, tanto corticais quanto subcorticais. Como esperado para o grupo dos
adultos, observamos um aumento do sinal BOLD nas áreas que têm sido apontadas como
centrais na expectativa temporal exógena: PMv, pre-SMA e putâmen bilateralmente,
JTP/ínsula posterior agora também no hemisfério direito e mais outros dois sítios
cerebelares no hemisfério esquerdo. Conforme nossa hipótese, o loop fronto-estriatal,
composto basicamente pela pre-SMA e putâmen, e considerado o substrato neural do
modelo oscilador-acumulador (ver Capítulo 1, seção 1.3.1.1), foi modulado pela não-
periodicidade do movimento apenas no grupo dos adultos. Em adição à resposta BOLD no
loop fronto-estriatal, o contraste ‘Adultos > Idosos’ também evidenciou ativação na
substância negra, se estendendo ao núcleo rubro, em resposta à não-periodicidade do
movimento. Este resultado é bem interessante, pois vários trabalhos corroboram a teoria de
que as fibras dopaminérgicas enviadas ao estriado pela substância negra pars compacta
exerceriam o papel modulatório sobre o oscilador (estriado) do modelo de processamento
temporal (Capítulo 1, seção 1.3.1.1).
Capítulo 3. Não‐periodicidade e expectativa temporal exógena em adultos e idosos
69
Diferenças de ativação na pre-SMA, putâmen e substância negra relacionadas ao
envelhecimento podem ser especialmente importantes para a compreensão do baixo
desempenho dos participantes idosos em tarefas de expectativa temporal exógena, neste e
em outros estudos. É válido mencionar que nenhuma ativação nessas três regiões foi
evidenciada pela análise de grupo dos sujeitos idosos, conduzida anteriormente às análises
comparativas de conjunção e subtração, mesmo com a elevação do limiar estatístico para
q(FDR)<0.05 (dados não apresentados). Vários trabalhos sugerem que o processamento
temporal pelos circuitos fronto-estriatais está relacionado com a atividade do receptor
dopaminérgico D2 (Buhusi & Meck, 2005), o qual sofre declínio em sua densidade tanto no
estriado quanto em áreas pré-frontais com o envelhecimento normal (Volkow et al., 2000).
Além disso, estudos medindo alterações do potencial da variação contingente negativa
(CNV) em idosos saudáveis mostraram uma redução da amplitude do CNV sobre a linha
media frontal (pre-SMA) em tarefas não-motoras de expectativa temporal (Dirnberger et al.,
2000; Golob et al., 2005). Nossos achados, em voluntários idosos saudáveis, apresentam
evidências adicionais que corroboram o papel fundamental do estriado e da pre-SMA em
tarefas de expectativa temporal.
Além das áreas cerebrais sabidamente envolvidas na expectativa temporal exógena,
nas quais esperávamos observar modulação pela não-periodicidade do movimento no
grupo dos adultos, também observamos ativação no PMd, no lóbulo parietal superior (LPS)
e no giro temporal médio (GTM). A porção do GTM que sofreu ativação foi identificada
como sendo o complexo MT/V5, envolvida na extrapolação de movimento e na expectativa
temporal como discutido no inicio dessa seção. A ativação no LPS será discutida no
próximo tópico.
Orientação e reorientação da atenção
Os resultados comportamentais mostraram que o erro do tempo de resposta (RTE),
em ambos os grupos, foi afetado pelo efeito da não-periodicidade. Outros trabalhos também
mostraram que o tempo de resposta é afetado pela não-regularidade temporal em tarefas
(Meiran et al., 2000; Praamstra et al., 2006). De fato, a não-periodicidade (ou não-
regularidade) do movimento adiciona um custo à tarefa: o custo do desengajamento da
atenção ao teste anterior e re-engajamento ao novo teste. Rogers e Monsell (1995)
introduziram o termo “custo da mudança de tarefas” (task switch cost) quando sujeitos
deveriam, com conhecimento prévio, alternar entre tipos diferentes de tarefas, sendo
definido como a diferença entre os tempos de resposta em testes repetidos (mesma tarefa)
Capítulo 3. Não‐periodicidade e expectativa temporal exógena em adultos e idosos
70
e alternados (tarefas diferentes). O termo “mudança de tarefas” também é conhecido como
“transferência atencional” (attentional shift) (Wager et al., 2004) e depende da capacidade
dos sujeitos em desengajar a atenção ao teste anterior de forma a evitar que interferências
sejam passadas adiante. Manipulações da duração do intervalo entre testes (ITI) revelaram
que o custo da transferência atencional se reduz com o aumento do ITI, ou seja, quando um
maior tempo de preparo é dado ao sujeito antes do início do próximo teste (Meiran et al.,
2000). No presente estudo, como não havia intervalos entre os testes, uma vez que o final
de um teste coincidia com o início do teste seguinte, podemos inferir que o custo do
processo de transferência atencional tenha sido máximo.
A transferência atencional parece ser mediada por mecanismos neurais similares
aos da reorientação da atenção que, por sua vez, depende de mecanismos atencionais
distintos aos da orientação da atenção (Thiel et al., 2004). Enquanto a orientação da
atenção está relacionada à ativação do sulco intraparietal, a reorientação da atenção é
realizada através da ativação de uma segunda rede funcional composta principalmente pela
junção têmporo-parietal, lóbulo parietal superior (LPS), VLPFC e DLPFC (Corbetta &
Shulman, 2002, Coull et al., 2000; Dreher et al., 2002). Sohn e colaboradores (2000), em
um experimento de “mudança de tarefas”, mostraram que o LPS participa tanto da
preparação endógena para a tarefa que está por vir quanto do ajuste exógeno que ocorre
com a apresentação do estímulo. Os autores também observaram que, além da LPS, a
preparação endógena depende do córtex pré-frontal inferior (VLPFC). No presente estudo,
o tempo de resposta do grupo dos idosos foi significantemente mais afetado pela não-
periodicidade do que nos adultos (interação dos fatores idade e periodicidade). Como
mencionado anteriormente, o LPS não foi evidenciado pelo contraste ‘Idosos > Adultos’.
Este resultado levanta a possibilidade de que o baixo desempenho dos sujeitos idosos pode
ter sido devido a uma diminuição da capacidade de re-orientação da atenção, ou seja, de se
preparar para o teste seguinte e/ou se ajustar ao teste atual. Evidências adicionais para
esta hipótese são fornecidas por estudos medindo potenciais evocados (ERP, event-related
potentials), os quais têm observado um decréscimo da capacidade de transferência da
atenção, pelos sujeitos idosos, tanto em tarefas de processamento automático quanto
voluntário (Yamaguchi et al., 1995; Lorenzo-López et al., 2002).
Melhora do desempenho como um índice de atenção
Encontramos uma diminuição significativa do erro do tempo de resposta na
estimação do instante da chegada do pêndulo em função do número de testes, efeito este
pronunciado na condição com movimento não-periódico. McIntyre et al. (2001), utilizando
Capítulo 3. Não‐periodicidade e expectativa temporal exógena em adultos e idosos
71
uma tarefa de TTC em condições de microgravidade (0 g), observaram que os astronautas,
ao interceptar objetos, são capazes de aprender e adaptar suas respostas à nova “regra”
ambiental. De fato, vários experimentos têm mostrado que a resposta a um estímulo
depende dos efeitos atrasados (aftereffects) dos ciclos prévios de estímulo-resposta, ou
seja, da regularidade dada pela repetição de padrões nesses ciclos, o que sugere que a
cognição humana compreende processos de aprendizado baseado em regras e
associações (Soetens et al., 1985; McLaren et al, 1994). Desta forma, a melhora do
desempenho apresentada tanto pelo grupo dos adultos quanto dos idosos indica que os
sujeitos foram capazes de aprender pela repetição invariante das características do
estímulo, ou seja, a não-regularidade temporal se tornou previsível. Esse efeito de
aprendizado (learning effect) está relacionado aos processos de atenção resultantes do
engajamento com a tarefa (Grossberg, 1999), uma vez que a atenção é central ao
desempenho por exercer um papel único na orientação aos eventos sensoriais, detecção de
sinais a serem processados e manutenção do estado de vigília (Posner & Petersen, 1990).
No presente estudo, a partir da melhora do desempenho observada, podemos considerar
que os sujeitos estavam engajados na tarefa e foram capazes de manter a atenção durante
sua execução.
3.5 Conclusão
O objetivo do presente estudo foi investigar a modulação, pela não-periodicidade do
movimento, da rede funcional do processamento temporal exógeno. Entretanto, algumas
áreas pertencentes a esta rede, como o VLPFC e o LPI, também estão envolvidas nos
mecanismos de transferência de atenção. Como não havia ITI na tarefa aqui utilizada, os
mecanismos de re-orientação da atenção temporal foram exigidos de forma elevada e
contínua. Desta forma, a não-periodicidade do movimento demandou não apenas o
engajamento sustentado da rede de expectativa temporal, mas, também, da rede de
transferência de atenção. A tarefa acabou por modular esses dois “sistemas”, o que fez com
que ambos fossem cruciais na sua execução. Essa observação impossibilita a inferência de
que um deles tenha sido mais ou menos exigido. Em outras palavras, não podemos
considerar que a ativação das áreas que estão na sobreposição das duas redes funcionais
represente apenas a modulação da expectativa temporal exógena. Além disso, também não
podemos considerar que o pior desempenho apresentado pelo grupo dos idosos seja
explicado somente por uma debilidade em construir expectativas temporais a partir de dicas
exógenas. Contudo, podemos tirar duas conclusões dos resultados obtidos pelo presente
Capítulo 3. Não‐periodicidade e expectativa temporal exógena em adultos e idosos
72
experimento. A primeira é a de que a não-regularidade temporal de um objeto em
movimento exigiu um maior engajamento tanto das áreas cerebrais envolvidas na
expectativa temporal endógena quanto das áreas envolvidas na re-orientação da atenção,
provavelmente atenção temporal. A segunda conclusão diz respeito ao pior desempenho
apresentado pelos sujeitos idosos. A observação de uma menor (ou ausência de) ativação
em áreas pertencentes tanto a rede de expectativa temporal quanto de re-orientação da
atenção no grupo dos idosos indica uma deficiência desses dois mecanismos nesses
sujeitos.
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
73
Capítulo 4
Detecção de correspondência temporal
“Todos os dias, quando você chega em casa, você leva alguns segundos
para passar por sua porta de entrada. Você estica seu braço, segura e gira
a maçaneta, caminha para dentro da casa e fecha a porta atrás de você.
Este é um hábito bem estabelecido, algo que você faz todos os dias e
presta pouca atenção quando o faz. Agora, suponha que, quando você
estivesse fora de casa, eu fosse escondido até lá e modificasse alguma
coisa na sua porta. Poderia ser qualquer coisa. Eu poderia deslocar a
maçaneta de forma bem sutil, substituir uma maçaneta redonda por um
trinco, ou transformá-la em uma maçaneta cromada. Eu poderia mudar o
peso da porta substituindo a madeira maciça por compensado, ou vice-
versa. Eu poderia fazer com que as dobradiças emperrassem ou
rangessem, ou deslizassem sem atrito algum. Eu poderia torná-la mais
larga ou mais estrita. Eu poderia modificar sua cor, ou colocar uma aldrava
ou uma janelinha no lugar do olho mágico. Eu consigo imaginar milhares
de coisas que eu poderia mudar na sua porta enquanto você estivesse
fora. Naquele dia, quando você chegasse em casa e fosse abrir a porta,
você rapidamente iria detectar algo de errado. Talvez você levasse alguns
segundos para perceber o que exatamente estaria errado, mas a detecção
de qualquer uma das milhares de modificações possíveis aconteceria de
forma quase instantânea. Como é que você faz isso?”
