O conceito de entropia informacional permite prever a aprendizagem serial, em ratos?

• Autor(a) principal: Marchelli, Leopoldo Francisco Barletta
• Data de Publicação: 2011
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/41/41135/tde-10072012-105117/
• topic: Antecipação; Antecipation; Aprendizagem serial; Atenção; Attention; Entropia informacional; Implicit memory; Informational entropy; Memória implícita; Memória operacional; Sequence learning; Serial reaction time task; Tarefa de tempo de reação serial; Working memory

Prever eventos ambientais, com base em memórias sobre regularidades passadas, é uma das funções fundamentais de sistemas nervosos complexos. Eventos ordenados serialmente ou sequências estruturadas de estímulos permitem extrair informação passível de descrição formal que define seu padrão serial. Esse padrão inclui informações temporais e espaciais que facultam prever os próximos eventos da sequência, possibilitando a preparação prévia do organismo para lidar com sua ocorrência. Não surpreende que animais, incluindo o ser humano, aprendam, de maneira relativamente rápida, sobre regras e estruturas de padrões sequenciais de estímulos. O uso de tarefas de tempo de reação serial (TRS) é recorrente em estudos envolvendo a formação de associações, antecipação, atenção, as bases da memória e aprendizagem de relações complexas. Resumidamente, voluntários devem responder a estímulos apresentados em sequências repetitivas ou aleatórias. Com o treino, há redução no tempo de reação a cada estímulo, refletindo a aprendizagem de relações percepto-motoras. Essa redução, porém, é maior na sequência repetitiva em relação à sequência aleatória, indicando um aprendizado também sobre a sequência repetitiva, mesmo quando o voluntário não a percebe (conscientemente) e seja incapaz de relatar sua existência. Trata-se, portanto, de uma aquisição (inicialmente) implícita. A complexidade de uma sequência de estímulos pode ser expressa quantitativamente por meio de uma ferramenta matemática proposta por Shannon (1948), a entropia informacional (EI), que considera, entre outras coisas, a probabilidade de ocorrência dos estímulos em diferentes níveis. No presente trabalho, avaliamos em que extensão o conceito de EI permite prever o desempenho de ratos na tarefa de TRS envolvendo sequências com diferentes níveis de complexidade. Ratos foram treinados a reagir (1) a uma sequência repetitiva de estímulos, cuja quantidade de EI no nível 1 (que relaciona os estímulos da sequência 2 a 2) era 2,75. Após atingirem um nível assintótico de desempenho, os animais foram expostos (2) a sequências variáveis de estímulos com a mesma quantidade de EI no nível 1, porém, com maior quantidade de EI no nível 2 (que relaciona os estímulos da sequência 3 a 3). Numa etapa posterior os animais foram expostos (3) a uma nova sequência repetitiva de estímulos, cuja quantidade de EI no nível 1 era 3,00; por fim, os animais foram submetidos (4) a sequências variáveis com a mesma quantidade de EI no nível 1em relação à sequência anterior, porém, com maior quantidade de EI no nível 2 . Os resultados mostraram que os ratos aprenderam sobre os padrões seriais e, mais interessante, que seu desempenho esteve fortemente correlacionado à quantidade de EI no nível 2. Em outras palavras, quanto maior a EI, pior o desempenho dos animais tanto em termos do tempo de reação como em termos da percentagem de respostas corretas. Portanto, o conceito de EI permite não apenas quantificar a complexidade de sequências empregadas em estudos envolvendo aprendizagem serial, mas também prever o desempenho dos animais.