Acoplamento efático em modelo neuronal híbrido

• Autor(a) principal: Cunha, Gabriel Moreno
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
• Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/33329
• topic: Acoplamento efático; Comunicações neuronais; Modelos neuronais

Existe um crescente interesse no impacto dos campos elétricos gerados no cérebro. As correntes iônicas transmembranas originam campos elétricos no espaço extracelular e são capazes de afetar neurônios próximos, fenômeno chamado de comunicação efática. No presente trabalho, o modelo Integra-e-Dispara Quadrático foi adaptado para incluir o comportamento de acoplamento efático e seus resultados foram comparados aos resultados empíricos. Para tanto, as ferramentas de análise foram divididas de acordo com o regime de atividade neuronal. Para o regime sublimiar, a estatística circular foi utilizada para descrever as diferenças de fase entre o sinal de estímulo e a resposta da membrana modelada; No regime supralimiar, o Vetor de População e o Spike Field Coherence foram utilizados para estimar preferências de fase e a intensidade do acoplamento entre o estímulo e os Potenciais de Ação do modelo. A diferença de fase sublimiar se mostrou sensível ao tempo característico de resposta da membrana, assim como a frequência do estímulo dado ao modelo. Por outro lado, a intensidade do acoplamento entre Potenciais de Ação e estímulo, se mostrou sensível a intensidade do ruído adicionado no sinal de estímulo e também a frequência de estímulo. Já a fase preferencial dos Potenciais de Ação são sensíveis, segundo o modelo, apenas a frequência de estímulo. Tais resultados são condizentes com os resultados observados em experimentos empíricos de acoplamento efático neuronal. Observou-se que o modelo Integra-e-Dispara Quadrático com acoplamento efático é capaz de modelar com sucesso esta comunicação neuronal. Assim, o modelo possibilita a busca de novos estudos sobre a importância fisiológica do acoplamento efático no cérebro, incluindo implicações significativas em nossa compreensão do processamento cerebral para a neurociência.