Redes modulares acopladas de autômatos celulares aplicadas ao estudo da epilepsia - Debastiani, Gabriel Leschiutta (2021)
Epilepsia é um transtorno neurológico grave caracterizado por convulsões recorrentes que se estabelecem devido à hiper excitabilidade de grupos de neurônios em certas regiões do cérebro. Cada uma destas regiões é constituída por dezenas de milhares de neurônios. Em estudos computacionais, a abordagem inicial foi representar a atividade dessas regiões via modelos de osciladores simples, onde cada região é representada por um nó. Embora amplamente utilizados, esses modelos não abordam as questões subjacentes relacionadas à origem da atividade oscilatória. Sendo assim, propomos um modelo simplificado de neurônio baseado em Autômato Celular que contém algumas das características essenciais aos neurônios, com o qual construímos um conjunto de redes neuronais (as conectando via sinapses excitatórias) a fim de estudar o papel que a topologia desempenha na atividade da rede neuronal e verificar se há comportamentos similares aos resultados já obtidos em experimentos in vivo e in vitro. Como resultado, encontramos seis diferentes tipos de comportamentos, cada um deles em regiões de parâmetros distintos, além de transições espontâneas entre estados sincronizados e não sincronizados, comportamento análogo a crises epiléticas espontâneas. Sendo assim, concluímos que incluir apenas poucas características neuronais já são capazes de gerar diversos comportamentos distintos, de tal modo que alguns são análogos a comportamentos biológicos.