Plasticidade sináptica num modelo estocástico de redes de neurônios

Resumo

O artigo Galves e Loecherbach (2013) introduziu um novo modelo estocástico para redes de neurônios. Trata-se de um sistema com um conjunto enumerável de cadeias estocásticas com memória de alcance variável interagindo entre si. Este modelo é suficientemente simples para poder ser estudado matematicamente e suficientemente rico para descrever de maneira realista fenômenos neurobiológicos. No entanto, uma clara lacuna do modelo é o fato dele não incorporar a noção de plasticidade sináptica. Em termos matemáticos isto significa que no modelo os pesos sinápticos permanecem constantes ao longo do tempo. Sabe-se experimentalmente que os pesos sinápticos mudam em função da atividade do sistema. Completar esta lacuna do modelo e estudar suas conseqüências no comportamento do sistema é o principal objetivo deste projeto.O quadro neurobiológico no qual este projeto se insere é o seguinte. Uma das principais questões ainda em aberto na neurociência é como os neurônios enviam e transmitem informações entre si. Plasticidade sináptica, a capacidade das sinapses (ligações entre os neurônios) de mudar como resultado da atividade neuronal, parece ter um papel importante nesta atividade. Neste projeto nos interessamos pela plasticidade sináptica dependente do instante de ocorrência do disparo, chamada em inglês de spike-time-dependent plasticity (STDP). Este projeto tem o objetivo de enfrentar o problema biológico mencionado acima. As extensões propostas serão aplicadas no modelo introduzido por Galves e Loecherbach (2013). Nosso projeto será desenvolvido em estreita ligação com resultados experimentais disponíveis e utilizando o quadro conceitual matemático desenvolvido pela equipe NeuroMat.