Estudo das propriedades de sincronização de redes em modelos de memória de trabalho

Abstract

Durante o comportamento normal de um humano ou um animal uma sequência de eventos recentes deve ser armazenada ativamente na memória de trabalho ao mesmo tempo que, às vezes, se faz necessário que uma memória de longo prazo que representa uma sequência de eventos seja evocada. Portanto o armazenamento e transmissão de mensagens com múltiplos itens deve ocorrer com frequência entre regiões do cérebro. Uma das hipóteses de como isto acontece propõe que múltiplos itens são representados em oscilações cerebrais acopladas, mais especificamente as oscilações teta-gama. Neste acoplamento, subciclos gama ( 40Hz) estariam posicionados em diferentes fases de um ciclo teta ( 7Hz), e as células que disparam em determinado subciclo gama formam um padrão espacial que representa algum item. Essa teoria foi apresentada pela primeira vez em 1995 (Lisman & Idiart 1995) e desde então muitos estudos já foram feitos explorando esse modelo, sua capacidade e aplicações. Entretanto, um dos focos de estudo pouco explorados é o acoplamento de informações armazenadas por diferentes redes deste tipo. Os objetivos do presente trabalho são a revisão da área, a implementação de um modelo computacional e a proposta para um mecanismo de acoplamento. O modelo computacional implementado para a memória de trabalho de múltiplos ítens é equivalente a proposta de 1995 mas com neurônios integra e dispara baseados em corrente (CUBA). Neste trabalho a dinâmica do modelo foi estudada analiticamente e computacionalmente. Um diagrama de fases para o número de disparos por ciclo foi determinado computacionalmente em função de alguns dos parâmetros do modelo. Finalmente, escolhendo um conjunto de parâmetros que resultou em um modelo funcional com a capacidade de armazenar cinco informações por rede foi possível propor um mecanismo externo de acoplamento de duas destas redes que possibilita um altíssimo nível de coerência e sincronização das fases.

During normal behavior of a human being or an animal a sequence of recent events must be actively stored in the working memory as well as sometimes a long term memory representing a sequence of events should be evoked. Therefore, the storage and transmission of multiple item messages must occur frequently between brain regions. One hipothesis of how this happen propose that multiple item are represented in coupled brain oscillations, more specifically the theta-gamma oscillations. In this coupling, gamma subcycles( 40Hz) are be nested in different phases of a theta cycle( 7Hz) and the cells that fire during a certain gamma subcycle form a spatial pattern representing some item. This theory was presented for the first time in 1995 (Lisman & Idiart 1995) and since then a lot of studies were made exploring this model, its capacity and applications. However, one of the less explored study focus is the coupling of informations stored in different networks of this kind. The goals of the present work are the review of the literature on the subject, the implementation of a computational model and a proposition for a coupling mecanism. The computational model implemented for multiple item working memory is equivalent to that of 1995 only with current based (CUBA) integrate and fire neurons. In this work, the model dynamics was studied analytically and computationally. A phase diagram for the fire number by cycle was determined computationally in function of some of the parameters of the model. Finally, choosing a set of parameters resulting in a functional model with storage capacity of five items per network was possible to propose a external mecanism of coupling for two networks leading a high coeherence value and phase synchronization.