Jeff Hawkins
On Intelligence, 2004, pág 87
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
74
4.1 Introdução
Nos últimos anos, vários autores têm proposto que o cérebro, ao invés de
meramente reativo, opera de forma “pró-ativa” ou preditiva segundo o princípio das
predições baseadas em memórias (Mumford, 1992; Hawkins, 2004; Friston, 2005; Bar,
2007). De acordo com esse princípio, associações seriam formadas a partir de padrões
invariantes e regularidades estatísticas do ambiente armazenadas na memória, a qual
funcionaria como um classificador de padrões auto-associativos. Com isso, cada nova
entrada (input) sensorial seria classificada e associada à representação já existente na
memória que mais se assemelha a essa nova entrada. Em outras palavras, o cérebro
constantemente procuraria equivalências entre informações trazidas pelo presente estímulo
e representações armazenadas na memória, formando, desta forma, analogias entre o novo
e o antigo. As predições a respeito das causas do estímulo e estimulações que
imediatamente se seguirão seriam, então, geradas com base nas analogias, que “pré-
sensibilizariam” representações relacionadas à nova entrada. Desta forma, as predições
facilitariam a percepção e a cognição, uma vez que o cérebro seria capaz de antecipar o
que é relevante em um evento. Como apresentado no Capítulo 1, várias evidências
sugerem que as conexões regressivas (backward) são fundamentais para que as predições
possam ser geradas (Rao & Ballard, 1999; Hawkins, 2004; Friston, 2005). A partir das
informações iniciais, ou de ‘baixa ordem’ (bottom-up), vindas do estímulo, as conexões
regressivas forneceriam um direcionamento contextual para as áreas inferiores:
informações sobre o estímulo sensorial atual ascendem enquanto que informações sobre o
que é esperado a respeito desse estímulo descendem.
O sistema visual é capaz de predizer, em um nível bem primário, mudanças no
ambiente. Por exemplo, somos capazes, com facilidade, de acompanhar objetos em
movimento que são ocluídos em sua trajetória e navegar em multidões. A predição visual
também constrói uma ilusão de movimento contínuo ao preencher as lacunas quando
assistimos a um desenho animado na televisão ou quando as luzes piscam em sequência
na placa do cinema. Essa ilusão de movimento contínuo, chamada de movimento aparente,
ocorre sempre que dois estímulos estacionários espacialmente separados são
apresentados em rápida sucessão; o estímulo é, então, percebido como um único objeto se
movimentando de uma posição a outra (Dawson, 1991). Estudos utilizando fMRI
demonstraram que, durante o preenchimento perceptual no movimento aparente, a ativação
preditiva de V1 também preenche o trecho do córtex localizado entre as representações
corticais da localização espacial dos estímulos físicos (Muckli et al., 2005; Larsen et al.,
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
75
2006). Embora os mecanismos exatos que levariam a essa atividade preditiva ainda
permaneçam desconhecidos, evidências vindas de experimentos utilizando EEG e TMS
indicam que o preenchimento perceptual seria implementado em partes não estimuladas de
V1 por meio de retroalimentação (feedback) enviada por conexões regressivas (backward)
das áreas visuais superiores, principalmente do complexo MT/V5 (Matsuyoshi et al., 2007;
Wibral et al., 2009). Recentemente, em um estudo por fMRI, Alink e colaboradores (2010)
observaram que alvos visuais apresentados dentro do percurso do movimento aparente e
em fase com o movimento (espaço-temporalmente previsíveis) evocavam uma resposta
reduzida em V1 quando comparados com alvos apresentados fora de fase (imprevisíveis).
Os resultados foram interpretados segundo a coerência espaço-temporal entre o alvo e a
trajetória do movimento; a retroalimentação vinda de áreas visuais superiores geraria uma
antecipação espaço-temporalmente específica do porvir da estimulação sensorial,
antecipação esta que levaria à redução da atividade neural durante seu processamento em
V1.
Além da antecipação da estimulação futura nas áreas visuais primárias causada
pela previsibilidade das dinâmicas espaço-temporais modulares, a facilitação do
processamento de estímulos também foi demonstrada em cenas naturais estáticas
(fotografias). Em uma série de estudos utilizando fMRI, Bar e colaboradores (Bar & Aminoff,
2003; Bar 2007, 2009) têm apresentado evidências que sugerem que o córtex parietal
medial (CPM), o lobo temporal medial (LTM) e o córtex pré-frontal medial (CPFM) seriam o
sustentáculo neural da análise contextual na percepção de cenas complexas. Desta forma,
Bar (2007) propôs a existência de uma rede de associação contextual (contextual
association network) formada pelas regiões cerebrais mencionadas acima, e que se
sobrepõe consideravelmente à rede em modo default (default-mode network – DMN)
(Raichle et al., 2001). Essa rede teria um papel crucial na facilitação do reconhecimento de
objetos por mecanismos de associação, analogia e predição a partir do conhecimento
contextual prévio (Bar, 2007, 2009).
Entretanto, além da ampla investigação dedicada às propriedades espaciais do
sistema visual humano, o domínio temporal também é essencial para que possamos
compreender a percepção de estímulos naturalísticos. O processamento visual é também
tempo-dependente, uma vez que os eventos complexos que percebemos e lidamos
continuamente no dia-a-dia não se apresentam na forma de estados estáticos, mas, sim,
como fenômenos estruturados formados por conjuntos de padrões que ocorrem
contiguamente no tempo. É interessante mencionar que um “evento” não existe em si só,
isto é, a extensão temporal e coerência de um evento não são determinadas pelo ambiente
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
76
em si, mas pelo sujeito que o percebe. Desta forma, a precisão da predição realizada por
um sujeito ao observar uma sequência de acontecimentos desempenha um papel-chave no
reconhecimento (ou classificação) de um evento. Por sua vez, a predição depende da
habilidade do sistema visual em detectar padrões constantes no ambiente e como eles se
correlacionam no espaço e no tempo. Em outras palavras, o sistema visual deve ser capaz
de antecipar a estimulação que se seguirá a partir de relações invariantes do ambiente
(Chiel & Beer, 1997).
A proposta do presente estudo foi testar se a previsibilidade temporal de um
estímulo natural com movimento (cenas reais) também seria capaz de reduzir a ativação de
áreas visuais iniciais, ou seja, minimizar a energia-livre durante o processamento, segundo
proposto pelo modelo de codificação preditiva (Friston, 2005) e relatado por estudos
utilizando estímulos simples e artificiais. Desta forma, foram conduzidos três experimentos
de fMRI visando a caracterização da predição visual dentro de um contexto espaço-
temporal. Videoclipes em movimento aparente foram utilizados como iniciadores da
expectativa temporal, seguidos por um curto intervalo em que o filme deixava de ser
exibido. Após o intervalo, o videoclipe continuava com a apresentação de um único quadro,
que poderia tanto ser o quadro que correspondia temporalmente à continuação do intervalo
quanto um quadro temporalmente incorreto pertencente ao futuro ou passado da cena. Se o
modelo de codificação preditiva se aplicar a cenas reais, em que a expectativa de
movimento pode ser construída a partir das trajetórias dos elementos presentes, esperamos
observar a redução da resposta nos estágios iniciais do processamento visual sempre que a
expectativa for preenchida. Ainda, avaliamos a redução da resposta nas áreas mediais CPM
e LTM com o intuito de testar se o modelo de associação contextual (Bar, 2007), voltado
puramente ao contexto espacial de cenas estáticas, poderia estar também envolvido na
predição espaço-temporal de cenas em movimento.
4.2 Material e Métodos
4.2.1 Participantes
Ao todo, vinte e três adultos saudáveis (14 homens, idade média 27,7 ± 6,1 anos)
participaram dos três experimentos de fMRI que compõem a segunda parte da tese: sete
sujeitos participaram do experimento 1, nove do experimento 2 e sete do experimento 3.
Cada sujeito teve participação em apenas um dos experimentos. Treze sujeitos adicionais
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
77
foram selecionados para um estudo puramente comportamental. Dados experimentais de
quatro sujeitos (dois do experimento 1 e dois do experimento 2) foram excluídos do estudo
devido ao excesso de movimento de cabeça e/ou artefatos de imagem que não puderam
ser corrigidos ou removidos durante a etapa de pré-processamento das imagens. Todos os
sujeitos desconheciam os objetivos do experimento e não possuíam nenhum histórico de
distúrbio neurológico e/ou psiquiátrico e não estavam fazendo uso de medicação com ação
sobre o sistema nervoso central. Os participantes foram selecionados a partir de cadastros
do banco de dados de voluntários do Departamento de Psicologia da Universidade de
Glasgow, Reino Unido, cujo cadastramento é aberto à comunidade. Após serem informados
dos procedimentos experimentais, os participantes assinaram o termo de consentimento
aprovado pelo Comitê de Ética da Faculdade de Matemática e Ciências da Informação
(FIMS) da Universidade de Glasgow (Projeto FIMS00468) e foram remunerados por sua
participação. A aquisição das imagens foi realizada no Centre for Cognitive Neuroimaging
(CCNi) da Universidade de Glasgow.
4.2.2 Descrição dos experimentos
4.2.2.1 Estímulo visual e estrutura do teste experimental (trial)
Os dezesseis videoclipes usados nos experimentos foram extraídos de três vídeos
com resolução de 600 × 480 pixels, 30 frames-per-second (fps), obtidos via internet em
sítios de download gratuito. Os três vídeos foram importados diretamente para o programa
Adobe Premiere Pro CS4, utilizado para a subsequente edição dos videoclipes.
Primeiramente, dezesseis trechos foram selecionados a partir dos três vídeos
originais, com duração de quatro segundos cada. O principal critério de seleção foi a
presença de pontos de referência dentro do trecho. Os pontos de referência poderiam ser,
por exemplo, árvores, postes, cercas e sinais de trânsito, e foram pré-requisito na seleção
por serem elementos críticos na percepção de movimento e velocidade ao fornecerem
detalhes contextuais do cenário apresentado. Todos os dezesseis videoclipes eram
compostos por cenários de ambientes externos e poderiam conter tanto cenas
apresentando movimento alocêntrico (object-motion) quanto cenas representando
movimento egocêntrico (ego-motion). No primeiro caso, a câmera que representa os olhos
do sujeito está fixa durante a percepção dos objetos que se movimentam ao seu redor; no
segundo caso, o sujeito percebe seu próprio movimento na cena a partir da movimentação
da câmera.
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
78
Após a seleção e extração desses videoclipes, eles foram convertidos para a escala
de cinza e decompostos em quadros (frames). Como a duração de cada videoclipe era de 4
segundos, cada um deles resultou em um conjunto de 120 quadros que foram, então,
manipulados para criar os testes (trials) experimentais. Apesar das variações tanto entre as
condições experimentais dentro de um mesmo experimento quanto entre diferentes
experimentos, os testes experimentais eram constituídos, invariavelmente, por uma
sequência iniciadora (priming), seguida por um intervalo no qual a tela permanecia preta
(blank interval). Imediatamente após o intervalo, um quadro-teste era apresentado (Figura
4.1). Abaixo, detalharemos cada um dos três componentes de um teste experimental:
sequência iniciadora, intervalo e quadro-teste.
A sequência iniciadora foi utilizada com intuito de desencadear a percepção de
movimento aparente e, consequentemente, gerar expectativa temporal em relação aos
eventos percebidos no videoclipe. Como gostaríamos de criar a percepção de movimento
aparente e não movimento continuo, a sequência iniciadora foi construída utilizando-se 6
quadros igualmente espaçados no tempo, com uma distância temporal de 100
milissegundos entre si, a partir do primeiro quadro do videoclipe. Desta forma, se
numerarmos os quadros pertencentes ao conjunto de 120 quadros sequenciais de um único
videoclipe como o primeiro quadro sendo o número 1 e o último quadro o número 120, a
sequência iniciadora seria composta pelos quadros correspondentes aos números 1, 4, 7,
10, 13 e 16. Cada um dos 6 quadros que compunham a sequência iniciadora foi
apresentado por 100 milissegundos, sem intervalo temporal entre eles, resultando em uma
duração total de 600 ms. Na Figura 4.1, os números 1, 4, 7, 10, 13 e 16 correspondem aos
quadros numerados como 1, 2, 3, 4, 5 e 6, respectivamente.
Entre o término da sequência iniciadora e a apresentação do quadro-teste, a tela
permanecia escura por um intervalo de tempo de 800 milissegundos (experimentos 1 e 2)
ou 400 milissegundos (experimento 3). Imediatamente após esse intervalo, o quadro-teste
era apresentado por 100 milissegundos, e que poderia ser tanto o quadro temporalmente
correto quanto o quadro incorreto. O quadro-teste correto corresponderia àquele que se
encaixaria temporalmente, caso o videoclipe continuasse após o intervalo de 800 ms ou 400
ms. O quadro-teste incorreto seria qualquer outro pertencente ao passado ou futuro do
videoclipe e, portanto, que não se encaixaria temporalmente caso este continuasse após o
intervalo.
