O Human Brain Project (HBP), lançado em 2013 e financiado pela União Europeia em cerca de €1 bilhão, anunciou em setembro de 2023 a conclusão de uma década de trabalho; ainda assim, a simulação completa do cérebro humano — ambição tanto de pesquisadores quanto de correntes transhumanistas que defendem o “uploading” da mente — permanece distante. Projetos sucessores, como a infraestrutura EBRAINS, e iniciativas open source, como o OpenWorm, alcançaram resultados pontuais, mas esbarram em limites de dados, modelos e na necessidade de incorporar um corpo à simulação.
É preciso distinguir dois conceitos próximos, mas distintos: cartografia e simulação. A cartografia registra o connectoma — a posição dos neurônios e suas conexões — enquanto a simulação busca reproduzir a atividade elétrica e química desses neurônios no tempo: que sinais são enviados pelas sinapses, como reagiriam a neurotransmissores, como mudam com estímulos e experiências.
Algumas espécies tiveram seu connectoma mapeado: o nematoide Caenorhabditis elegans e a mosca Drosophila estão entre os exemplos clássicos. Mesmo assim, a tradução desse mapa em um comportamento reproduzível não é trivial. No caso de mamíferos, os números crescem rapidamente em complexidade: um milímetro cúbico do córtex visual de camundongo contém cerca de 200 mil células — neurônios e células gliais — conectadas por algo em torno de 523 milhões de sinapses. No cérebro humano, a cartografia ainda está em estágio inicial.
O pequeno nematoide que não se deixa reduzir
Se a meta é começar por algo simples, o C. elegans parece um candidato natural: são 302 neurônios no total. Mas múltiplas tentativas de simular o comportamento desse verme mostram que, mesmo aí, faltam peças essenciais. Projetos como o OpenWorm, de código aberto, reúnem o connectoma e tentam descrever propriedades individuais de neurônios em linguagens de modelagem como a NeuroML, mas parte dessas especificações precisa ser preenchida por suposições e aproximações porque os dados experimentais são incompletos.
Relatos científicos e de divulgação apontam que, em 2015, um grupo anunciou uma simulação parcial de 136 neurônios do C. elegans, mas sem reprodução de aprendizado ou das variações observadas entre indivíduos — um sinal de que mesmo sistemas nervosos aparentemente estáveis exibem comportamentos difíceis de predizer apenas a partir do connectoma.
Foco em partes, não no todo
Diante da impossibilidade prática de modelar cérebros inteiros hoje, pesquisadores concentram esforços em subseções funcionais. Em 2024, por exemplo, houve sucesso na reprodução do funcionamento do lobo óptico de uma mosca de fruta, permitindo prever quais neurônios se ativam diante de diferentes estímulos visuais. Esses avanços são importantes, mas limitados: reproduzir um circuito sensorial não equivale a simular a integração sensório‑motora, a memória ou a cognição humana.
Além do problema de modelagem, há a questão do corpo. Para que uma simulação produza comportamento coerente, é preciso que o sistema esteja inserido num corpo que perceba e aja no ambiente — daí projetos como o OpenWorm terem desenvolvido também um “motor físico” (Sibernetic) para simular o corpo macio e cheio de líquido do verme, e uma interface (Gepetto) para interagir com a simulação.
Dupla via científica
Comparar o HBP e o OpenWorm revela duas metodologias distintas. O HBP foi uma grande iniciativa institucional, rica em financiamento e em ambições amplas, mas também marcada por disputas internas e por necessidade de reorientação ao longo do tempo — o fundador Henry Markram deixou o projeto em 2015. Em sua versão revisada, a infraestrutura EBRAINS passou a oferecer serviços digitais à comunidade científica e alcançou sucessos mais modestos e concretos.
Por outro lado, iniciativas como o OpenWorm operam em regime open source e com recursos muito menores, adotando uma lógica de laboratório aberto e colaborativo inspirada pela cultura “hacker”. Essa diversidade de abordagens pode ser uma força: enquanto grandes consórcios constroem infraestrutura e protocolos, grupos menores testam hipóteses de forma ágil e transparente.
Ao final, os objetivos científicos são claros — compreender doenças como Alzheimer, entender a base da cognição, melhorar modelos biomédicos —, mas a promessa transhumanista de um “jumeau numérique” ou de um indivíduo imortalizado em software segue sendo, por ora, mais fantasia do que fato. Avanços localizados mostram caminho, mas simular integralmente um cérebro humano exige superar lacunas de dados, desenvolver modelos mais fiéis e encontrar formas de incorporar percepção e ação no mundo real.
