Investigação de modelos comportamentais de ratos por meio de algoritmos genéticos

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Costa, Ariadne de Andrade
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Algoritmo genético; Artificial neural network; Behavioral model; Elevated plus maze; Genetic algorithm; Labirinto em cruz elevado; Modelo comportamental; Rat; Rato; Rede neural artificial
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-21012016-190150/

O labirinto em cruz elevado é um dos aparatos experimentais mais utilizados em avaliações neurobiológicas de ansiedade e defesa de ratos e camundongos. Estudamos aqui o uso de redes neurais artificiais otimizadas por algoritmos genéticos para investigar o comportamento de ratos nesse labirinto. Ao contrário dos demais modelos já propostos, a construção da trajetória do agente virtual independe de dados experimentais conhecidos a priori. Mostramos que, ao utilizar um agente desenvolvido a partir da otimização de uma função de avaliação inspirada no conflito de medo e ansiedade, o modelo pode simular inclusive o efeito causado pela introdução de drogas ansiolíticas e ansiogênicas em ratos (clordiazepóxido 5 mg/kg e semicarbazida 20, 40 e 80 mg/kg). Os resultados das simulações do agente virtual estão de acordo com dados experimentais, revelando que a exploração de braços abertos é reduzida em relação a dos braços fechados, especialmente sob inserção de drogas ansiogênicas, que intensificam o medo do animal. Drogas ansiolíticas, ao contrário, estimulam a exploração. Para finalizar, foi realizada uma investigação aprofundada das trajetórias e redes neurais artificiais dos melhores ratos controle virtuais (que simulam ratos sem efeito de drogas). Conforme sugerem os resultados, a função de avaliação proposta pode conter as características mais relevantes envolvidas no comportamento do rato no labirinto em cruz elevado.