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
79
Como uma analogia ao teste experimental, imagine-se em frente a uma televisão
assistindo a um filme. Agora, imagine-se fechando os olhos por um curto intervalo de
tempo, uma piscadela um pouco mais longa que um piscar de olhos. Ao abrir os olhos e
focar novamente no filme, é possível julgar se a cena que acabou de ser vista se encaixa
perfeitamente àquele ponto temporal do filme ou se está temporalmente fora do lugar,
adiantada ou atrasada em relação à linha temporal esperada após ter assistido um trecho
curto do filme. Voltando à estrutura do teste experimental, a sequência iniciadora
corresponderia ao trecho do filme assistido antes de se fechar os olhos, o intervalo
posicionado entre a sequência iniciadora e a apresentação do quadro-teste corresponderia
à piscadela, e a cena do filme vista ao se abrir novamente os olhos corresponderia ao
quadro-teste.
Apesar das diferenças em relação ao desenho da tarefa entre os três experimentos
realizados (Figura 4.1; descrição detalhada de cada experimento a seguir), o procedimento
experimental e estimulação visual foram idênticos para os três. Os estímulos visuais foram
apresentados aos participantes por meio de um estimulador visual binocular compatível com
o tomógrafo de ressonância magnética (Nordic Neuro Lab, Bergen, Noruega). O programa
Presentation (versão 12.1; Neurobehavioral Systems, São Francisco, CA) foi utilizado para
a geração e apresentação dos estímulos, para o registro das respostas dadas pelos
participantes durante a execução da tarefa e, também, juntamente com o programa Matlab
(MathWorks, Natick, MA), para a criação do protocolo utilizado na análise das imagens.
Cada participante foi submetido a apenas uma sessão experimental, a qual consistia de
quatro aquisições (runs) seguidas por uma série adicional para a obtenção do mapa
retinotópico. Cada aquisição, com duração total de 640 segundos (10 min, 66 seg), era
composta por um bloco único de 160 testes (trials) com duração de 4 segundos cada.
Destes 160 testes, 128 correspondiam a testes experimentais (32 testes para cada uma das
quatro condições experimentais, descritas a seguir), mais 32 testes de fixação (linha de
base).
A ordem de apresentação dos testes dentro do bloco de 160 testes foi
contrabalanceada seguindo a estratégia de equilíbrio dos testes denominada “two-back”
(Weigelt et al., 2007). A estratégia “two-back” consiste em equilibrar a apresentação dos
testes de tal forma que os testes de cada uma das condições, tanto experimentais quanto
fixação, sejam precedidos (2 testes anteriores), na mesma frequência, por testes de todas
as outras condições. A estratégia “two-back” foi utilizada para que a deconvolução do sinal
BOLD (descrita na próxima sessão) fosse realizada de forma correta para cada uma das
condições.
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
80
A seguir, cada um dos três experimentos realizados nesta segunda parte da tese
será descrito em detalhe.
4.2.2.2 Experimento 1
Como descrito anteriormente, um teste experimental se iniciava com a apresentação
de uma breve sequência iniciadora (“Expectativa”) criada a partir do movimento aparente
dos quadros iniciais de um dos dezesseis videoclipes, para gerar uma expectativa temporal
no sujeito. Essa expectativa temporal foi controlada a partir da apresentação de sequências
iniciadoras contendo os quadros embaralhados (“Sem-Expectativa”). Desta forma, ao invés
de apresentar os quadros na sequência temporal correta 1, 2, 3, 4, 5 e 6, a mesma continha
a seguinte ordem: 4, 2, 5, 1, 6 e 3 (Figura 4.1).
Imediatamente após a sequência iniciadora, a tela se tornava escura por um
intervalo de 800 ms e era, então, seguido pela apresentação do quadro-teste. O quadro-
teste era apresentado por 100 ms e poderia ser o quadro que o sujeito esperaria ver como
continuação do videoclipe após o intervalo de 800 ms, ou seja, o quadro temporalmente
correto (“Correto800”), ou poderia violar a expectativa do sujeito fazendo com que o
videoclipe fosse subitamente adiantado para a posição de 4000 ms na linha do tempo
(“Incorreto4000”). A posição de 4000 ms foi escolhida para representar o quadro “incorreto”
por corresponder ao último quadro do videoclipe que, pela obviedade da falta de encaixe
temporal, seria o melhor quadro para controlar o encaixe temporal dado pelo quadro
“correto”.
Quatro condições foram criadas a partir dos fatores “Expectativa” e “Correto” em um
desenho experimental 2 × 2: Exp-Correto800, Exp-Incorreto4000, SemExp-Correto800,
SemExp-Incorreto4000.
A tarefa dos participantes consistia em responder “correto” (pressionando o botão 1
com o dedo indicador) caso eles julgassem que o quadro apresentado era o que se
encaixava temporalmente após o intervalo de 800 ms, ou “incorreto” (botão 2 com o dedo
médio) caso eles julgassem uma não-correspondência temporal. Durante toda a duração do
experimento, um pequeno checkerboard (0.5°) foi apresentado no centro da tela, que serviu
de ponto de fixação.
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
81
Após a apresentação do quadro-teste, a tela permanecia escura por 2500 ms,
período ao qual chamamos de intervalo entre testes (intertrial interval – ITI). Os sujeitos
também foram instruídos a manter os olhos fixos em um checkerboard mostrado no centro
da tela durante todo o experimento.
O experimento 1 foi construído com o objetivo de se testar a presença de uma
redução significativa da amplitude do sinal BOLD estimado caso a expectativa temporal
fosse satisfeita durante a apresentação do quadro-teste (efeito preditivo). Desta forma, a
condição Exp-Correto800 deveria evocar uma resposta BOLD reduzida quando comparada
ao seu controle (Exp-Incorreto4000).
4.2.2.3 Experimento 2
A estrutura do experimento 2 foi idêntica àquela do experimento 1 (sequência
iniciadora, intervalo de 800 ms, quadro-teste) a não ser por duas modificações: (1) as
sequências iniciadoras criadas a partir dos quadros embaralhados (“Sem-Expectativa”)
foram removidas e (2) dois quadros-teste incorretos adicionais foram introduzidos, 300 ms e
600 ms, ambos correspondendo a posições atrasadas (dentro do intervalo). Desta forma,
poderíamos testar se o efeito preditivo dependeria especificamente da apresentação do
quadro-teste correto, ou se quadros-testes que estariam no curso do movimento, mas
dentro do intervalo, também gerariam o mesmo efeito.
Nesta etapa, as condições experimentais foram geradas a partir da combinação da
sequência iniciadora (“Expectativa”) com um dos seguintes quadros-teste: 300 ms
(“Incorreto300”), 600 ms (“Incorreto600”), 800 ms (“Correto800”) e 4000 ms
(“Incorreto4000”). As quatro condições resultantes, então, foram as seguintes: Exp-
Incorreto300, Exp-Incorreto600, Exp-Correto800, Exp-Incorreto4000.
Neste experimento, os quadros-teste incorretos poderiam violar a expectativa
temporal do sujeito tanto jogando o filme adiante (posição de 4000 ms) quanto trazendo o
filme para posições atrasadas no tempo (300 ms e 600 ms). Os sujeitos foram informados
sobre essas duas possibilidades para os quadros-testes incorretos. A tarefa dos sujeitos foi
mantida a mesma descrita para o experimento 1: julgar se o quadro-teste era o correto ou
incorreto temporalmente após o intervalo de 800 ms pressionando o botão 1 ou 2,
respectivamente.
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
82
4.2.2.4 Estudo comportamental adicional
Antes de desenharmos e executarmos o experimento 3, um estudo puramente
comportamental foi conduzido em treze participantes. Este estudo adicional foi planejado
com a intenção de verificar se a percepção do quadro-teste estaria deslocada no sentido
contrário ao do movimento, ou seja, se os sujeitos teriam a propensão de encurtar a
duração do intervalo atribuindo como “correto” um quadro-teste que estaria, de fato,
temporalmente atrasado (dentro do intervalo).
A estrutura do teste experimental (trial) se manteve idêntica àquela dos
experimentos de fMRI: apresentação da sequência iniciadora composta por 6 quadros (600
ms) seguida primeiramente por um intervalo de 400 ms e, então, pelo quadro-teste (100
ms). Apenas a sequência iniciadora com movimento aparente sequencial (“Expectativa”) foi
utilizada neste estudo. O quadro-teste poderia ser um dentre 10 quadros possíveis,
igualmente espaçados no tempo, com uma distância temporal de 100 milissegundos entre si
no filme original. O quadro-teste poderia tanto ser o correto, ou seja, aquele que
corresponderia à posição exata de 400 ms após o intervalo, quanto 9 quadros incorretos.
Estes foram compostos por 5 quadros atrasados e 4 quadros adiantados em relação à linha
temporal do videoclipe. Em outras palavras, tomando a posição de 400 ms (quadro-teste
correto) como sendo a referência (0 ms), as posições dos quadros-teste incorretos variavam
de -500 ms a 300 ms com um intervalo de 100 ms entre eles. Como nos outros
experimentos, também utilizamos o último quadro do videoclipe como um dos quadros-teste
incorretos (posição 3600 ms).
Os estímulos de vídeo foram gerados pelo programa Presentation (versão 12.1;
Neurobehavioral Systems, São Francisco, CA) e apresentados aos participantes por um
monitor de 19” com taxa de atualização de 60 Hz. Os participantes foram instruídos a se
sentarem confortavelmente diante do monitor e assistir atentamente ao estímulo. A tarefa
dos participantes consistia em julgar se o quadro-teste estaria atrasado ou adiantado em
relação ao final do intervalo de 400 ms. Um quadro-teste atrasado corresponderia a
qualquer posição anterior ao ponto 400 ms na linha do tempo, ou seja, quadros que
pertenceriam ao ‘passado’ do videoclipe, localizados dentro ou antes do intervalo. De forma
contrária, um quadro-teste adiantado corresponderia a pontos localizados no ‘futuro’ do
videoclipe, ou seja, qualquer quadro localizado temporalmente após a posição de 400 ms.
Os participantes deveriam pressionar o botão 1 do teclado localizado a sua frente para a
opção “atrasado” e botão 2 para a opção “adiantado”.
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
83
O estudo foi composto por 3 blocos com 106 testes experimentais cada. Cada teste
experimental teve a duração de 4 segundos. O tempo total de experimento foi
aproximadamente 25 minutos.
4.2.2.5 Experimento 3
Novamente, a estrutura dos testes experimentais foi idêntica àquela do experimento
1, com duas modificações: (1) a duração do intervalo entre a sequência iniciadora e o
quadro-teste foi reduzida para 400 ms e (2) o quadro-teste “correto” foi removido e outro
quadro-teste “incorreto” foi introduzido, resultando em dois quadros-testes “incorretos” e
nenhum “correto”. Um dos quadros-teste incorretos foi o mesmo 4000 ms utilizado no
experimento 1. O novo quadro-teste incorreto correspondia à posição 300 ms, ou seja, 100
ms antes do quadro que se encaixaria temporalmente no intervalo de 400 ms. Entretanto, o
experimento foi desenhado e analisado considerando-se o quadro-teste incorreto adicional
(300 ms) como sendo o quadro-teste correto.
Desta forma, as quatro condições desse experimento foram criadas segundo o
desenho experimental 2 × 2: Exp-Incorreto300, Exp-Incorreto4000, SemExp-Incorreto300,
SemExp-Incorreto4000. Os participantes não foram informados sobre a ausência do
quadro-teste “correto” e foram instruídos, como os participantes dos experimentos 1 e 2, a
pressionar o botão 1 caso julgassem o quadro-teste como sendo o “correto” e botão 2 caso
julgassem como “incorreto”.
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
84
Figura 4.1: Estrutura das condições experimentais. (a) Esquema do desenho experimental ilustrando a duração
e a sequência de eventos em um teste experimental (trial); (b) Um teste experimental se iniciava com a
apresentação, por 600 ms, de uma sequência iniciadora, que poderia induzir, no sujeito, uma expectativa
temporal (‘expectativa’) ou controlar essa expectativa pela apresentação de uma sequência embaralhada (‘sem-
expectativa’, experimentos 1 e 3). Ao final da sequência iniciadora, um intervalo com duração de 800 ms
(experimentos 1 e 2) ou 400 ms (experimento 3) era apresentado, seguido pela apresentação de um quadro-
teste por 100 ms. O quadro teste (c) poderia tanto satisfazer a expectativa temporal, caso o quadro aparecesse
com a posição temporal correta (quadro-teste correto) ou violar essa expectativa não se encaixando
temporalmente, avançando ou atrasando o videoclipe (quadro-teste incorreto). No experimento 1, o quadro-teste
correto correspondia ao quadro 800 ms e o incorreto ao quadro 4000 ms. No experimento2, o quadro-teste
correto também era ao quadro 800 ms e três quadros foram utilizados como quadros-teste incorretos (300 ms,
600 ms, 4000 ms). O experimento 3 não possuía um quadro-teste correto, mas, sim, dois incorretos (300 ms,
4000 ms). Os sujeitos foram instruídos a responder ‘correto’ ou ‘incorreto’ caso julgassem que o quadro-teste se
encaixava temporalmente ou não. Após a apresentação do quadro-teste, a tela permanecia escura por 2500 ms
(experimentos 1 e 2) ou 2900 ms (experimento 3) [intervalo entre testes, ou intertrial interval (ITI)]. Os sujeitos
também foram instruídos a manter os olhos fixos em um checkerboard mostrado no centro da tela durante todo
o experimento.
