Transições de fase em modelos do cérebro: uma abordagem computacional

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências Físicas e Matemáticas, Programa de Pós-Graduação em Física, Florianópolis, 2016O ponto crítico termodinâmico é caracterizado por grandezas livres de escala e correlações de longo-alcance. Na última década, a hipótese deque o cérebro - um sistema fora do equilíbrio - é um sistema que se auto-organiza num estado análogo ao estado crítico termodinâmico tem sido amplamente discutida através de modelos e resultados experimentais. No entanto, os modelos utilizados para a verificação de resultados experimentais carecem de várias características de sistemas biológicos, como a estrutura da rede e a estrutura dos neurônios. Além disso, o ponto crítico nos modelos do cérebro é muitas vezes caracterizado de maneira displicente, levando em conta apenas a forma de lei de potência na distribuição de avalanches (eventos ou ondas) que se propagam no cérebro. Na primeira parte deste trabalho, estudaremos um modelo inspirado no córtex visual primário de mamíferos e caracterizaremos uma transição de fases inativa-ativa de segunda ordem que apresenta uma fase de Griffiths. Neste modelo, as avalanches emergem espontaneamente devido à competição entre excitação-dissipação nos dendritos e ao corpo extenso dos neurônios. Mostraremos que apesar da correlação de longo-alcance, do ruído aproximadamente 1=f, do parâmetro de ordem contínuo e da susceptibilidade divergente, as avalanches não têm uma forma de lei de potência usualmente esperada para sistemas típicos criticamente auto-organizados. Na segunda parte, propomos um novo modelo de neurônio baseado em mapa. Caracterizaremos diversas das suas bifurcações e mostraremos que ele, até o momento, é o melhor compromisso entre tratabilidade analítica, eficiência computacional e riqueza de comportamentos dinâmicos com um espaço de parâmetros reduzido. Utilizaremos esse modelo como base de uma rede de neurônios para discutir como alguns parâmetros dinâmicos (como o tempo característico dos potenciais sinápticos, a estrutura da rede e o ruído sináptico) alteram a ordem da transição de fases e também seus expoentes críticos. Assim como no modelo do córtex visual, alguns regimes de parâmetros dessa rede de neurônios baseados em mapa apresentam transição de fase contínua (com susceptibilidade divergente), mas não reproduzem as avalanches distribuídas em lei de potência. Nossos resultados apontam para uma reformulação da abordagem do estado crítico do cérebro, já que o estado crítico em sistemas fora do equilíbrio nem sempre está conectado a avalanches distribuídas como leis de potência.Abstract: The thermodynamical critical point is characterized by scale-free quantities and long-range correlations. In the last decade, the hypothesis that the brain - an out of equilibrium system - is a self-organizing system that reaches a thermodynamical-critical-like state has been widely discussed through modeling and experimental results. However, the models used for replicating experimental data lack many biological features, such as the network and the neurons structure. In addition, the critical point in brain models is often ill-defined, taking into consideration only the power-law shape of the distribution of avalanches (events or waves) that spread throughout the brain. In the first part of this work, we are going to study a model for the primary visual cortex of mammals in order to characterize an inactive-active second order phase transition which also displays a Griffiths phase. In such model, the avalanches spontaneously emerge due to excitation-dissipation competition happening inside the dendrites and to the extended body of neurons. We are going to show that in spite of the long-range correlations, approximately 1=f noise, continuous order parameter and diverging susceptibility, the avalanches are not in the usual power-law shape expected for tipical self-organized critical systems. In the second part, we propose a new map-based neuron model. We are going to characterize many of its bifurcations and show that it is the best trade-off between analytical tractability, computational efficiency and dynamical behavior diversity with a reduced parameter space. We connect these neurons into networks in order to discuss how dynamical parameters (such as the synaptic characteristic times, the network structure and the synaptic noise) alter the phase transition order and also its critical exponents. Similarly to the visual cortex model, some parameter regimes of this map-based network present a continuous phase transition (with diverging susceptibility), but fail to reproduce power-law avalanches. Our results point to a revision of the approach to the critical state in the brain, because out of equilibrium systems critical point is not generally connected to power-law distributed avalanches

Sincronização, transições de fase, criticalidade e subamostragem em redes de neurônios formais

