Sincronização e auto-organização crítica por correlação de pares em redes de neurônios baseados em mapa - Gomes, Sue Lam Rhâmidda Pereira (2025)
Esta tese explora o modelo KTH, destacando sua capacidade de capturar dinâmicas críticas em redes neurais por meio da interação entre sincronização parcial e auto-organização homeostática. O modelo opera eficientemente próximo a uma transição de sincronização, otimizando o processamento de informações e prevenindo os riscos da sincronização total, frequentemente associada a distúrbios neurológicos, como a epilepsia. Uma contribuição central é a introdução de uma dinâmica sináptica homeostática que promove uma auto-organização robusta em direção à criticalidade, alinhada com a hipótese da criticalidade cerebral. A utilização de mapas para representar os neurônios mostrou-se eficiente, combinando riqueza dinâmica com viabilidade computacional, superando modelos tradicionais. Embora o estudo tenha focado em uma topologia densa e simplificada, investigações futuras podem incorporar conectividade esparsa, sinapses químicas e populações heterogêneas de neurônios. Além disso, o papel do ruído sináptico e a calibração de parâmetros homeostáticos permanecem como desafios abertos. Os resultados oferecem um arcabouço teórico para compreender condições patológicas, como a epilepsia, causa das por desequilíbrios sinápticos. O modelo também sugere comparações com sistemas como bifurcações de Neimark-Sacker e arritmias cardíacas caóticas, apontando princípios compartilhados que aprofundam o entendimento da criticalidade em sistemas biológicos complexos.