4.2.3 Aquisição e análise das imagens
Aquisição dos dados de fMRI
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
85
Todas as imagens foram adquiridas utilizando um tomógrafo de 3 Tesla da marca
Siemens, modelo Magnetom Trio (Erlangen, Alemanha) equipado com uma bobina de
cabeça de 12 canais receptora de radiofrequência (RF). Para os três experimentos
realizados nesta parte da tese, as imagens funcionais foram obtidas utilizando-se uma
sequência do tipo eco-planar (EPI) ponderada em T2* com os seguintes parâmetros:
número de fatias = 18; tempo de repetição (TR) = 1000 ms; tempo de eco (TE) = 30 ms; flip
angle (FA) = 62°; field of view (FOV) = 210; espessura da fatia = 4 mm; dimensões do voxel
= 3 x 3 x 4 mm3; matriz, 70 x 70. Para cada aquisição (run), 640 volumes foram adquiridos
concomitantemente com a apresentação dos estímulos por meio da utilização de um gatilho
(trigger). As 18 fatias foram posicionadas de forma a cobrir, prioritariamente, o córtex
occipital em toda sua extensão. O posicionamento das fatias também abrangeu grande
parte dos córtices frontal, insular, parietal e temporal. Após a aquisição das imagens
funcionais, uma sequência do tipo MPR ponderada em T1 [TR = 1900ms; TE = 2.52; flip
angle (FA) = 9°; matriz, 256 x 256; número de fatias = 192; voxel isotrópico de 1 mm3].
Ao final desse conjunto de aquisições, foi realizado mapeamento retinotópico,
utilizando uma sequência do tipo EPI com os seguintes parâmetros: número de fatias = 32;
tempo de repetição (TR) = 2080 ms; tempo de eco (TE) = 30 ms; flip angle (FA) = 77°; field
of view (FOV) = 210; espessura da fatia = 3 mm; dimensões do voxel = 2.5 x 2.5 x 3 mm3;
matriz, 84 x 84. Os 396 volumes foram adquiridos de forma sincronizada com a
apresentação do estímulo utilizando-se um gatilho (trigger).
Pré-processamento dos dados de fMRI
As imagem dos três experimentos de fMRI foram pré-processados, analisados e
visualizados utilizando o programa BrainVoyager QX (versão 1.10; Brain Innovation,
Maastrich, Holanda). As etapas de pré-processamento incluíram correção tridimensional de
movimentos da cabeça, correção temporal entre fatias com interpolação sinc, aplicação de
filtro temporal passa alta de 0.01 Hz. Para análise de grupo, as imagens também foram
espacialmente suavizadas por um filtro espacial Gaussiano com FWHM de 6 mm. As
imagens anatômicas foram co-registradas às funcionais, e transformadas para o espaço
Talairach, de modo a permitir a localização anatômica mais precisa dos mapas estatísticos
na avaliação de grupo.
As imagens anatômicas foram utilizadas para a reconstrução da superfície cortical
de ambos os hemisférios cerebrais, para cada um dos participantes. A superfície cortical foi,
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
86
então, inflada e utilizada como uma malha de referência sobre a qual os mapas estatísticos
foram projetados.
Análise dos dados de fMRI
Devido à grande semelhança entre os três desenhos experimentais, pois se
tratavam apenas de variações sutis de uma mesma lógica experimental delineada para
testar uma mesma hipótese, os três conjuntos de dados foram submetidos ao mesmo tipo
de análise por duas diferentes abordagens: análise de ROI em áreas retinotópicas e análise
voxel-a-voxel de cérebro inteiro, ambas utilizando o modelo linear generalizado (GLM). Os
dados pertencentes a cada um dos três experimentos foi analisado independentemente, ou
seja, nenhuma comparação foi realizada entre os três conjuntos de dados experimentais.
As respostas BOLD de cada teste individual foram determinadas pela deconvolução
do sinal BOLD em toda a série temporal. Para tanto, a partir do valor tempo de repetição
(TR), o número de preditores deslocados no tempo (shifted predictors) necessários para
cobrir toda a extensão temporal da resposta hemodinâmica é definido. Desse modo, o TR
de 1000 ms aqui utilizado necessita de 20 preditores para cada uma das quatro condições
experimentais. Cada um desses preditores modela separadamente a resposta BOLD a cada
atraso temporal em relação ao início (onset) da condição experimental. Desta forma, cada
preditor representa um valor de atraso temporal do sinal BOLD (ver Introdução, “Análise de
deconvolução”).
Ao determinarmos o sinal BOLD para cada uma das quatro condições, para cada um
dos três experimentos, identificamos que o pico da curva da resposta hemodinâmica de
estruturas corticais se dava sobre os pontos temporais 5, 6 e 7 da curva, ou seja, o valor de
amplitude máximo das respostas ocorria de 5 a 7 segundos após o início do estímulo
(onset). Desta forma, tanto a análise de região-de-interesse em áreas retinotópicas (region-
of-interest, ROI) quanto a análise voxel-a-voxel de cérebro inteiro (whole-brain) foram
conduzidas a partir de contrastes construídos apenas sobre esses três pontos temporais da
curva da resposta BOLD estimada. Para as estruturas subcorticais evidenciadas pela
análise de cérebro inteiro no experimento 2, os contrastes dos testes post hoc foram
construídos utilizando os pontos temporais 6, 7 e 8 segundos da resposta BOLD, pois
observou-se que o pico máximo do sinal estava um segundo atrasado em relação à
amplitude máxima do sinal nas regiões corticais (5 a 7 segundos).
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
87
Análise de ROI em áreas retinotópicas
Para a análise de ROI, inicialmente buscamos detectar as áreas cerebrais
moduladas pelas quatro condições experimentais, para cada um dos sujeitos. Para isso,
geramos os mapas estatísticos individuais utilizando contrastes positivos apenas nos pontos
temporais do pico da resposta BOLD, ou seja, de 5 a 7 segundos, nas quatro condições
(valores de p corrigidos para múltiplas comparações em p(Bonferroni) < 0.01). Os mapas
foram, então, projetados sobre as superfícies corticais infladas de ambos os hemisférios,
sobre os quais as áreas retinotópicas V1, V2v/d, V3v/d, V3a, V3b, V7 e V5 (ROI
anatômicas) haviam sido previamente definidas (ver “Obtenção do mapa retinotópico”
abaixo) para que as ROI funcionais pudessem ser selecionadas. Assim, dezoito ROI
funcionais foram delineadas, nove no hemisfério direito e nove no hemisfério esquerdo, para
cada um dos sujeitos. Finalmente, para testarmos a presença de diferenças significativas
entre as amplitudes do sinal BOLD estimado (valores de beta) geradas pelas quatro
condições experimentais, as ROI individuais correspondentes às suas áreas retinotópicas
foram agrupadas e submetidas a uma análise de ROI a partir dos seguintes pares de
contrastes:
- (1) Exp-Correto800 < Exp-Incorreto4000, (2) SemExp-Correto800 < SemExp-
Incorreto4000 para o experimento 1;
- (1) Exp-Incorreto300 < Exp-Incorreto4000, (2) Exp-Incorreto600 < Exp-
Incorreto4000, (3) Exp-Correto800 < Exp-Incorreto4000 para o experimento 2;
- (1) Exp-Incorreto300 < Exp-Incorreto4000, (2) SemExp-Incorreto300 < SemExp-
Incorreto4000 para o experimento 3.
Todos os resultados obtidos pelos contrastes citados acima foram corrigidos para
correlação serial e empregaram análise por efeito aleatório (RFX). A significância estatística
(valor-p) dos contrastes foi corrigida para múltiplas comparações em q(FDR) < 0.05.
Análise de voxel-a-voxel de cérebro inteiro
A análise sobre os dados voxel-a-voxel de cérebro inteiro foi realizada com o
objetivo de identificar as regiões cerebrais, além das áreas retinotópicas, nas quais o efeito
preditivo induzido pelo quadro teste correto também estaria presente. Desta forma,
conduzimos uma análise de grupo (GLM) utilizando os mesmos pares de contrate descritos
acima, sobre os dados de cada um dos três experimentos. Os mapas estatísticos foram
obtidos por efeito fixo (fixed effect analysis – FFX) nos experimentos 1 e 2, e por efeito
aleatório (random effect analysis – RFX) no experimento 3. A significância estatística (valor-
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
88
p) dos contrastes foi corrigida para múltiplas comparações em q(FDR) < 0.05 para os
experimentos 1 e 3 e q(FDR) < 0.01 para o experimento 2.
Os agrupamentos (clusters) de ativação evidenciados pelos contrastes Exp-
Incorreto600 < Exp-Incorreto4000 no experimento 2 e Exp-Incorreto300 < Exp-
Incorreto4000 no experimento 3 foram testados para a presença do efeito preditivo. Com a
intenção de se quantificar a diferença observada entre os valores médios de beta das duas
condições testadas pelo contraste, conduzimos um teste-t post-hoc sobre esses voxels. O
teste post-hoc consistiu em uma análise por efeito randômico (RFX) dos mesmos pares de
contrastes utilizados para gerar os mapas estatísticos (descritos acima). Os dados obtidos
foram corrigidos para correlação serial e a significância estatística (valor-p) dos contrastes
foi corrigida para múltiplas comparações em q(FDR) < 0.05.
4.2.3 Obtenção do mapa retinotópico
O mapa retinotópico se baseia na correspondência espacial que existe desde a
retina até o córtex visual, correspondência esta mantida por toda a via óptica que conecta
essa duas estruturas. Esta correspondência espacial ocorre devido à organização
topográfica dos neurônios do sistema visual, em que os campos receptivos formados por
neurônios adjacentes no córtex visual irão responder ao estimulo trazido por seu campo
visual correspondente na retina que, por sua vez, irá responder a uma região específica do
espaço. A organização espacial das respostas neuronais tanto da retina quanto do córtex
visual se dá de forma que a metade superior da retina recebe estímulos do campo visual
inferior, a metade inferior da retina recebe estímulos do campo superior. A metade nasal da
retina recebe estímulos do campo visual temporal e a metade temporal recebe estímulos do
campo nasal.
Com a intenção de determinar a extensão e as bordas tanto das áreas visuais
iniciais (early visual areas) (V1, V2 e V3) quanto das áreas visuais pertencentes à via visual
dorsal (V3a, V3b e V7) e também V5, foi conduzido, em cada um dos participantes, o
mapeamento retinotópico codificado em fase (phase-encoded). O estímulo visual utilizado
foi um checkerboard em preto e branco no formato de um raio que compreendia um ângulo
polar de 22.5° (1/8 de um hemicampo visual). Este segmento iniciava sua apresentação à
esquerda do meridiano horizontal e girava lentamente (velocidade de 3.6° por segundo) no
sentido horário até completar um ciclo de 360° (Figura 4.2 a). Cada ciclo de 360° levava 67
segundos para ser completado e o mapeamento retinotópico consistiu em treze repetições
completas do ciclo (15 minutos) (Muckli et al., 2005).
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
89
Para, então, revelar o mapa das áreas retinotópicas, uma análise de correlação
cruzada foi realizada utilizando o software BrainVoyager QX, versão 1.10. Primeiramente, o
sinal BOLD estimado foi correlacionado com uma resposta funcional ideal que considera o
primeiro oitavo do ciclo de estimulação como sendo a seção de referência. Em seguida, as
áreas visuais ativadas especificamente para cada um dos sete ângulos polares restantes
foram definidas pela seleção de um valor de atraso (lag value) que resultava no maior valor
de correlação cruzada para um determinado voxel (Linden et al., 1999). Uma escala de
cores foi atribuída aos valores de atraso e essa codificação em cores foi utilizada para
computar os mapas de correlação cruzada. Por fim, os limites entre as áreas retinotópicas
V1, V2v/d, V3v/d, V3a, V3b, V7 e V5 foram desenhados manualmente sobre o mapa de
correlação cruzada projetado sobre o hemisfério cortical inflado de cada um dos sujeitos
(Swisher et al., 2007) (Figura 4.2 b, c). Cada uma das regiões retinotópicas representava
uma ROI anatômica a partir da qual sua respectiva ROI funcional foi selecionada.
