HRfunc e a verdadeira forma da resposta hemodinâmica: por que cada cérebro respira luz de um jeito diferente

(Consciência em Primeira Pessoa • Neurociência Decolonial • Brain Bee • O Sentir e Saber Taá)

O Sentir e Saber Taá

Eu fecho os olhos e imagino um pequeno fluxo de luz atravessando meu crânio — a luz do fNIRS, entrando e saindo como quem tenta entender minha própria oscilação interna.
Quando eu inspiro, a curva sobe.
Quando eu distraio, ela muda de forma.
Quando algo me toca emocionalmente, há um “inchar” lento e silencioso na hemodinâmica.

Eu sinto, intuitivamente, que minha curva hemodinâmica não é igual à sua.
Não é igual nem à minha própria curva de ontem.
O corpo é vivo, e o vivo não repete padrões mecânicos.

Esse é exatamente o ponto do estudo apresentado em Neurophotonics (2025) por Lefebvre, J.-C., Gergely, D., Etard, O., e colaboradores:

“HRfunc — a tool for modeling hemodynamic response variability in fNIRS.”
(busca: Neurophotonics 2025 HRfunc modeling hemodynamic response variability)

É um artigo que muda o paradigma:
não trata apenas de medir quanto o cérebro ativa, mas de entender como a resposta hemodinâmica muda entre pessoas, sessões e condições.

1. A pergunta científica: existe uma “HRF” única?

Por muitos anos, estudiosos assumiram que a HRF — Hemodynamic Response Function — tinha uma forma relativamente fixa:

• um pequeno atraso inicial,
  
  

• subida lenta de O₂-Hb,
  
  

• queda gradual,
  
  

• retorno à linha de base.
  
  

Mas basta observar qualquer curva real de fNIRS para perceber:

a HRF é altamente variável.

A pergunta dos autores é:

Se a HRF varia tanto, por que ainda tentamos encaixar todos os cérebros em um único modelo?

O HRfunc nasce para resolver isso:
para permitir que o modelo se adapte ao indivíduo, ao contexto e à sessão.

2. Como o estudo modela a resposta hemodinâmica (GLM, HRfunc, ICA/PCA)

O artigo apresenta HRfunc como um framework que substitui a visão rígida da HRF padrão por uma família de funções ajustáveis.

1. GLM com HRF flexível

• O GLM deixa de usar uma HRF fixa (canônica)
  
  

• e passa a utilizar parâmetros flexíveis que se adaptam à forma real observada na hemodinâmica de cada pessoa.
  
  

2. Componentes fisiológicos

O modelo incorpora:

• variações de tempo de subida,
  
  

• amplitude,
  
  

• variações de latência,
  
  

• dispersão,
  
  

• resposta sustentada,
  
  

• e padrões de overshoot e undershoot.
  
  

3. Ruído fisiológico via ICA/PCA

Antes de ajustar HRfunc, os autores aplicam:

• ICA para separar componentes respiratórios, cardíacos e vasculares;
  
  

• PCA para identificar tendências globais de variabilidade.
  
  

4. Comparações entre indivíduos

O framework permite:

• comparar HRFs naturais entre indivíduos,
  
  

• mapear diferenças cognitivas e fisiológicas,
  
  

• observar como cansaço, estresse e contexto modulam a forma da resposta.
  
  

5. Simulações e aplicações reais

O artigo mostra HRfunc funcionando tanto:

• em dados simulados,
  
  

• quanto em datasets reais de fNIRS pré-frontal, sensório-motor e auditivo.
  
  

HRfunc torna explícito algo que neurocientistas sempre sentiram intuitivamente:
não existe “a HRF” — só existem HRFs.

3. O achado central: a variabilidade é a regra, não a exceção

As análises mostram que:

• A forma da HRF varia substancialmente entre indivíduos.
  
  

• A variação dentro do mesmo indivíduo também é alta entre sessões.
  
