O Que É Necessário Para Ser Um Neurocientista?
06/06/2022 at 06:06:32
Author: Sayonara Pereira da Silva
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Na era dos rápidos avanços tecnológicos, Big Data e ciência de dados, formações que seguem moldes tradicionais conseguem desenvolver plenamente as habilidades necessárias para transformar os alunos em neurocientistas?
O professor Ronald R. Hoy acredita que não. Em seu artigo de opinião publicado em Junho de 2021, o professor da Cornell University questiona se o ensino matemático e computacional atende, de fato, às necessidades das Neurociências do Século XXI ou mesmo do treinamento pré médico. Considerando o método experimental, por exemplo, os alunos conseguem assimilar realmente quais testes estatísticos são mais adequados para o tipo de análise que precisa ser feita, quais as diferentes formas de processar dados de EEG, como ler mapas de calor ou imagens de fMRI?
Como spikes são classificados, coletados e analisados? Qual a diferença entre causalidade e correlação? É possível inferir ou mesmo atestar causalidade a partir de um conjunto de dados de uma amostra verdadeiramente representativa da população? Essas são algumas perguntas essenciais que um neurocientista deve considerar ao se deparar com o mundo científico. Interpretar as informações coletadas muitas vezes é tarefa árdua, que requer explicações complexas e ao mesmo tempo claras e informativas.
Para Hoy (2021) habilidades computacionais na era dos Grandes Dados é de extrema importância não somente para pesquisadores, mas também para futuros médicos.
Avanços permitiram a mudança de foco no estudo da eletrofisiologia de uma macroescala para parâmetros que registram o tempo em milissegundos, que permite até mesmo estimular a atividade neuronal. Na área da microscopia óptica, hoje é possível a visualização de imagens neurais, de cérebros inteiros ou em preparação com colorações especiais. Essa mudança de foco não impossibilitou que melhorias fossem aplicadas à escala macro, como a obtenção de imagens cerebrais via fMRI, com alta resolução espacial. Entretanto, o ensino tradicional não acompanha com suficiente rapidez as mudanças científicas e tecnológicas que acontecem no dia a dia. A principal mudança destacada por Hoy (2021) é no campo da análise de dados, agora facilitada por computadores.
Quais conhecimentos são preciso desenvolver em quem deseja seguir como neurocientista?
Ronald argumenta que uma disciplina de ciência de dados é essencial em cursos que integram as neurociências. Além disso, habilidades de modelagem computacional, matemática e capacidade analítica são pontos chave para bons profissionais da área.
Que ferramentas podem auxiliar no desenvolvimento acadêmico do pesquisador?
A primeira sugestão dada por Hoy é a troca de disciplinas puramente estatísticas (que, além de outras dificuldades, são muito básicas e acabam por confundir ainda mais os estudantes) por cursos de ciência de dados. Esses cursos devem abordar conteúdos como habilidades de análise de dados, análise multivariada, estatística computacional e linguagens de programação famosas como Python, R e MatLab. Além disso, o professor destaca bootcamps e workshops como mecanismos de alta eficiência pedagógica para o ensino da “neuro-metamática”.
Referências
Hoy, R. R. (2021). Quantitative skills in undergraduate neuroscience education in the age of big data. Neuroscience Letters, 759, 136074. doi:10.1016/j.neulet.2021.136074.
Autor: Sayonara Pereira da Silva
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