Figura 4.2: (a) Estímulo para o mapeamento retinotópico por fMRI: um checkerboard em preto e branco no
formato de um raio compreendendo um ângulo polar de 22.5 graus girava lentamente (3.6° por segundo) no
sentido horário até completar um ciclo de 360°. Os quadrantes de cores representados no disco correspondem
às cores dos valores de atraso utilizados nos mapas de correlação cruzada (b e c). Painel a adaptado de Linden et
al., 1999. Painel c retirado de Swisher et al., 2007.
4.3 Resultados
4.3.1 Dados comportamentais
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
90
O desempenho nas tarefas é mostrado na Figura 4.3 e na Tabela 4.1. Os dados dos
experimentos 1 e 3 foram expressos em ‘percentagem média de acertos’, ou seja,
percentagem de respostas com o botão 1 para as condições em que o quadro-teste era o
temporalmente correto ou com o botão 2 para as condições em que o quadro-teste era o
temporalmente incorreto. Os dados do experimento 2 representam a percentagem média de
respostas ‘correto’, ou seja, a percentagem de respostas com o botão 1 em cada uma das
quatro condições.
Tabela 4.1: Valores percentuais médios de acertos (média ± erro padrão) nas
respostas dadas pelos sujeitos em cada uma das condições experimentais, para os
experimentos 1 e 3. Para o experimento 2, os valores incidam o percentual médio de
respostas ‘correto’ (botão 1) (média ± erro padrão) em cada uma das quatro
condições experimentais.
EXPERIMENTO Condições Experimentais Acertos (%)
(média ± erro padrão)
1
Exp-Correto800 64 ± 13 Exp-Incorreto4000 44 ± 4 SemExp-Correto800 50 ± 11 SemExp-Incorreto4000 55 ± 7
3
Exp-Incorreto300 76 ± 9 Exp-Incorreto4000 60 ± 6 SemExp-Incorreto300 72 ± 10 SemExp-Incorreto4000 62 ± 7
Respostas ‘correto’ (%) (média ± erro padrão)
2
Exp-Incorreto300 49 ± 7 Exp-Incorreto600 69 ± 6 Exp-Correto800 56 ± 6 Exp-Incorreto4000 33 ± 9
Os painéis a, b e c da Figura 4.3 se referem aos dados dos experimentos 1, 3 e 2,
respectivamente. Para os dados dos experimentos 1 e 3 (painéis a e b), a análise de
variância ANOVA 2 × 2 (fatores expectativa × correto) demonstrou a ausência de quaisquer
efeitos individuais bem como interação entre os fatores [experimento 1: F (1,24) < 1.74; p >
0.1; experimento 3: F (1,32) < 2.40; p > 0.1]. Esses resultados sugerem que o nível de
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
91
dificuldade da tarefa foi similar nas quatro condições experimentais, em ambos os
experimentos.
A análise de variância ANOVA unifatorial (one way) do experimento 2 revelou
diferença significativa entre as médias das quatro condições [F (3,24) = 4.71; p < 0.01]. Para
localizar o efeito, as médias foram comparadas duas a duas pelo uso de um teste post hoc
(teste de Fisher). A condição Exp-Incorreto600 apresentou uma percentagem média de
respostas ‘correto’ significativamente maior do que a média das condições Exp-Incorreto300
(t = 2.18, p < 0.05) e Exp-Incorreto4000 (t = 3.48, p < 0.005). A comparação entre a
percentagem média de respostas ‘correto’ para as condições Exp-Correto800 e Exp-
Incorreto4000 não resultou em uma diferença significativa, apesar da diferença estatística
encontrada ter sido bem próxima do limite de significância (t = 2.16, p < 0.051).
O experimento comportamental adicional foi conduzido como uma primeira etapa do
experimento 3, uma vez que seu objetivo era determinar qual o quadro-teste seria percebido
como o correto após o intervalo temporal. Desta forma, seus resultados serão descritos na
mesma sub-seção dos resultados do experimento 3.
Figura 4.3: Desempenho comportamental nas tarefas. A percentagem de acertos (média ± EP) são
representados graficamente para todas as condições experimentais dos experimentos de fMRI: (a) experimento
1 e (b) experimento 3. No painel (c) estão representados os dados do experimento 2, em percentagem de
respostas ‘correto’ (média ± EP). No painel (c) (experimento 2), os asteriscos indicam diferença significativa
(p<0.05).
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
92
4.3.2 Dados dos experimentos de fMRI
As quatro condições experimentais, dos 3 experimentos, foram testadas para
diferença de valores de beta sobre as ROI. Para cada uma das ROI, os perfis dos sinais
BOLD deconvoluídos foram exibidos como séries temporais relacionadas a evento (event-
related time courses), sendo seus valores de beta representados graficamente em função
do tempo. Os valores da estatística-t e seus respectivos valores de p obtidos nas análises
de pares de contrastes foram apresentados em tabelas.
4.3.2.1 Experimento 1
Com o objetivo de se investigar em quais ROI retinotópicas o efeito preditivo estaria
presente, conduzimos uma análise de ROI utilizando os seguintes pares de contrastes: Exp-
Correto800 < Exp-Incorreto4000 e SemExp-Correto800 < SemExp-Incorreto4000. O efeito
preditivo, que seria gerado pelo quadro-teste correto associado à sequência iniciadora
contínua (iniciadora de expectativa temporal), seria caracterizado por uma amplitude
reduzida do sinal BOLD estimado especificamente na condição Exp-Correto800.
Esse efeito foi observado apenas em duas das dezoito ROI testadas: V1 e V3v,
ambas localizadas no hemisfério direito (Figura 4.4, Tabela 4.2). As duas ROI exibiram
significativa atenuação do sinal BOLD quando a condição Exp-Correto800ms foi comparada
com a condição Exp-Incorreto4000ms, mas não quando as duas condições Sem
Expectativa foram comparadas. Este resultado sugere um efeito preditivo específico em V1
e V3v, ou seja, observado apenas quando havia a construção de uma expectativa temporal
antes da apresentação do quadro-teste que, desta forma, poderia ser detectado como
correto ou incorreto de acordo com o que era esperado.
A análise voxel-a-voxel foi feita a partir dos pares de contrastes Exp-Correto800 <
Exp-Incorreto4000 e SemExp-Correto800 < SemExp-Incorreto4000, a qual revelou alguns
poucos clusters, em número e extensão, localizados sobre a junção do lobos parietal e
occipital, lateralmente. Entretanto, não foi observado o efeito preditivo nessas regiões
quando o teste-t post-hoc foi conduzido.
É importante mencionar neste momento que todas as ROI investigadas pelo uso dos
pares de contrastes, e que não exibiram o efeito preditivo, também não exibiram redução do
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
93
sinal BOLD para nenhuma outra condição testada. Esta observação também se aplica aos
resultados obtidos nos experimentos 2 e 3.
Figura 4.4: Experimento 1. ROI retinotópicas mostradas em diferentes cores (seleção sujeito-a-sujeito)
sobrepostas à secção sagital do volume anatômico 3D normalizado. Para cada ROI, a resposta BOLD
deconvoluída (valores de beta em função do tempo), assim como os valores médios de beta dos picos das
curvas (pontos 5, 6 e 7s, gráficos de barras), são mostrados para as quatro condições experimentais: amarela,
Exp-Correto800; verde claro, Exp-Incorreto4000; laranja, SemExp-Correto800; verde escuro, SemExp-
Incorreto4000. As barras verticais indicam o erro padrão médio. O asterisco se refere a um p<0.05
[q(FDR)<0.05] na comparação com a condição controle Exp-Incorreto4000 (ver Tabela 4.2 para todos os valores
de t e p obtidos para cada ROI, para cada um dos pares de contrates).
Tabela 4.2: Experimento 1. Valores estatísticos obtidos pela comparação de pares de
contrastes em ROI’s predefinidas (apresentadas na Figura 4.4)
ROI
Exp-Correto800< Exp-Incorreto4000
SemExp-Correto800< SemExp-Incorreto4000
t p t p ROI’s retinotópicas V1 2.52 0.01 1.53 0.13 V3v 2.08 0.03 0.95 0.34
Obs: Todas as ROI se mostraram significativas em um limiar estatístico de p(Bonferroni)<0.01
na seleção sujeito-a-sujeito. Os pares de contrastes foram corrigidos em q(FDR)<0.05.
V3v: V3 ventral
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
94
4.3.2.2 Experimento 2
O experimento 2 foi desenhado e conduzido com o objetivo de testar a
especificidade do quadro-teste correto em induzir o efeito preditivo. Para isso, dois quadros-
teste incorretos adicionais, com posições temporais dentro do intervalo do filme que foi
omitido, foram introduzidos. Os seguintes pares de contrastes foram utilizados para
investigar a presença do efeito preditivo nas ROI retinotópicas predefinidas: (1) Exp-
Incorreto300 < Exp-Incorreto4000, (2) Exp-Incorreto600 < Exp-Incorreto4000, (3) Exp-
Correto800 < Exp-Incorreto4000.
Inesperadamente, o efeito preditivo para a condição Exp-Correto800 não foi
observado em nenhuma das ROI retinotópicas testadas. Entretanto, sete das dezoito ROI
exibiram atenuação significativa do sinal BOLD quando a condição Exp-Incorreto600 foi
comparada à condição Exp-Incorreto4000 (par de contrastes número 2) (Figura 4.5 a,
Tabela 4.3).
As Figuras 4.5 (painel b) e 4.6 mostram os resultados obtidos pela análise voxel-a-
voxel. Os três mapas estatísticos calculados pelo GLM (efeito fixo – FFX) para os contrastes
Exp-Incorreto300 < Exp-Incorreto4000, Exp-Incorreto600 < Exp-Incorreto4000 e Exp-
Correto800 < Exp-Incorreto4000 são apresentados sobrepostos a uma mesma superfície
cortical normalizada e inflada apenas do hemisfério direito (Figura 4.5 b) e sobre a secção
axial do volume anatômico 3D normalizado (Figura 4.6). Os contrastes Exp-Incorreto300 <
Exp-Incorreto4000 (áreas em azul) e Exp-Correto800 < Exp-Incorreto4000 (áreas em rosa)
revelaram poucos e reduzidos clusters. Por outro lado, o contraste Exp-Incorreto600 < Exp-
Incorreto4000 (áreas em laranja) evidenciou vários clusters. Desta forma, avançamos para
o segundo estágio da análise de cérebro inteiro: investigar se o efeito preditivo estaria
presente na resposta BOLD desses clusters, tanto em regiões corticais quanto em
estruturas subcorticais, por meio de um teste-t post-hoc utilizando os mesmos três pares de
contrastes em uma análise de efeito randômico (RFX) (Figura 4.5b e 4.6, Tabela 4.3).
Para as regiões corticais, o efeito preditivo específico para o quadro-teste 600 ms
(Exp-Incorreto600 < Exp-Incorreto4000) foi observado em duas regiões retinotópicas, V1 e
V2v. Dois outros clusters, localizados em áreas não-retinotópicas, também apresentaram
redução da resposta BOLD apenas ao quadro-teste 600 ms. O primeiro foi identificado, pela
sua localização anatômica e coordenadas Talairach (Picard & Strick, 1996), como sendo a
área pré–área motora suplementar (pre–SMA). O segundo se estendia desde o córtex
parietal medial (CPM) até o lobo temporal medial (LTM), duas regiões que tem sido
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
95
descritas como pertencentes a duas redes funcionais: rede em modo default (default-mode
network – DMN) (Raichle et al., 2001) e rede de associação contextual (contextual
association network) (Bar, 2007). Clusters em estruturas subcorticais que demonstraram o
efeito preditivo específico para o quadro-teste 600 ms foram localizados no tálamo esquerdo
(núcleo medial dorsal) e bilateralmente no putâmen anterior.
Contrariamente ao esperado, os resultados obtidos no experimento 2 demonstraram
que a apresentação do quadro-teste 600 ms após o intervalo de 800 ms, mas não a
apresentação do quadro-teste 800 ms, evocou o efeito preditivo em varias regiões
cerebrais, retinotópicas e não-retinotópicas. Desta forma, os resultados do experimento 2
sugerem que o quadro-teste 600 ms, e não o quadro-teste 800 ms, poderia ter sido
percebido pelo sujeito como o quadro-teste temporalmente correto após o intervalo de 800
ms e, assim, ter preenchido a expectativa construída pelo sujeito.
