Estudo mostra como a plasticidade induz configurações

não triviais no cérebro

17 de maio de 2017

José Tadeu Arantes  |  Agência FAPESP – Com aproximadamente 100 bilhões de neurônios, cada qual dotado de cerca de 10 mil conexões com outros neurônios, o cérebro humano é o objeto material mais sofisticado em estudo pela ciência contemporânea.

Um aspecto de sua sofisticação é a chamada “neuroplasticidade”: a capacidade que o cérebro possui de reorganizar seus caminhos sinápticos, em resposta a novos estímulos sensoriais, aportes de informações, mudanças nos parâmetros ambientais ou danos na estrutura previamente estabelecida.

A plasticidade sináptica pode ser reforçada ou inibida – e isso é de enorme interesse não só para eventuais aplicações médicas como para a compreensão de processos complexos como o aprendizado, entre outros.

Há modelos matemáticos que simulam a dinâmica dos neurônios. O mais famoso deles, o de Hodgkin e Huxley, resultou na premiação dos dois pesquisadores britânicos com o Nobel de Fisiologia em 1952. Alan Lloyd Hodgkin (1914 – 1998) e Andrew Huxley (1917 – 2012) utilizaram o neurônio de uma lula (Loligo pealeii) para investigar como o impulso nervoso era iniciado e se propagava ao longo do axônio. E traduziram esse processo fisiológico em um conjunto de equações diferenciais não lineares para explicar os mecanismos iônicos e elétricos subjacentes.

Um estudo recém-publicado na revista Neural Networks empregou o modelo de Hodgkin e Huxley para simular a neuroplasticidade em uma rede neuronal. E verificou como uma configuração inicialmente simples pode evoluir para uma topologia bastante complexa à medida que os neurônios mudam suas conexões.

O estudo foi conduzido por Kelly Cristiane Iarosz e Iberê Luiz Caldas, da Universidade de São Paulo, Rafael Ribaski Borges, da Universidade Federal Tecnológica do Paraná, Fernando da Silva Borges, Ewandson Luiz Lameu e Antonio Marcos Batista, da Universidade Estadual de Ponta Grossa, e Chris Antonopoulos e Murilo da Silva Baptista, da University of Aberdeen, na Escócia, e contou com vários apoios da FAPESP.

“O que fizemos foi uma simulação computacional a partir do modelo de Hodgkin e Huxley. Consideramos um conjunto de 200 neurônios, integrados em uma rede com acoplamento global, isto é, na qual cada neurônio estava conectado a todos os outros, por meio de sinapses excitatórias (80%) e inibitórias (20%). Sem considerar a plasticidade sináptica, não houve modificações significativas na rede após a evolução temporal. Porém, quando introduzimos nas equações um termo matemático característico, representando a plasticidade sináptica, foram verificadas modificações substanciais”, disse Iarosz à Agência FAPESP.

A matéria completa pode ser lida no link abaixo:

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