Modelos de redes de neurônios para o neocórtex e fenômenos emergentes observados

Abstract

O córtex cerebral apresenta padrões específicos de atividade espontânea produzidos endogenamente. Esses estados são caracterizados com relação ao grau de sincronia da atividade coletiva dos neurônios e ao nível de irregularidade dos disparos de potenciais de ação dos neurônios individuais. Um problema colocado à neurociência teórica é como modelar a emergência de estados espontâneos síncronos e assíncronos a partir de uma mesma rede de neurônios de disparos. Neste artigo, três modelos que oferecem solução para esse problema são revistos. Os modelos utilizam neurônios de disparo da classe conhecida como integra-e-dispara e consideram diferentes estruturas de rede e dinâmicas sinápticas. Mecanismos adotados pelos modelos, como balanço entre excitação e inibição e adaptação dependente dos disparos, são discutidos e contextualizados. Em paralelo, este artigo apresenta alguns conceitos utilizados na modelagem de neurônios e sinapses, oferecendo uma rápida introdução à neurociência teórica.The cerebral cortex displays specific patterns of spontaneous activity produced endogenously. These states are characterized with respect to the degree of synchrony of the collective neuronal activity and the level of irregularity of action potential spikes of individual neurons. A problem posed to theoretical neuroscience is how to model the emergence of synchronous and asynchronous spontaneous states from the same network of spiking neurons. In this article, three models that offer solutions to this problem are reviewed. The models use spiking neurons of the class known as integrate-and-fire and consider different network structures and synaptic dynamics. Mechanisms adopted by the models, like balance between excitation and inhibition and spiking-dependent adaptation, are discussed and contextualized. In parallel, this article presents some concepts utilized in the modelling of neurons and synapses, offering a quick introduction to theoretical neuroscience.