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
96
Figura 4.5: Resultados do experimento 2 em regiões corticais. (a) ROI retinotópicas mostradas em diferentes
cores (seleção sujeito-a-sujeito) sobrepostas à secção sagital do volume anatômico 3D normalizado. (b) Mapas
estatísticos de contraste, sobrepostos à superfície cortical inflada do hemisfério direito, mostrando as áreas
cerebrais que responderam menos às condições Exp-Incorreto300 (áreas em azul), Exp-Incorreto600 (áreas em
laranja) e Exp-Correto800 (áreas em rosa) quando comparadas à condição controle Exp-Incorreto4000. Para
cada ROI mostrada nos painéis a e b, a resposta BOLD deconvoluída (valores de beta em função do tempo),
assim como os valores médios de beta dos picos das curvas (pontos 5, 6 e 7s, gráficos de barras), são
mostrados para as quatro condições experimentais: azul, Exp-Incorreto300; amarela, Exp-Incorreto600; rosa,
Exp-Correto800; verde, Exp-Incorreto4000. As barras verticais indicam o erro padrão médio. O asterisco se
refere a um p<0.05 [q(FDR)<0.05] na comparação com a condição controle Exp-Incorreto4000 (ver Tabela 4.3
para todos os valores de t e p obtidos para cada ROI, para cada um dos pares de contrates)
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
97
Figura 4.6: Resultados do experimento 2 em estruturas subcorticais. Mapas estatísticos de contraste,
sobrepostos a secção axial do volume anatômico 3D normalizado, mostrando as áreas cerebrais que
apresentaram sinal BOLD reduzido para as condições Exp-Incorreto300 (áreas em azul), Exp-Incorreto600
(áreas em laranja) e Exp-Correto800 (áreas em rosa), quando comparadas a condição controle Exp-
Incorreto4000. Note que apenas áreas em laranja foram evidenciadas em estruturas subcorticais. A resposta
BOLD deconvoluída, assim como os valores médios de beta dos picos das curvas (pontos 6, 7 e 8s, gráficos de
barras), são mostrados para as quatro condições experimentais. As barras verticais indicam o erro padrão
médio. O asterisco se refere a um p<0.05 [q(FDR)<0.05] na comparação com a condição controle Exp-
Incorreto4000 (ver Tabela 4.3 para os valores de t e p obtidos para cada uma das três ROI subcorticais, para
cada um dos pares de contrates).
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
98
Tabela 4.3: Experimento 2. Valores estatísticos obtidos pela comparação de pares de contrastes em ROI’s
predefinidas (apresentadas nas Figuras 4.5 e 4.6). As coordenadas Talairach correspondem ao centro da ROI
(x, y, z).
ROI
Exp-Incorreto300< Exp-Incorreto4000
Exp-Incorreto600< Exp-Incorreto4000
Exp-Incorreto800< Exp-Incorreto4000 Coordenadas
(x, y, z) t p t p t p ROI’s retinotópicas V1 – HD 0.52 0.60 2.38 0.01 1.01 0.31 V1 – HE 1.41 0.16 2.50 0.01 0.86 0.39 V3v – HD 0.50 0.62 2.11 0.03 1.42 0.15 V3v – HE 1.41 0.16 2.28 0.02 0.87 0.39 V2v 0.99 0.32 2.15 0.03 0.38 0.70 V3a 0.74 0.46 2.07 0.03 0.74 0.46 V7 2.17 0.08 3.13 0.001 1.36 0.18 Análise voxel-a-voxel de cérebro inteiro V1 0.65 0.55 3.08 0.03 0.97 0.39 9, -77, 2 V2v 0.41 0.70 3.04 0.03 0.90 0.42 4, -68, -2 pré-SMA 2.57 0.07 4.73 0.009 1.13 0.32 4, 3, 49 CPM/LTM 0.91 0.42 3.12 0.03 1.31 0.26 10, -62, 15 Putâmen – HD 0.17 0.87 4.91 0.008 2.06 0.10 -22, 9, 1 Putâmen – HE 1.47 0.21 6.75 0.002 1.21 0.29 25, 8, 4 Tálamo 0.55 0.61 3.85 0.01 0.61 0.57 -9, -16, 8
Obs: Todas as ROI retinotópicas se mostraram ativadas em um limiar estatístico de p(Bonferroni)<0.01 na seleção sujeito-a-
sujeito. Todas as ROI selecionadas a partir da análise voxel-a-voxel (FFX) se mostraram ativadas em um limiar estatístico de
q(FDR)<0.01. Os pares de contrastes foram corrigidos em q(FDR)<0.05.
HD: hemisfério direito; HE: hemisfério esquerdo; V2v: V2 ventral; V3v: V3 ventral; pré-SMA: pré-área motora suplementar;
CPM/LTM: córtex parietal medial/lobo temporal medial.
4.3.2.3 Experimento 3
Desenhamos e conduzimos um terceiro experimento de fMRI com o objetivo de
testar uma hipótese alternativa revelada pelo experimento 2: a percepção do quadro-teste
temporalmente correto estaria deslocada no sentido contrário ao do movimento? Um
quadro-teste que precedesse em poucos milissegundos o quadro-teste temporalmente
correto poderia gerar um efeito preditivo mais geral e mais robusto?
Para testar essa nova hipótese, primeiramente, conduzimos um experimento
puramente comportamental utilizando os mesmo 16 videoclipes usados nos experimentos
de fMRI. O intuito desse experimento comportamental adicional foi de determinar a acurácia
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
99
da estimativa visual dos sujeitos em perceber o quadro-teste correto (o único que se
encaixa de fato após o intervalo) como o quadro-teste correto.
O resultado do teste é mostrado na Figura 4.7. Calculamos a percentagem média de
respostas “atrasado”, ou seja, o número de vezes em que o sujeito julgou o quadro-teste
como atrasado, para cada um dos quadros-testes que lhe foram apresentados. Cada um
desses quadros-teste estavam localizados a uma distância temporal do quadro-teste
correto, considerado como a posição 0 ms. Uma relação linear foi observada no trecho da
curva que vai de -300 ms a 0 ms (Figura 4.7, painel no canto superior direito) e a equação
do ajuste da reta foi utilizada para calcular o ponto, no eixo X, correspondente ao valor 50%
de respostas “adiantado”. Esse ponto se deu em -37 ms, o que confirma que a percepção
do quadro-teste correto está deslocada no sentido contrário do movimento.
O experimento 3 foi, então, desenhado considerando-se a tendência dos sujeitos em
considerar o quadro-teste correto como sendo um quadro que está, na verdade,
temporalmente localizado poucos milissegundos antes do quadro correto na linha do tempo.
Desta forma, o quadro-teste correto 400 ms foi substituído pelo quadro-teste
correspondente à posição de 300 ms, isso é, 100 ms anterior à posição correta de 400 ms
após o intervalo.
Da mesma forma que nos experimentos 1 e 2, primeiramente foram investigadas os
perfis da resposta BOLD nas ROI retinotópicas com a intenção de se determinar em quais
delas o efeito preditivo estaria presente. Para isso, utilizamos os seguintes pares de
contrastes: Exp-Incorreto300 < Exp-Incorreto4000 e SemExp-Incorreto300 < SemExp-
Figura 4.7: Desempenho no teste comportamental
adicional. Percentagem de respostas julgando um
quadro-teste como ‘atrasado’ (média ± EP) durante
o experimento comportamental adicional. O eixo-X
representa a distância temporal do quadro-teste,
medida em milissegundos. O quadro-teste correto,
400 ms, é referido como estando na posição 0 ms.
O painel no canto superior direito mostra o ajuste
linear (em vermelho) sobre o trecho da curva que
vai de -300 a 0 ms.
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
100
Incorreto4000. Sete ROI exibiram uma significativa atenuação do sinal BOLD quando a
condição Exp-Incorreto300 foi comparada com a condição Exp-Incorreto4000, mas não
quando as duas condições Sem Expectativa foram comparadas (Figura 4.8 a, Tabela 4.4).
Os resultados obtidos pela análise voxel-a-voxel são mostrados na Figura 4.8, painel
b. Os três mapas estatísticos calculados pelo GLM (efeito randômico – RFX) para os
contrastes Exp-Incorreto300 < Exp-Incorreto4000 (áreas em amarelo) e SemExp-
Incorreto300 < SemExp-Incorreto4000 (áreas em verde) são apresentados sobrepostos a
uma mesma superfície cortical inflada apenas do hemisfério direito.
O principal cluster de ativação, que englobava o córtex parietal medial (CPM) e o
lobo temporal medial (LTM), da mesma forma que o cluster medial descrito nos resultados
do experimento 2, foi investigado para o efeito preditivo por um teste-t post-hoc utilizando os
mesmos dois pares de contrastes em uma análise de efeito randômico (RFX). O efeito
preditivo específico para o quadro-teste 300 ms (Exp-Incorreto300 < Exp-Incorreto4000) foi
observado nas áreas CPM e MTL. (Figura 4.8 b, Tabela 4.4)
Os resultados obtidos pelo experimento 3 são consistentes com os achados do
experimento comportamental e do experimento 2, sugerindo a existência de um
deslocamento, no sentido contrário ao do movimento, na detecção visual do quadro-teste
temporalmente correto.
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
101
Figura 4.8: Experimento 3. (a) ROI retinotópicas mostradas em diferentes cores (seleção sujeito-a-sujeito)
sobrepostas à secção sagital do volume anatômico 3D normalizado. (b) Mapas estatísticos de contraste,
sobrepostos à superfície cortical inflada do hemisfério direito, mostrando as áreas cerebrais evidenciadas pelos
pares de contrate Exp-Incorreto300 < Exp-Incorreto4000 (áreas em amarelo/laranja) e SemExp-Correto300 <
SemExp-Incorreto4000 (áreas em verde). Para cada ROI mostrada nos painéis a e b, a resposta BOLD
deconvoluída (valores de beta em função do tempo), assim como os valores médios de beta dos picos das
curvas (pontos 5, 6 e 7s, gráficos de barras), são mostrados para as quatro condições experimentais: amarela,
Exp-Correto800; verde claro, Exp-Incorreto4000; laranja, SemExp-Correto800; verde escuro, SemExp-
Incorreto4000. As barras verticais indicam o erro padrão médio. O asterisco se refere a um p<0.05
[q(FDR)<0.05] na comparação com a condição controle Exp-Incorreto4000 (ver Tabela 4.4 para todos os valores
de t e p obtidos para cada ROI, para cada um dos pares de contrates).
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
102
Tabela 4.4: Experimento3. Valores estatísticos obtidos pela comparação
de pares de contrastes em ROI predefinidas (apresentadas na Figura 4.8).
As coordenadas Talairach correspondem ao centro da ROI (x, y, z).
ROI
Exp-Incorreto300< Exp-Incorreto4000
SemExp-Incorreto300< SemExp-Incorreto4000 Coordenadas
(x, y, z) t p t p ROI’s retinotópicas V1 – HD 2.36 0.01 1.27 0.20 V1 – HE 2.02 0.04 0.76 0.45 V3a – HD 2.50 0.01 0.01 1.00 V3a – HE 2.61 0.009 1.63 0.10 V2v 3.62 0.0003 1.50 0.13 V3v 3.27 0.001 1.62 0.11 V7 2.05 0.04 0.91 0.36 Análise voxel-a-voxel de cérebro inteiro CPM/LTM 3.48 0.008 1.84 0.10 13, -53, 11
Obs: Todas as ROI retinotopicas se mostraram ativadas em um limiar estatístico de
p(Bonferroni) < 0.01 na seleção sujeito-a-sujeito. Todas as ROI selecionadas a partir da
análise voxel-a-voxel (RFX) se mostraram ativadas em um limiar estatístico de q(FDR) <
0.05. Os pares de contrastes foram corrigidos em q(FDR)<0.05.
HD: hemisfério direito; HE: hemisfério esquerdo; V2v: V2 ventral; V3v: V3 ventral; CPM/LTM:
córtex parietal medial/lobo temporal medial
4.4 Discussão
No presente estudo de fMRI, testamos se estímulos temporalmente previsíveis
evocariam uma resposta BOLD reduzida nas áreas visuais iniciais segundo proposto pelo
modelo de codificação preditiva e minimização de energia-livre (Friston, 2005). Além das
áreas visuais, também investigamos a redução da resposta BOLD nas regiões mediais CPM
e LTM, parte da rede de associação contextual (Bar, 2007). Para isso, conduzimos três
experimentos de fMRI nos quais o estímulo poderia ou não ser previsto a partir de seu
movimento, ou seja, de seu contexto espaço-temporal.
