Sincronização antecipada em microcircuitos neuronais: de osciladores de fase a modelos baseados em condutância

Abstract

Sincronização é um fenômeno universal e que tem sido observado nos mais diversos sistemas, inclusive em sistemas neurais. Por volta do ano 2000, Voss provou a existência de sincronização antecipada (AS, da sigla em inglês anticipated synchronization) em sistemas caóticos. Sincronização antecipada ocorre quando um sistema escravo, que é guiado por um sistema mestre, antecipa a dinâmica desse no tempo. Uma das condições que favorecem o surgimento de AS é que, dados dois sistemas iguais acoplados numa configuração mestre-escravo, o escravo possua uma retroalimentação negativa e atrasada no tempo. Uma década depois, Matias et al. (2011) mostraram a existência de sincronização antecipada num motif biologicamente plausível de três neurônios acoplados numa configuração mestre-escravo-interneurônio (MSI), onde um acoplamento inibitório, por meio de sinapse química do interneurônio para o escravo, faz o papel de uma retroalimentação negativa e atrasada. O objetivo dessa dissertação é estudar o fenômeno de AS em um motif do tipo MSI, construído com modelos baseados em condutância e sinapses químicas, explorando novas dimensões do espaço de parâmetros que permaneceram constantes até então, como por exemplo as diferenças entre as frequências intrínsecas dos neurônios. Adotamos como ponto de partida um modelo analítico de osciladores de fase, que usamos como uma simplificação do nosso microcircuito neuronal, com a finalidade de testarmos sua capacidade preditiva em comparação com modelos mais detalhados. Obtemos diagramas de estabilidade, em diferentes planos do espaço de parâmetros, para os regimes de sincronização antecipada, sincronização atrasada e deriva de fase. As previsões analíticas dos motifs de osciladores de fase são comparadas aos resultados numéricos dos motifs com modelos de FitzHugh-Nagumo e duas variantes do modelo de Hodgkin-Huxley. Encontramos uma boa concordância qualitativa entre os resultados para os diferentes tipos de modelos de neurônios.