Abordagens matemáticas sobre a modulação catecolaminérgica no córtex pré-frontal

Abstract

As catecolaminas desempenham um papel crucial na modulação da atividade neural no córtex pré-frontal. Este estudo explora modelos matemáticos que elucidam os mecanismos dessa modulação. O modelo de Cohen incorpora o conceito de modulação de ganho. O modelo de massa neural de Li et al. enfatiza a organização modular e a funcionalidade das redes do córtex pré-frontal e em nível cerebral global. O modelo de massa neural de Renaux e Gupta infere a curva em U invertido a partir da paisagem potencial global, elucidando mudanças na sensibilidade à dopamina, bem como os efeitos do envelhecimento e de doenças. O modelo de Brunel e Wang sugere uma atividade persistente dentro de uma faixa intermediária de modulação de D1, influenciada pela dopamina nos canais NMDA e GABA, com uma mudança na dominância dos canais. O modelo do Trion, baseado na organização modular do córtex, ilustra alterações na rede à medida que os níveis de ruído se aproximam das transições de fase, influenciando a dinâmica cortical. O modelo de Shine et al. ressalta a importância dos hubs corticais em relação ao ganho neural e à excitação, afetando o desempenho cognitivo e a consciência. Esses modelos variam nos mecanismos de modulação catecolaminérgica e na escala espacial. Eles podem gerar a curva em U invertido da dopamina por meio de diferentes mecanismos, relacionados a fenômenos específicos. Embora esses modelos forneçam insights valiosos sobre processos neurofisiológicos, é necessário validar mais suas descobertas por meio de estudos adicionais e ensaios clínicos.

Catecholamines plays a crucial role in modulating neural activity in the prefrontal cortex. This study explores mathematical models that elucidate the mechanisms of this modulation. Cohen's model incorporates the concept of gain modulation. Li et al.' neural mass model emphasizes the modular organization and functionality of prefrontal cortex networks and at the whole-brain level. Renaux and Gupta's neural mass model infers the inverted U-curve from the global potential landscape, shedding light on changes in dopamine sensitivity, as well as aging and disease effects. Brunel and Wang's model suggests persistent activity within an intermediate range of D1 modulation, influenced by dopamine on NMDA and GABA channels, with a shift in channel dominance. Trion model, based on modular cortical organization, illustrates alterations in the network as noise levels approach phase transitions, influencing cortical dynamics. Shine et al.' model underscores the significance of cortical hubs in relation to neural gain and excitation, affecting cognitive performance and consciousness. These models vary in catecholaminergic modulation mechanisms and spatial scale. They can generate the inverted U- shaped dopamine curve through different mechanisms, relating to specific phenomena. While these models provide valuable insights into neurophysiological processes, further validation through additional studies and clinical trials is required.