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências Físicas e Matemáticas. Programa de Pós-Graduação em FísicaPara estudar neurônios computacionalmente, pode-se escolher entre, pelo menos, duas abordagens diferentes: modelos biológicos do tipo Hodgkin e Huxley ou modelos formais (ex. o de Hindmarsh e Rose (HR), o de Kinouchi e Tragtenberg estendido (KTz), etc). Neurônios formais podem ser representados por equações diferenciais (ex. HR) ou por mapas, que são sistemas dinâmicos com variáveis de estado contínuas e dinâmica temporal discreta (ex. KTz). Poucos mapas foram propostos para descrever neurônios. Tais mapas provêem diversas vantagens computacionais, já que não há necessidade de ajustar nenhuma precisão arbitrária em variáveis de integração, o que leva a uma melhor performance nos cálculos e a resultados mais precisos. Acoplamos mapas KTz em redes regulares e complexas através de um mapa de sinapse química. Em redes regulares, verificamos que o modelo exibe diferentes tipos de sincronização (tais como sincronia em fase e em antifase e através de ondas que se propagam nas diagonais da rede); estudamos o efeito das sinapses na sincronização e nos intervalos entre disparos: sinapses muito lentas, em certas condições iniciais da rede, podem travar os neurônios em um comportamento de disparos rápidos, mesmo eles tendo sido ajustados em regime de bursting. A excitabilidade do neurônio KTz foi estudada. Redes regulares de neurônios KTz excitáveis apresentaram ondas espirais e mudança no intervalo dinâmico ao mudar o parâmetro de acoplamento. Redes regulares e complexas excitáveis com acoplamento homogêneo apresentaram transições de fase de primeira ordem. Propomos a adição de um ruído uniforme no acoplamento, o que torna as transições de fase contínuas e gera distribuições críticas de avalanches temporais e espaciais, apontando para um modelo criticamente auto-organizado, com expoentes ~ 1.6 e ~ 1.4, respectivamente. Estudamos a influência de alguns comportamentos dinâmicos dos neurônios na estabilidade das avalanches. Finalmente, analisamos os efeitos da subamostragem dos dados através de dois métodos, comparando as distribuições críticas de uma amostra completa com as de uma subamostra, ou amostra parcial, da rede. Constatamos que um dos métodos mantém a lei de potência com expoente ~ 1.35, enquanto o outro gera uma distribuição log-normal.To study neurons with computational tools, one may call upon, at least, two different approaches: Hodgkin-Huxley like neurons (i.e. biological models) or formal models (e.g. Hindmarsh-Rose (HR) model, extended Kinouchi-Tragtenberg model (KTz), etc). Formal neurons may be represented by differential equations (e.g. HR), or by maps, which are dynamical systems with continuous state variables and discrete time dynamics (e.g. KTz). A few maps had been proposed to describe neurons. Such maps provide one with a number of computational advantages, since there is no need to set any arbitrary precision on the integration variable, which leads to better performance in the calculations and to more precise results. We coupled KTz maps within regular lattices and complex networks through a chemical synapse map. In regular lattices, the model exhibits different kinds of synchronization (such as phase and antiphase synchronization and linear wave fronts propagating over the network's diagonals); we studied the effect of synapses in the synchronization patterns and in the interspike interval times: slow synapses, under certain network's initial conditions, can lock down neurons into fast spiking behavior, even though they had been set into a bursting regime. The excitability of KTz neurons was studied. Excitable regular lattices and complex networks subjected to homogeneous coupling presented first order phase transitions. We propose the addition of uniform noise in the coupling, transforming the transitions into continuous phase transitions and generating critical avalanches' distributions in time and space, pointing towards a self-organized critical model, with exponents ~ 1.6 and ~ 1.4, respectively. We studied the influence of some dynamical behaviors of the neurons over the stability of the avalanches. Finally, we analyzed the data subsampling effect by two different methods, comparing the critical distributions of a full sample with those of a subsample, or partial sample, of the network. We found that one of the methods keep the power-law shape with exponent ~ 1.35 whereas the other generates a log-normal distribution

Termos de Compromisso de Estágio de Estágio de 2009 (D)

Neste arquivo contém os TCEs de 11 (onze) estagiários no período de 13/08/09 à 02/11/09UFS