  

• A HRF muda com:
  
  

• respiração,
  
  

• ritmo cardíaco,
  
  

• estado emocional,
  
  

• postura,
  
  

• iluminação,
  
  

• fadiga.
  
  

O ponto mais importante:

Modelos que tentam forçar uma HRF padrão aumentam falsos positivos e falsos negativos.

Ou seja:

• às vezes achamos ativação onde não há,
  
  

• às vezes deixamos de detectar ativação real.
  
  

HRfunc reduz esses erros ao permitir que a forma da HRF seja aprendida, não imposta.

4. O que isso significa nos nossos conceitos

a) Mente Damasiana e forma do fluxo

A consciência surge do entrelaçamento de interocepção + propriocepção.
A hemodinâmica é justamente a materialidade desse entrelaçamento.

Com HRfunc, vemos que:

• estados internos alteram significativamente a forma da resposta
  
  

• e essa forma é marca direta do modo como estamos no mundo naquele momento.
  
  

Cada HRF é um retrato momentâneo do corpo.

b) Taá — sentir antes de saber

Ao modelar a forma real da HRF, o artigo captura aquilo que sempre sentimos no Taá:

• não existe resposta igual para estímulos iguais,
  
  

• porque o corpo nunca chega igual no mundo.
  
  

HRfunc traduz essa sabedoria original para a linguagem matemática do GLM.

c) Eus Tensionais e forma da curva

Nos Eus Tensionais, cada “Eu” corresponde a:

• um estado corporal,
  
  

• uma energia interna,
  
  

• uma relação entre expectativa, ação e atenção.
  
  

Cada Eu Tensonal poderia ter sua própria assinatura hemodinâmica.
HRfunc torna isso mensurável.

d) Zona 2 e estabilidade

A fruição de Zona 2 exige estabilidade autonômica, mas essa estabilidade nunca é absoluta.
O estudo mostra que:

• a forma da HRF em Zona 2 tende a ser mais suave, contínua, estável;
  
  

• em Zona 1 (automatismos), pode ser mais comprimida;
  
  

• em Zona 3 (ideologias e rigidez fisiológica), pode ser mais reativa e tensa.
  
  

5. Onde a ciência corrige nossa visão

Antes talvez disséssemos:

“Se o GLM detectou ativação, então está certo.”

Hoje sabemos:

• o GLM tradicional pode estar errado se a HRF real não corresponde ao modelo usado;
  
  

• muitas literaturas de fNIRS precisam ser revisitadas com modelos mais flexíveis;
  
  

• conclusões sobre “atividade pré-frontal”, “atenção”, “controle executivo” etc. podem mudar.
  
  

Isso nos chama para um caminho mais humilde:

A hemodinâmica não é um número — é um processo vivo.

6. Implicações para educação, saúde e políticas públicas

1. Educação baseada no ritmo fisiológico

Avaliações cognitivas de crianças e jovens devem considerar:

• diferenças individuais de HRF,
  
  

• variação intra-sujeito,
  
  

• contexto emocional.
  
  

2. Pesquisas LATAM mais robustas

Regiões latino-americanas com diversidade biológica e cultural enorme devem adotar modelos como HRfunc para:

• reduzir viés,
  
  

• melhorar interpretação,
  
  

• gerar ciência mais representativa.
  
  

3. Neurodireitos e proteção

Se cada pessoa tem uma HRF única:

• isso reforça a ideia de assinatura fisiológica individual;
  
  

• leis precisam garantir que tais dados não sejam usados para identificação coercitiva.
  
  

4. Protocolos clínicos

Avaliações com fNIRS em:

• depressão,
  
  

• ansiedade,
  
  

• dor crônica,
  
  

• cognição social,
  
  

devem incorporar modelagem personalizada da HRF como padrão.

7. Palavras-chave para busca científica

“HRfunc fNIRS modeling HRF variability Neurophotonics 2025 Lefebvre Etard Gergely GLM ICA PCA hemodynamic response function variability modeling”