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Sincronização em redes neuronais com plasticidade sináptica de longa duração

Processo: 23/12863-5
Modalidade de apoio:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2023
Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2024
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Física - Física Geral
Pesquisador responsável:Iberê Luiz Caldas
Beneficiário:Paulo Ricardo Protachevicz
Supervisor: Jurgen Herbert Gustav Kurths
Instituição Sede: Instituto de Física (IF). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Instituição Anfitriã: Potsdam Institute for Climate Impact Research, Alemanha  
Vinculado à bolsa:20/04624-2 - Plasticidade sináptica em redes neuronais, BP.PD
Assunto(s):Neurociência computacional   Plasticidade neuronal   Sincronização
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Neuronal Networks | synaptic plasticity | Synchronization | Computational Neuroscience

Resumo

Entender o surgimento de padrões síncronos e assíncronos em redes neuronais e como a plasticidade sináptica atua nesses padrões ainda é um desafio no campo da neurociência. A plasticidade sináptica e a sincronização neuronal estão envolvidas tanto em funções cognitivas saudáveis quanto em distúrbios neurológicos como epilepsia, Alzheimer e Parkinson. Por esse motivo, a compreensão da função das atividades síncronas e assíncronas nas alterações das intensidades sinápticas e sua influência nas atividades neuronais pode trazer perspectivas esclarecedoras na compreensão das atividades cerebrais saudáveis e não saudáveis. O principal interesse é o estudo de redes neuronais submetida à correntes de entrada aleatórias e periódicas, uma vez que esses dois tipos de entradas são observados no cérebro e podem induzir padrões distintos de atividade neuronal, dependendo das intensidades de acoplamento sináptico. Para atingir os objetivos, serão considerados modelos computacionais de redes neuronais que incorporam dinâmicas neuronais biologicamente plausíveis e regras de plasticidade sináptica. Espera-se que as correntes sinápticas aleatórias possam levar a padrões de disparo assíncronos predominantes na rede, enquanto as correntes periódicas podem induzir uma predominância de disparos síncronos. No entanto, o surgimento de tais padrões e sua relação com a plasticidade sináptica não estão bem definidos. Dessa forma, a análise das alterações na intensidade sináptica devido aos níveis síncronos de atividade revelará o mecanismo subjacente que governa a plasticidade sináptica. (AU)

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Publicações científicas (4)
(As publicações científicas contidas nesta página são originárias da Web of Science ou da SciELO, cujos autores mencionaram números dos processos FAPESP concedidos a Pesquisadores Responsáveis e Beneficiários, sejam ou não autores das publicações. Sua coleta é automática e realizada diretamente naquelas bases bibliométricas)
GABRICK, ENRIQUE C.; BRUGNAGO, EDUARDO L.; DE MORAES, ANA L. R.; PROTACHEVICZ, PAULO R.; DA SILVA, SIDNEY T.; BORGES, FERNANDO S.; CALDAS, IBERE L.; BATISTA, ANTONIO M.; KURTHS, JUERGEN. Control, bi-stability, and preference for chaos in time-dependent vaccination campaign. Chaos, v. 34, n. 9, p. 13-pg., . (20/04624-2, 18/03211-6, 23/12863-5, 21/12232-0, 22/13761-9)
SOUZA, DIOGO L. M.; GABRICK, ENRIQUE C.; PROTACHEVICZ, PAULO R.; BORGES, FERNANDO S.; TROBIA, JOSE; IAROSZ, KELLY C.; BATISTA, ANTONIO M.; CALDAS, IBERE L.; LENZI, ERVIN K.. Adaptive exponential integrate-and-fire model with fractal extension. Chaos, v. 34, n. 2, p. 9-pg., . (18/03211-6, 23/12863-5, 20/04624-2)
BOARETTO, BRUNO R. R.; PROTACHEVICZ, PAULO R.; HANSEN, MATHEUS; MEDRANO-T, RENE O.; MACAU, ELBERT E. N.; GREBOGI, CELSO. Complex bifurcation structures in a Hodgkin-Huxley model of thermally sensitive neurons under periodic perturbation. PHYSICAL REVIEW E, v. 111, n. 5, p. 6-pg., . (24/06718-5, 21/09839-0, 23/12863-5, 22/05153-9, 20/04624-2, 23/16273-8)
DA SILVA, SIDNEY T.; GABRICK, ENRIQUE C.; PROTACHEVICZ, PAULO R.; IAROSZ, KELLY C.; CALDAS, IBERE L.; BATISTA, ANTONIO M.; KURTHS, JUERGEN. When climate variables improve the dengue forecasting: a machine learning approach. European Physical Journal-Special Topics, v. N/A, p. 15-pg., . (22/13761-9, 18/03211-6, 23/12863-5, 20/04624-2)