Os resultados dos experimentos estão de acordo com a hipótese de que a
previsibilidade temporal do estímulo reduz a ativação tanto das áreas visuais iniciais quanto
das áreas mediais CPM e LTM. Entretanto, o encaixe temporal percebido pelos sujeitos
correspondeu a um instante anterior ao encaixe temporal real, ou seja, houve um
deslocamento da percepção no sentido contrário ao do movimento. Como apresentado no
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
103
Capítulo 1, a localização de um objeto em movimento sofre, algumas vezes, distorções
pequenas, mas consistentes. Alguns estudos compararam tarefas de momentum
representacional e extrapolação mental (predição) em relação ao erro na localização das
posições do alvo ao longo de sua trajetória (Finke & Shyi, 1988; Munger & Minchew, 2002).
No momentum representacional, o sujeito deve lembrar a última posição do objeto que lhe
foi apresentada, enquanto que na extrapolação mental o sujeito deve extrapolar, ou
predizer, a próxima posição do objeto. Estes estudos mostraram que, no momentum
representacional, o sujeito aceita como correta posições que estão à frente da sua real
posição final, enquanto que na extrapolação, a distorção oposta acontece, ou seja, o sujeito
percebe como correta posições anteriores à posição real. Além disso, também foi mostrado
que, em ambos os casos, as distorções aumentam progressivamente com o aumento da
velocidade. Nossos resultados estão de acordo com esses achados prévios de que a
extrapolação mental gera distorções negativas (contrárias ao movimento). Os artigos
discutem, a partir da observação do aumento da distorção com o aumento da velocidade,
que o aspecto crítico para a extrapolação não é o evento físico, mas, sim, a quantidade de
informação que o observador deve manter ao representar esse evento. Desta forma, a
extrapolação dependeria da combinação da expectativa do observador a respeito do
movimento com sua capacidade de representar informação de forma dinâmica. No presente
experimento, observamos que os participantes tendem a um melhor desempenho ao
detectar a correspondência temporal em intervalos de 400 ms do que em intervalos de 800
ms, o que pode sugerir um “desvanecimento” da informação com o tempo.
Ainda em relação aos dados comportamentais, somente no experimento 2, no qual
todas as quatro condições experimentais continham o iniciador “Expectativa”, fomos
capazes de observar a co-ocorrência da redução da resposta BOLD com altas taxas de
resposta ‘correto’. Nos experimentos 1 e 3, por outro lado, não houve diferença nas taxas
de detecção de correspondência temporal, o que sugere um alto nível de dificuldade da
tarefa quando o iniciador “Sem Expectativa” está presente, dificuldade esta aumentada com
o aumento da duração do intervalo (400 ou 800 ms). No entanto, ainda assim, observamos
uma redução na amplitude da resposta BOLD nas condições em que a expectativa espaço-
temporal era preenchida. Esse resultado pode indicar que, devido ao elevado dinamismo
temporal da tarefa, ou seja, alta taxa de apresentação de estímulos complexos em um curto
período de tempo (curta duração do trial), a predição temporal não tenha requerido um
julgamento baseado na ciência e tomada de decisão do observador. Ao contrário, o
processamento da predição espaço-temporal pode ter ocorrido de forma automática a partir
de uma detecção imediata da correspondência temporal que se seguia à construção da
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
104
expectativa. Contudo, outros experimentos, com diferentes estratégias de resposta e
controle atencional, devem ser conduzidos para averiguar esta suposição.
Predição espaço-temporal nas áreas visuais iniciais
Nos três experimentos, sendo que de forma mais pronunciada nos experimentos 2 e
3, observamos a redução da amplitude do sinal BOLD em áreas visuais iniciais (V1, V2v,
V3v) e em áreas visuais pertencentes à via visual dorsal (V3a e V7). Esperávamos,
também, encontrar o efeito preditivo em MT/V5, mas o sinal BOLD reduzido em resposta a
estímulos previsíveis não foi observado nesta região. Apesar das evidências de que MT/V5
desempenharia um papel central no preenchimento perceptual durante o movimento
aparente (Wibral et al., 2009), a redução do sinal em MT/V5 em resposta a estímulos
espaço-temporalmente previsíveis também não foi observada por Alink e colaboradores
(2010) em uma tarefa utilizando estímulos simples. Hasson e colaboradores (2008), em
uma analogia à hierarquia dos campos receptivos espaciais, investigaram se a mesma
hierarquia se aplicaria às propriedades temporais do estímulo, o que eles chamaram de
janelas receptivas temporais. Os autores, utilizando a reprodutibilidade da resposta BOLD a
filmes apresentados de forma retrógrada (seta temporal invertida) e embaralhada (sem seta
temporal), identificaram áreas cerebrais que respondem à diferentes escalas temporais.
Curiosamente, a região MT/V5, assim como V1, se mostrou independente da ordem
temporal, respondendo apenas as características imediatas do estímulo. Apesar de ser
sensível a direção do movimento (Huk & Heeger, 2002), a região MT/V5 poderia conter
neurônios vizinhos sensíveis a direção “correta” e seu reverso, o que, em um sinal de fMRI
representando uma população de neurônios, poderia gerar uma média igual de respostas
para ambas as direções. Desta forma, a região MT/V5 responderia à direção do movimento,
mas não acumularia informação espaço-temporal ao longo do tempo (Hasson et al., 2008).
A partir dos resultados aqui encontrados, o que poderíamos inferir a respeito dos
mecanismos que permitiriam o processamento de estímulos previsíveis em V1 com uma
menor ativação? De acordo com os modelos de Rao e Ballard (1999) e Friston (2005), esse
fenômeno se estabeleceria por retroalimentação através de conexões retrógradas, as quais
especificariam qual seria entrada sensorial provável em V1 dado o presente contexto
espaço-temporal. Desta forma, a previsibilidade de um estímulo levaria a uma minimização
da energia-livre em seu processamento. Além da redução da ativação nas áreas visuais
iniciais (V1, V2v e V3v), também observamos essa redução em áreas visuais dorsais mais
superiores, como V3a e V7. Em um trabalho investigando as propriedades funcionais da
área V3a em humanos (Tootell et al., 1997), foi mostrado que suas características são
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
105
altamente similares àquelas previamente descritas em macacos, como seletividade comum
ao movimento e sua direção. Além disso, a área V3a possui conexões diretas tanto com
regiões superiores dos córtices parietais e temporais quanto com V1 (Zeki, 1980; Felleman
& Van Essen, 1991), o que a coloca em uma posição intermediária na hierarquia visual. A
área V7, por sua vez, se localiza entre V3a e o sulco intraparietal e participa de mecanismos
de atenção espacial (Tootell et al., 1998). Juntamente com V1, as áreas V3a e V7 estão
envolvidas na representação de contornos em imagens ilusórias como o quadrado de
Kanizsa (Mendola et al., 1999; Ramsden et al., 2001), mecanismo este também preditivo e
que depende de conexões retrógradas de areas superiores para áreas visuais iniciais
(Murray et al., 2002). Esses resultados sugerem que, no presente estudo, as areas V3a e
V7 poderiam ter guiado a atividade preditiva em V1. Entretanto, devido a baixa resolução
temporal do método de fMRI, não fomos capazes de determinar se a ativação em V3a e V7
realmente precedeu e gerou o efeito preditivo observado em V1.
As áreas visuais iniciais V2 e V3 também apresentaram o efeito preditivo, contudo,
apenas em sua porção ventral. A via visual ventral, que vai de V1 ao córtex temporal inferior
passando por V2v, V3v e V4, está fundamentalmente envolvida no reconhecimento
perceptual de objetos (Riesenhuber & Poggio, 2000). Em um experimento de fMRI, Yi e
colaboradores (2008) observaram, em regiões do córtex visual ventral, uma resposta BOLD
reduzida ao movimento contínuo de objetos quando comparado ao movimento descontínuo.
Corroborando e complementando esses resultados, nossos achados sugerem que a
continuidade espaço-temporal modularia tanto a representação da identidade do objeto
quanto a previsibilidade da posição futura do objeto em sua trajetória, mecanismos estes
que podem ser interdependentes considerando-se a integração do processamento “bottom-
up” e a influência “top-down”
Rede de associação contextual e predição espaço-temporal
Além da redução da ativação das areas visuais, também observamos uma redução
do sinal BOLD nas regiões LTM e CPM nos resultados dos experimentos 2 e 3. Essas duas
regiões mediais posteriores fazem parte da rede de associação contextual (Bar, 2007) e da
rede em modo default (Raichle et al., 2001). A rede em modo default diz respeito a um
conjunto de áreas que são consistentemente ativadas quando os sujeitos não estão
engajados na execução de uma tarefa cognitiva específica. Estas áreas parecem participar
da cognição espontânea, ou seja, da atividade mental que surge internamente,
independentemente de estímulos ambientais. Vários trabalhos de neuroimagem
correlacionaram o número de ‘pensamentos independentes do estímulo’ (SIT, stimulus-
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
106
independent thoughts) relatados pelos sujeitos com a atividade cerebral medida durante a
execução de tarefas nas quais a demanda atencional foi manipulada (Binder et al., 1999;
Mason et al., 2007). Os resultados mostraram que a ativação nas regiões LTM, CPM e
CPFM (córtex pré-frontal medial) foi proporcional ao número de SITs durante a execução
das tarefas.
A partir de um grande número de evidências experimentais, Buckner e
colaboradores (2008), em uma revisão recente sobre a rede default, afirmam que atividade
mental que surge alheia aos estímulos ambientais é crucial na simulação de eventos futuros
e discutem o papel das áreas mediais posteriores e anteriores da rede nessa simulação.
Segundo os autores, o subsistema formado pelas áreas posteriores LTM e CPM
forneceriam o substrato da exploração mental: as associações existentes na memória. A
área frontal CPFM seria um segundo subsistema responsável por gerar perspectivas e
planejar ao julgar, a partir da memória, o que seria auto-relevante. É proposto que a rede
em modo default, desta forma, seria composta por esses dois subsistemas, o medial
posterior, o qual formaria e forneceria as associações da memória, e o medial anterior que,
por sua vez, geraria as simulações mentais. Essa idéia é bem similar à hipótese do cérebro
pró-ativo levantada por Bar (2007), segundo a qual o cérebro seria capaz de predizer
eventos futuros a partir de associações da memória, construindo, assim, analogias entre o
que é previsto e o estímulo atual. Bar propôs a rede de associação contextual ao mostrar
que as mesmas áreas mediais estão envolvidas no reconhecimento de objetos em cenas
naturais (fotografias) pela facilitação contextual. No presente estudo, encontramos o efeito
preditivo nas regiões mediais posteriores LTM e CPM, pertencentes ao subsistema
responsável pelas associações da memória. Esse resultado sugere que essas duas regiões
participariam não apenas do reconhecimento contextual de objetos em cenas estáticas, mas
também de predições espaço-temporais precisas durante o movimento em cenas naturais.
Desta forma, poderíamos estender a noção de uma rede de associação contextual ao
domínio temporal, na qual o contexto prévio levaria a antecipação da estimulação que está
por vir.
Predição do esperado ou atenção ao inesperado?
Uma explicação alternativa para os resultados encontrados seria a de que estímulos
inesperados levariam a um aumento da resposta BOLD nas áreas investigadas: os
estímulos imprevisíveis não se encaixariam no contexto espaço-temporal do estímulo e,
assim, evocariam uma maior quantidade de recursos atencionais em seu processamento
por possuírem um maior efeito de saliência (pop-out) perceptual. Essa explicação atencional
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
107
estaria em concordância com o achado de maiores amplitudes de resposta em V1 de
macacos em resposta a estímulos que induzem um maior efeito pop-out (Smith et al., 2007).
Por outro lado, dois estudos utilizando movimento aparente compararam a taxa de detecção
de alvos visuais espaço-temporalmente previsíveis com aqueles imprevisíveis ao contexto
do movimento (Schwiedrzik et al., 2007; Alink et al., 2010). Ambos encontraram uma menor
taxa de detecção dos alvos imprevisíveis, resultado estes que discordam da interpretação
atencional, pois se os alvos imprevisíveis fossem, de fato, mais salientes, eles teriam uma
maior taxa de detecção (Treisman, 1982). Na presente tese, para os resultados dos dados
comportamentais do experimento 2 e do experimento comportamental adicional (onde todas
as condições continham “Expectativa”), a detecção da correspondência temporal foi similar
para alvos previsíveis (corretos) e imprevisíveis (incorretos), o que sugere que a saliência
também tenha sido similar. Além disso, se o aumento da resposta BOLD em V1 ao estímulo
incorreto tivesse sido gerado pela atenção, esperaríamos encontrar o mesmo tipo de
modulação atencional ao movimento e sua previsibilidade na área MT/V5 (Treue &
Maunsell, 1996), o que não foi observado em nenhum dos experimentos.
