Artigo Científico

Padrões de disparos sincronizados em redes neuronais

neuronais

Trabalho “Padrões de disparos sincronizados em redes neuronais”, publicado na revista Neural Networks

O cérebro humano é um sistema formado por aproximadamente cem bilhões de neurônios, onde cada um deles tem em média cerca de dez mil conexões. Estas conexões, denominadas sinapses, são responsáveis pela comunicação entre os neurônios, e tem a capacidade de transmitir sinais entre estas células. Do ponto de vista de redes, os neurônios do cérebro podem ser representados como nós, ligados entre si através de arestas (axônios). Como resultado, a rede formada mostra uma grande complexidade estrutural na organização destas conexões. Toda essa estrutura tem papel fundamental na memória, linguagem, consciência e em todos os nossos sentidos.

Segundo a Organização Mundial de Saúde é crescente o número de diagnósticos envolvendo patologias cerebrais, que afetam a qualidade de vida da população e causam impacto na economia mundial. Tais patologias incluem, por exemplo: epilepsias, traumatismos cerebrais, infecções neurológicas, esclerose múltipla, doença de Parkinson e Mal de Alzheimer. Até 2020, prevê-se mais de 85 milhões de novos casos envolvendo doenças neurológicas.

Desordens neurológicas estão relacionadas com a sincronização anormal da dinâmica dos disparos neurais, portanto, o estudo e o desenvolvimento de modelos teóricos, e a análise de resultados experimentais podem contribuir significativamente para futuros tratamentos.

Neste contexto, alguns pesquisadores do Grupo Controle de Oscilações do Instituto de Física da Universidade de São Paulo em parceria com pesquisadores do Institute for Complex System and Mathematical Biology na University of Aberdeen e da Universidade Estadual de Ponta Grossa estão desenvolvendo uma série de trabalhos relacionados à sincronização em redes neuronais. O trabalho mais recente foi publicado em março deste ano na revista Neural Networks, trazendo um estudo sobre os padrões de disparos neuronais.

O pesquisador Dr. Fernando da Silva Borges relata que nos estudos realizados até o momento e publicados na revista Neuronal Networks sob o título “Synchronised firing patterns in a random network of adaptive exponential integrate-and-fire neuron model” foi possível descrever como surge o comportamento síncrono de redes neuronais com a variação da intensidade de acoplamento entre os neurônios e o número de conexões entre eles. Dr. Fernando relata ainda que para isso, foram realizadas simulações da dinâmica de cada neurônio.

O modelo escolhido foi o integra-e-dispara exponencial com adaptação e os neurônios foram acoplados por meio de sinapses químicas. Este modelo de neurônio, proposto por Brette e Gerstner em 2005, pode apresentar diversos padrões de disparos observados experimentalmente. “Não havia estudos de como esses padrões mudam em redes neuronais”, relata Fernando.

As simulações realizadas pelos pesquisadores mostraram que a rede neuronal apresenta basicamente quatro possíveis padrões de disparos, estes são exemplificados na figura abaixo comparando o potencial de membrana de dois neurônios da rede neuronal. As barras azuis representam as escalas de tempo (100 milisegundos no eixo horizontal) e potencial de membrana neuronal (50 milivolts no eixo vertical).

“Em nossos estudos, verificamos que para redes com poucas conexões e acoplamento fraco os neurônios apresentam disparos dessincronizados. No entanto, ainda segundo o pesquisador Fernando, para redes com muitas conexões e acoplamento forte o comportamento observado é de rajadas de disparos sincronizadas, sendo que as transições entre esses padrões de disparos podem acontecer apenas alterando as características da rede”.

Além de descrever os padrões de disparos neuronais em função dos parâmetros do modelo, analisamos a possibilidade de suprimir a sincronização dos neurônios por meio de uma perturbação externa. Entender qual a melhor maneira de suprimir a sincronização é muito importante, pois a sincronização neuronal está relacionada a algumas patologias, como epilepsias e doença de Parkinson. Finalmente, foi verificado que é possível obter supressão de sincronização dos neurônios inserindo pulsos de corrente elétrica aplicados aleatoriamente nos neurônios sincronizados, sendo que a intensidade de corrente elétrica necessária para suprimir a sincronização quando há o comportamento de rajadas de disparos sincronizados é maior do que quando há disparos sincronizados.

Em trabalhos futuros, os pesquisadores do IFUSP pretendem realizar simulações computacionais dos padrões de disparos no hipocampo e no córtex cerebral dos ratos saudáveis e epilépticos. Além disso, juntamente com o grupo de pesquisa liderado pelo prof. Dr. Alexandre H. Kihara da UFABC, eles pretendem ainda comparar os resultados das simulações com registros eletrofisiológicos tanto in vivo quanto in vitro do hipocampo e do córtex de ratos saudáveis e epilépticos. Dessa forma, vão tentar propor protocolos para evitar que as crises epilépticas aconteçam.

Além dos três físicos do grupo de Controle de Oscilações do Instituto de Física, Prof. Dr. Iberê L. Caldas, Dr. Fernando da Silva Borges (pós-doc CNPq 154705/2016-0), Dra. Kelly C. Iarosz (pós-doc regular FAPESP 2015/07311-7, pós-doc BEPE FAPESP 2016/16148-5), o trabalho contou com a participação dos pesquisadores Prof. Dr. Antonio M. Batista, MSc. Paulo R. Protachevicz e Dr. Robson C. Bonetti da Universidade Estadual de Ponta Grossa, Dr. Ewandson L. Lameu do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (pós-doc FAPESP 2016/23398-8) e Prof. Dr. Murilo S. Baptista da University of Aberdeen.

O artigo “Synchronised firing patterns in a random network of adaptive exponential integrate-and-fire neuron model”, foi publicado no último dia 09.03.2017, na revista Neural Networks está disponível no link

http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2017.03.005

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