Construção de modelo de rede neural para o córtex pré-frontal baseado em dados experimentais utilizando neurônios do tipo AdEx

• Processo: 24/16557-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2027
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Biofísica - Biofísica de Processos e Sistemas
• Pesquisador responsável: Antonio Carlos Roque da Silva Filho
• Beneficiário: Pedro Ribeiro Pinheiro
• Instituição Sede: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
• Assunto(s): Córtex pré-frontal Neurociência computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: córtex pré-frontal | Modelo Cortical | neurociência computacional | Neurônio AdEx | Neuro-simulador NEST | Oscilações corticais | Neurociência Computacional

Resumo

O córtex pré-frontal (CPF) tem se mostrado como uma das regiões do cérebro de maior interesseacadêmico dos últimos anos, estando relacionado a fenômenos executivos importantes comotomada de decisão, percepção consciente e memória de trabalho. No entanto, ainda existempoucas iniciativas que se propõem a integrar a quantidade crescente de dados experimentaisem um modelo computacional coerente capaz de reproduzir o comportamento in vivo. Umestudo recente fez um grande avanço em direção a este fim, utilizando uma versão simplificadado modelo de neurônio AdEx (da sigla em inglês para adaptive exponential integrate-and-fire),denominada simpAdEx, em conjunto com dados fisiológicos e anatômicos para construir ummodelo computacional do CPF capaz de simular o chamado estado assíncrono e irregular (AI)de atividade característica de vigília. No entanto, por apresentar uma quantidade menor deparâmetros que o modelo original, o modelo simpAdEx mostra-se limitado em sua capacidade dereproduzir comportamentos neuronais usualmente relacionados a diferentes estados cognitivos.O presente trabalho se propõe a expandir o modelo original por meio do uso do modelo AdExcompleto, visando simular não apenas o estado AI, mas também regimes oscilatórios síncronos,que serão posteriormente caracterizados frente à literatura pertinente. Outra contribuiçãopretendida deste projeto é a implementação do modelo de CPF no neuro-simulador NEST que,ao contrário do modelo original, foi implementado em Matlab. O NEST é um programa livre ede código aberto que foi criado especificamente para a construção de modelos em neurociênciacomputacional. Ele conta com a sua própria linguagem de domínio específico e uma vasta gamade ferramentas e recursos para simulação de redes neuronais. Essa iniciativa tem como objetivoa disponibilização do modelo em uma plataforma aberta acessível à comunidade de neurociênciacomputacional, visando maiores padrões de eficiência, qualidade e replicabilidade.