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Plasticidade em redes neuronais

Processo: 17/20920-8
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de janeiro de 2018
Vigência (Término): 31 de julho de 2018
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Física
Pesquisador responsável:Iberê Luiz Caldas
Beneficiário:Kelly Cristiane Iarosz
Supervisor no Exterior: Jurgen Kurths
Instituição-sede: Instituto de Física (IF). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Local de pesquisa : Humboldt University, Alemanha  
Vinculado à bolsa:15/07311-7 - Comportamento dinâmico de redes neurais, BP.PD
Assunto(s):Sistemas dinâmicos   Sincronização   Redes complexas   Neurônios   Plasticidade neuronal

Resumo

A pesquisa sobre plasticidade cerebral está nos 10 campos mais promissores da ciência. Temos estudado a plasticidade sináptica dependente do tempo de disparos (do inglês STDP), neste trabalho o foco será a plasticidade sináptica de curto prazo (do inglês STP). STDP é dada pela teoria Hebbiana, que descreve um mecanismo básico para a plasticidade sináptica onde um aumento na eficácia sináptica surge devido ao estimulo repetido e persistente de uma célula pré-sináptica para uma célula pós-sináptica. STP atua em uma escala de tempo de dezenas de milissegundos para alguns minutos, ao contrário de STDP (ms) e pode fortalecer ou enfraquecer uma sinapse. Estudaremos os efeitos da plasticidade sináptica na sincronização da atividade de rajadas de disparos (bursting activity). A sincronização temporal da atividade neuronal ocorre quando os neurônios são ativados simultaneamente. Também analisaremos a influência da plasticidade sináptica na topologia da rede. Este projeto é uma linha de investigação promissora com impactos práticos (doença de Alzheimer) no futuro. Nesta proposta, nosso principal objetivo é estudar os efeitos do STP na sincronização de disparos, topologia e condições saudável e doente no cérebro. Consideraremos uma rede onde todos os neurônios estão conectados entre si, a rede neuronal é construída conectando neurônios por meio de sinapses excitatórias e inibitórias. Estudaremos como a transição dos estados não sincronizados para os estados síncronos depende da arquitetura da rede neuronal, bem como a forma como a rede pode evoluir para topologias não triviais devido ao STP.

Publicações científicas (7)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
LOPEZ, ALVARO G.; IAROSZ, KELLY C.; BATISTA, ANTONIO M.; SEOANE, JESUS M.; VIANAE, RICARDO L.; SANJUAN, MIGUEL A. F. Nonlinear cancer chemotherapy: Modelling the Norton-Simon hypothesis. COMMUNICATIONS IN NONLINEAR SCIENCE AND NUMERICAL SIMULATION, v. 70, p. 307-317, MAY 2019. Citações Web of Science: 2.
MUGNAINE, MICHELE; REIS, ADRIANE S.; BORGES, FERNANDO S.; BORGES, RAFAEL R.; FERRARI, FABIANO A. S.; IAROSZ, KELLY C.; CALDAS, IBERE L.; LAMEU, EWANDSON L.; VIANA, RICARDO L.; SZEZECH, JR., JOSE D.; KURTHS, JUERGEN; BATISTA, ANTONIO M. Delayed feedback control of phase synchronisation in a neuronal network model. European Physical Journal-Special Topics, v. 227, n. 10-11, p. 1151-1160, NOV 2018. Citações Web of Science: 2.
LAMEU, E. L.; MACAU, E. E. N.; BORGES, F. S.; IAROSZ, K. C.; CALDAS, I. L.; BORGES, R. R.; PROTACHEVICZ, P. R.; VIANA, R. L.; BATISTA, A. M. Alterations in brain connectivity due to plasticity and synaptic delay. European Physical Journal-Special Topics, v. 227, n. 5-6, SI, p. 673-682, SEP 2018. Citações Web of Science: 1.
LAMEU, E. L.; YANCHUK, S.; MACAU, E. E. N.; BORGES, F. S.; IAROSZ, K. C.; CALDAS, I. L.; PROTACHEVICZ, P. R.; BORGES, R. R.; VIANA, R. L.; SZEZECH, JR., J. D.; BATISTA, A. M.; KURTHS, J. Recurrence quantification analysis for the identification of burst phase synchronisation. Chaos, v. 28, n. 8 AUG 2018. Citações Web of Science: 3.
SANTOS, V.; SZEZECH, JR., J. D.; BATISTA, A. M.; IAROSZ, K. C.; BAPTISTA, M. S.; REN, H. P.; GREBOGI, C.; VIANA, R. L.; CALDAS, I. L.; MAISTRENKO, Y. L.; KURTHS, J. Riddling: Chimera's dilemma. Chaos, v. 28, n. 8 AUG 2018. Citações Web of Science: 2.
PROTACHEVICZ, P. R.; BORGES, R. R.; REIS, A. S.; BORGES, F. S.; IAROSZ, K. C.; CALDAS, I. L.; LAMEU, E. L.; MACAU, E. E. N.; VIANA, R. L.; SOKOLOV, I. M.; FERRARI, F. A. S.; KURTHS, I; BATISTA, A. M.; LO, C-Y; HE, Y.; LIN, C-P. Synchronous behaviour in network model based on human cortico-cortical connections. Physiological Measurement, v. 39, n. 7 JUL 2018. Citações Web of Science: 3.
FERRARI, F. A. S.; VIANA, R. L.; REIS, A. S.; IAROSZ, K. C.; CALDAS, I. L.; BATISTA, A. M. A network of networks model to study phase synchronization using structural connection matrix of human brain. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS, v. 496, p. 162-170, APR 15 2018. Citações Web of Science: 8.

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