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Modelagem estocástica e/ou computacional do functionamento do cérebro

Processo: 18/09150-9
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de junho de 2018
Vigência (Término): 30 de novembro de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Física
Pesquisador responsável:Antonio Carlos Roque da Silva Filho
Beneficiário:Mauricio Girardi Schappo
Instituição-sede: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/07699-0 - Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Neuromatemática - NeuroMat, AP.CEPID
Assunto(s):Epilepsia   Sistemas dinâmicos   Neurociência computacional   Redes

Resumo

A epilepsia é uma doença muito comum, ocorrendo em cerca de 1% da população mundial. Ela é frequentemente definida como um estado de convulsões recorrentes que podem ser causadas por um desequilíbrio entre inibição e excitação no cérebro. Recentemente, o NeuroMat vêm propondo uma teoria estocástica para descrever a hipótese da criticalidade cerebral com e sem estímulos externos. Entretanto, há ainda questões a serem abordadas: como que a hipótese da criticalidade cerebral se relaciona com o desenvolvimento de doenças neurológicas? Espera-se que desordens que são fisiologicamente expressas como perturbações das oscilações saudáveis do cérebro, tal qual a epilepsia, possam ser capturadas por mudanças macroscópicas na dinâmica de avalanches neurais. Este projeto abordará essa questão através de modelos estocásticos (tanto de campo médio quanto espacialmente estendidos) de redes neuronais auto-organizadas que levam em conta a dinâmica de populações neuronais epilépticas. O modelo de população neural deve seguir de uma simplificação estocástica de modelos dinâmicos contínuos, enquanto a auto-organização deve seguir mecanismos homeostáticos já presentes na literatura. Os modelos desenvolvidos não apenas trarão conhecimento sobre o funcionamento do cérebro epiléptico e suas relações com a criticalidade auto-organizada, mas também poderão ser generalizados para uma abordagem data-driven de modo a potencialmente melhorar o diagnóstico e o tratamento de pacientes com epilepsia.