Redes modulares acopladas de autômatos celulares aplicadas ao estudo da epilepsia

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Debastiani, Gabriel Leschiutta
• Orientador(a): Brunnet, Leonardo Gregory
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Epilepsia; Automatos celulares; Neurônios
• Palavras-chave em Inglês: Epilepsy; Cellular Automata; Coupled Networks
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/217459

Epilepsia é um transtorno neurológico grave caracterizado por convulsões recorrentes que se estabelecem devido à hiper excitabilidade de grupos de neurônios em certas regiões do cérebro. Cada uma destas regiões é constituída por dezenas de milhares de neurônios. Em estudos computacionais, a abordagem inicial foi representar a atividade dessas regiões via modelos de osciladores simples, onde cada região é representada por um nó. Embora amplamente utilizados, esses modelos não abordam as questões subjacentes relacionadas à origem da atividade oscilatória. Sendo assim, propomos um modelo simplificado de neurônio baseado em Autômato Celular que contém algumas das características essenciais aos neurônios, com o qual construímos um conjunto de redes neuronais (as conectando via sinapses excitatórias) a fim de estudar o papel que a topologia desempenha na atividade da rede neuronal e verificar se há comportamentos similares aos resultados já obtidos em experimentos in vivo e in vitro. Como resultado, encontramos seis diferentes tipos de comportamentos, cada um deles em regiões de parâmetros distintos, além de transições espontâneas entre estados sincronizados e não sincronizados, comportamento análogo a crises epiléticas espontâneas. Sendo assim, concluímos que incluir apenas poucas características neuronais já são capazes de gerar diversos comportamentos distintos, de tal modo que alguns são análogos a comportamentos biológicos.