&bala; Física 17, s145
Uma nova análise baseada em frequência de gravações de neurônios no cérebro pode fornecer informações sobre patologias cerebrais, como a doença de Parkinson.
A hipótese do cérebro crítico afirma que o cérebro opera na fronteira entre regimes dinâmicos ordenados e desordenados. Os neurocientistas acreditam que estar perto do limite da instabilidade provavelmente aumentará a capacidade do cérebro de processar, armazenar e transmitir informações. Muitos esforços para validar esta hipótese concentraram-se nas propriedades estatísticas médias do tempo das taxas de disparo dos neurônios. Rubén Calvo e colaboradores da Universidade de Granada desenvolveram agora um método para analisar uma propriedade chamada covariância de uma forma que leva em conta a distribuição temporal dessas demissões (1). Os pesquisadores dizem que sua abordagem poderia ajudar a reforçar as evidências da hipótese do cérebro crítico.
A matriz de covariância é uma ferramenta padrão para caracterizar as correlações entre as taxas de disparo de muitos pares de neurônios. Para um grande conjunto de dados, esta matriz está matematicamente associada a um grande número dos chamados autovalores, cuja distribuição fornece informações importantes sobre o conjunto de dados. Recentemente, foi demonstrado que, quando os dados são calculados em média no tempo, a distribuição de autovalores segue uma lei de potência à medida que o sistema se aproxima do ponto crítico. A distribuição de autovalores fornece assim um indicador da distância até a criticidade para um determinado sistema.
Para levar em conta os padrões de disparo dependentes do tempo normalmente observados na atividade neuronal, Calvo e colaboradores generalizam esse resultado analisando uma versão da matriz de covariância que é dependente da frequência. Eles mostram que o espectro de autovalores pode então ser usado para inferir a distância até a criticidade para qualquer banda de frequência específica. Eles aplicam a sua análise a um conjunto de dados retirado de pacientes com doença de Parkinson e descobrem que a atividade neuronal registada está próxima da criticidade para uma gama mais ampla de frequências em comparação com dados de voluntários que não têm a doença. Os pesquisadores acreditam que sua análise dependente da frequência levará a novas ferramentas de diagnóstico que podem distinguir estados cerebrais saudáveis de estados patológicos.
–Agnese Curatolo
Agnese Curatolo é editora associada da Cartas de revisão física.
Referências
- R.Calvo e outros.“A covariância dependente da frequência revela padrões espaço-temporais críticos de atividade sincronizada no cérebro humano,” Física. Rev. 133208401 (2024).
