| Processo: | 22/16812-3 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de fevereiro de 2023 |
| Data de Término da vigência: | 31 de janeiro de 2024 |
| Área de conhecimento: | Ciências Biológicas - Fisiologia - Fisiologia de Órgãos e Sistemas |
| Pesquisador responsável: | João Pereira Leite |
| Beneficiário: | Danilo Benette Marques |
| Instituição Sede: | Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 16/17882-4 - Epilepsias farmacorresistentes: desafios diagnósticos, estudo das comorbidades associadas e novas abordagens experimentais, AP.TEM |
| Assunto(s): | Aprendizado computacional Depressão Eletrofisiologia Modelos animais Neuropsiquiatria Redes neurais Neurociências |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Aprendizado de Máquina | depressão | Eletrofisiologia | modelos animais | Neuropsiquiatria | Redes neurais | Neurociência |
Resumo A hipótese da rede neural propõe que depressão ou resiliência são determinadas pela função integrada de múltiplas regiões cerebrais, porém a maior parte das evidências para esta proposta ainda não indiretas. Recentemente, tem sido identificados padrões de atividade oscilatória de redes encefálicas de larga escala envolvidos no processamento da controlabilidade sobre estressores, discriminação entre estresse ou segurança e valência motivacional em novos desenhos experimentais. No entanto, como estes padrões de atividade em rede estão envolvidos nos comportamentos que ocorrem nos testes canônicos indicativos de depressão, sensibilidade a estresse, efeito antidepressivo ou resiliência em roedores ainda é desconhecido. Este projeto objetiva a investigação de padrões eletrofisiológicos de dinâmicas oscilatórias de redes encefálicas de larga escala capazes de decodificar estados comportamentais nos testes de campo aberto, preferência por sacarose, interação social, esquiva ativa e nado forçado em ratos. Os resultados obtidos permitirão melhor compreensão das funções de redes neurais envolvidas nas dimensões comportamentais da depressão ou resiliência e identificação de biomarcadores eletrofisiológicos com potencial de guiar terapias de neuromodulação clínica. | |
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