Expectativa temporal exógena
A redução do sinal BOLD em resposta à correspondência temporal também foi
observada na pre-SMA e putâmen, bilateralmente, e no núcleo medial dorsal do tálamo no
hemisfério esquerdo. Como apresentado e discutido nos Capítulos 1 e 3, a pre-SMA e o
putâmen são considerados regiões centrais na estimação de intervalos temporais, e são
consideradas o substrato neural do modelo oscilador-acumulador. Estas duas regiões são
descritas na grande maioria dos estudos de neuroimagem que utilizam tarefas de
expectativa temporal exógena, nas quais o cálculo temporal e feito a partir da previsibilidade
do movimento do alvo. A partir dessas evidências, a presença do efeito preditivo tanto na
pre-SMA quanto no putâmen não foi um resultado inesperado. O núcleo talâmico medial
dorsal faz parte do circuito ‘núcleos da base-tálamo-cortical’ (Haber & McFarland, 2001) e
levaria a informação processada pelos núcleos da base ao córtex. Desta forma, o tálamo
seria um componente de ligação no loop fronto-estriatal, estabelecendo a conexão entre o
oscilador (estriado) e o acumulador (pre-SMA). De fato, alguns trabalhos de neuroimagem
mostram a ativação talâmica em tarefas de estimação de intervalos temporais (Coull et al.,
2000; Ferrandez et al., 2003). Esses resultados indicam a participação de áreas do loop
fronto-estriatal, a partir da redução da resposta BOLD aos estímulos esperados, na predição
temporal induzida pela expectativa do movimento.
Capítulo 4. Detecção de correspondência temporal
108
4.5 Conclusão
No presente estudo, utilizamos o movimento aparente de cenas reais, o que gerou
expectativas e induziu predições espaço-temporais. Observamos que, ao se detectar a
correspondência espaço-temporal, a extrapolação de posições futuras dos elementos da
cena a partir da expectativa gerada pelo movimento foi deslocada no sentido contrário ao do
movimento. Além disso, foi demonstrado que a previsibilidade do movimento reduziu a
resposta das áreas visuais iniciais V1, V2v e V3v, assim como das áreas visuais dorsais
V3a e V7. Da mesma forma, também mostramos o envolvimento das áreas mediais
posteriores LTM e CPM, as quais fazem parte da rede de associação contextual, e da pre-
SMA e putamen, áreas-chave na estimação de intervalos em tarefas de expectativa
temporal exógena, na predição temporal induzida pelo movimento. Esses achados
corroboram a teoria de que o córtex visual antecipa, através de conexões regressivas, suas
entradas sensoriais, o que permite que os estímulos esperados sejam processados com
menor ativação cortical (minimização da energia-livre). Nossos resultados sugerem que o
conceito do cérebro pró-ativo possa ser extrapolado além das áreas visuais. O mesmo
efeito preditivo foi identificado em áreas não-visuais, no entanto, áreas cruciais para a
predição do movimento a partir da contextualização, nos domínios espacial e temporal, dos
elementos de uma cena natural.
Capítulo 5. Discussão Geral e Conclusões
109
Capítulo 5
Discussão Geral e Conclusões
Iniciamos a presente tese expondo uma pergunta genérica utilizada como
abordagem ao estudo da percepção do tempo: ‘como o cérebro utiliza a informação
temporal no contexto de diferentes desafios comportamentais?’. Os resultados descritos nos
Capítulos 3 e 4 mostram que a informação temporal é utilizada como um parâmetro de
outras representações, como percepção e extrapolação do movimento. Nas tarefas aqui
empregadas, os participantes deveriam utilizar a informação temporal contida na velocidade
de um objeto, ou dos elementos em uma cena, como um parâmetro-chave no julgamento de
posições futuras na trajetória.
No Capítulo 3, vimos a ativação de várias áreas pertencentes ao sistema motor,
além da JTP, VLPFC e LPS, durante o julgamento do instante de chegada de um alvo em
movimento. No Capítulo 4, mostramos que, quando a expectativa temporal causada pelo
movimento é preenchida, existe uma redução da ativação em áreas do sistema visual, da
rede de associação contextual e do sistema motor. Segundo o modelo proposto por Friston
(2005) apresentado no Capítulo 1, essa redução da resposta refletiria a redução do erro de
predição, através do qual a energia-livre do processamento seria minimizada. O erro de
predição seria minimizado através de conexões regressivas (backward), que forneceriam
uma direção contextual aos níveis inferiores. Demonstramos que a informação temporal
implícita no movimento é utilizada pelo cérebro como um parâmetro na antecipação, ou
predição, de estimulação futura.
A literatura em estimação de intervalos temporais, tanto explícita quanto implícita,
coloca o sistema motor de associação em uma posição central no processamento de
informação temporal. De fato, nos dois experimentos conduzidos (Capítulos 3 e 4 ),
observamos o envolvimento de áreas motoras no processamento temporal. Como
conceituar o papel do sistema motor dentro do contexto da representação temporal pelo
cérebro? Uma analogia poderia ser feita em relação ao papel do controle do movimento
Capítulo 5. Discussão Geral e Conclusões
110
ocular e representação espacial. Segundo a teoria pré-motora da atenção (Rizzolatti et al.,
1987), o programa oculomotor que prepara e controla o movimento ocular está estritamente
relacionado com a atenção espacial, pois a antecipação feita pelo cérebro sobre o local do
aparecimento de um estímulo se manifesta através de movimentos sacádicos. Assim, a
representação motora do espaço também possui um papel cognitivo. O envolvimento do
programa motor que planeja, coordena e ajusta os movimentos dos membros superiores
para alcançar ou agarrar objetos (PMv, LPI, SMA, pre-SMA e putâmen) (Picard & Strick,
2001; Connolly et al., 2003; Gerardin et al., 2004) pode ser visto de forma análoga.
Movimentos sacádicos são direcionados a um ponto específico no espaço, e não no tempo,
mesmo quando o domínio temporal está presente (no caso de um objeto em movimento).
Por outro lado, movimentos para alcançar ou agarrar objetos dependem da precisão de seu
curso temporal para serem bem-sucedidos, ou seja, eles estão intimamente ligados ao
domínio temporal do movimento.
Como apresentado na Introdução, vários trabalhos mostram a participação das
áreas motoras envolvidas no controle do movimento dos braços em tarefas de
processamento temporal, mesmo quando a tarefa não requer resposta motora, como o
processamento de sequências temporais, integração espaço-temporal e atenção temporal
(Coull & Nobre, 1998; Schubotz & von Cramon, 2001; Assmus et al., 2003). A partir dessas
evidências, nos perguntamos: o sistema motor de associação estaria envolvido no
processamento de informações temporais independentemente da necessidade de uma
resposta motora? Se sim, poderíamos inferir que a natureza cognitiva do processamento
temporal seja baseada na representação do tempo em um “espaço de ação”. As
observações de que áreas motoras tradicionalmente associadas ao planejamento motor
estejam envolvidas em tarefas não-motoras têm levado alguns pesquisadores a se
perguntarem se essas áreas poderiam ser consideradas, de fato, áreas motoras (Schubotz,
2007; Wolfensteller et al., 2007). Desta forma, é proposto que as áreas pré-motoras e SMA,
que têm sido consideradas parte do sistema motor, poderiam receber o rótulo de “sistema
preditivo”. É também discutido o fato da predição de eventos ser frequentemente associada
a funções motoras. Segundo os autores, a predição não seria uma função motora, mas se
beneficia da capacidade dessas áreas em processar e representar informação sensório-
motora de forma sequencial. Assim, as áreas pré-motoras e SMA deveriam ser
compreendidas em termos de sua função em processamento da informação temporal, ao
invés do contexto motor em que essa função é frequentemente (mas não exclusivamente)
requerida.
Capítulo 5. Discussão Geral e Conclusões
111
Os resultados aqui mostrados levantam uma série de questões, como, por exemplo,
se as áreas do sistema motor seriam ativadas caso as tarefas empregadas não exigissem
resposta motora. Em relação à tarefa de predição temporal utilizada nos experimentos do
Capítulo 4, não observamos coerência entre os dados comportamentais e os dados de
neuroimagem em dois dos três experimentos conduzidos. Assim, nos perguntamos se a
detecção de correspondência temporal ocorreria de forma automática e instantânea pelas
áreas cerebrais (visuais e não-visuais), independentemente da tomada de decisão e do
julgamento consciente do sujeito. De qualquer forma, observamos a redução da resposta
BOLD em áreas visuais, motoras e de associação contextual apenas na condição na qual o
alvo foi percebido como sendo o temporalmente correto. No caso dos experimentos do
Capítulo 4, uma vez que a resposta motora não nos forneceu dados que auxiliaram a
compreensão do fenômeno, ela poderia estar atuando apenas como um fator de confusão.
Desta forma, seria interessante se pudéssemos aboli-la do papel do controle atencional e,
em seu lugar, utilizar, por exemplo, dados do rastreamento ocular (eye-tracker) para “filtrar”
os testes (trials) em que os sujeitos estavam focados no estímulo visual. Poderíamos,
assim, investigar se o efeito preditivo em áreas motoras ainda seria observado. Entretanto,
o tempo, para esta tese, se esgotou.
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Anexo 1 MEEM: Mini-exame do Estado Mental ORIENTAÇÃO TEMPORAL (Pontuação máxima: 05)
Dia da semana, dia do mês, mês, ano, hora aproximada
ORIENTAÇÃO ESPACIAL (Pontuação máxima: 05)
Onde estamos? Estado, cidade, que tipo de lugar, que andar, endereço
REGISTRO (Pontuação máxima: 03)
Repetir: vaso, laranja e pente.
ATENÇÃO E CÁLCULO (Pontuação máxima: 05)
Subtrair o valor 7 do número 100 cinco vezes e dizer o resultado: 100 – 7 = 93 – 7 = 86 – 7
= 79 – 7 = 72 – 7 = 65.
MEMÓRIA RECENTE (Pontuação máxima: 03)
Recordar as três palavras dadas para registro.
LINGUAGEM (Pontuação máxima: 09)
-Nomear um relógio e uma caneta
-Repetir “nem aqui, nem alí, nem lá”
-Realizar o comando: “Pegue esta folha de papel com sua mão direita, dobre-a ao meio com
as duas mãos, coloque-a sobre a mesa”
-Ler e obedecer: “Feche os olhos”
-Escrever uma frase (Ela deve conter sujeito e verbo)
-Copiar um desenho (dois pentagramas que se interseccionam, formando um
quadrilátero)
Pontuação TOTAL: 30
Anexo 2 Teste do Relógio TAREFA:
Passo 1: De ao paciente uma folha de papel e uma caneta e diga que a tarefa consiste em
desenhar um relógio de ponteiros.
Passo 2: Instrua-o a começar desenhando um circulo médio na folha e, a seguir, inserir os
números dentro do circulo como em um relógio. Uma vez que o paciente julgar que os
números estejam inseridos de forma correta, este devera, então, desenhar os ponteiros
marcando 11h e 10 min.
PONTUAÇÃO (máximo: 6 pontos)
Pontos Erros Exemplos 1 Relógio perfeito Tarefa sem erros 2 Erros vísuo-espaciais pequenos a) erros pequenos de espaçamento entre os
números b) números fora do circulo c) números de cabeça para baixo (girar o papel enquanto desenha) d) pré-desenhar linhas para auxiliar na orientação espacial dos números
3 Falta de precisão na representação do horário 11h10min quando a organização vísuo-espacial está perfeita ou com pequenos erros
a) inversão dos ponteiros das horas e dos minutos b) escrever “11 e 10” no papel c) incapacidade em representar o horário solicitado
4 Desorganização vísuo-espacial moderada na colocação dos números de forma que a representação do horário 11h10min se faz impossível
a) erros moderados de espaçamento entre os números b) omissão de números c) perseveração: repete o circulo de números ou continua a colocar números após o 12 d) disgrafia
5 Desorganização vísuo-espacial grave na colocação dos números de forma que a representação do horário 11h10min se faz impossível
Ver exemplos da pontuação 4
6 A representação do relógio não se parece com um relógio
a) desenho incompleto b) paciente escreve ao invés de desenhar c) paciente desiste antes de terminar o teste
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