Da epidemiologia para a neurociência: entendendo Neurônios disparantes acoplados eletricamente através do Modelo sirs estocástico na rede hipercúbica

Abstract

A função de resposta de neurônios disparantes sensoriais individuais (taxa de disparo versus intensidade de estímulo) tem uma faixa dinâmica pequena. Por exemplo, em neurônios sensoriais do olfato, somente 10 dB de intensidade de estímulo podem ser razoavelmente codi ficados, se a saturação e o ruído de baixo estímulo forem desprezados. Isso está em completo contraste com a grande faixa dinâmica observada no próximo passo sináptico: a resposta dos glomérulos e das células mitrais do olfato pode ter faixa dinâmica duas vezes maior. Há evidência experimental de que o acoplamento elétrico entre neurônios (via junções de abertura ou interações efáticas) pode ser responsável por essa melhora da faixa dinâmica. Para calcular o efeito do acoplamento elétrico na resposta coletiva de neurônios disparantes, estudamos o modelo epidêmico SIRS estocástico na rede hipercúbica e reinterpretamos os estados suscetível-infectado-recuperado-suscetível, como polarizado-disparando-refratário-polarizado, respectivamente. Estendemos o modelo recentemente estudado por Jaewook Joo e Joel L. Lebowitz [1], introduzindo um estímulo sensorial externo (que, no contexto epidemiológico, acrescenta uma taxa de infecção espontânea). Fizemos os cálculos analíticos da aproximação de campo médio simples e da aproximação de pares, bem como simulações numéricas. Mostramos que, devido à amplificação via ondas excitáveis, a faixa dinâmica cresce com o acoplamento elétrico até um valor crítico, acima do qual a rede apresenta atividade auto-sustentada. Acima da criticalidade, a faixa dinâmica diminui com o acoplamento elétrico, porque a atividade auto-sustentada mascara o baixo estímulo. A maior faixa dinâmica é, então, obtida precisamente na transição de fase de não-equilíbrio, fornecendo um exemplo bem definido de processamento ótimo na criticalidade. Além disso, o valor máximo da faixa dinâmica para a rede hipercúbica d-dimensional diminui com d