Hipótese do cérebro crítico

Em neurociência, a hipótese do cérebro crítico afirma que algumas redes neuronais biológicas trabalham em estados próximos a transições de fase.[1][2][3] Em experimentos, a atividade de certas redes neuronais pode ser descrita por uma distribuição de lei de potência. Isto sugere que tais redes neurais estão operando próximos a um ponto crítico.[4] Na criticalidade, a capacidade de processamento de informação no cérebro é otimizada. [4][5][6][7] Também se sugeriu que processos de ramificação sub-crítico, crítico e ligeiramente super-crítico poderiam descrever como cérebros humanos e animais funcionam em estados normais (críticos) e estados patológicos (sub-crítico e super-crítico)[1]

Histórico

A discussão sobre a criticatlidade no cérebro tem sido feita desde 1950, a partir do artigo sobre Jogo da Imitação do teste Turing[8] Em 1995, Herz e Hopfield notaram que modelos de criticalidade auto-organizada (SOC) para terremotos eram matematicamente equivalentes às redes de neurônios integra-e-dispara, e especularam que talvez uma criticalidade auto-organizada ocorreria no cérebro.[9] Em 2003, a hipótese encontrou apoio experimental com Beggs e Plenz.[10] Apesar disso, a hipótese do cérebro crítico ainda não é um consenso na comunidade científica.[1][4]

Referências

  1. ↑ a b c Ludmila Brochini, Ariadne de Andrade Costa, Miguel Abadi, Antônio C. Roque, Jorge Stolfi, Osame Kinouchi. Phase transitions and self-organized criticality in networks of stochastic spiking neurons. Scientific Reports 6, Article number: 35831 (2016).
  2. ↑ Chialvo, D. R. Emergent complex neural dynamics. Nature physics 6, 744–750 (2010).
  3. ↑ Hesse, J. & Gross, T. Self-organized criticality as a fundamental property of neural systems. Criticality as a signature of healthy neural systems: multi-scale experimental and computational studies (2015).
  4. ↑ a b c Beggs, John M., Timme, Nicholas. Being critical of criticality in the brain. Frontiers in Physiology, 07, June 2012.
  5. ↑ Kinouchi, O. & Copelli, M. Optimal dynamical range of excitable networks at criticality. Nature physics 2, 348–351 (2006).
  6. ↑ Beggs, J. M. The criticality hypothesis: how local cortical networks might optimize information process- ing. Philosophical Transactions of the Royal Society of London A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences 366, 329–343 (2008).
  7. ↑ Shew, W. L., Yang, H., Petermann, T., Roy, R. & Plenz, D. Neuronal avalanches imply maximum dynamic range in cortical networks at criticality. The Journal of Neuroscience 29, 15595–15600 (2009).
  8. ↑ Turing, A. M. Computing machinery and intelligence. Mind 59, 433–460 (1950).
  9. ↑ Herz, A. V. & Hopfield, J. J. Earthquake cycles and neural reverberations: collective oscillations in systems with pulse-coupled threshold elements. Physical review letters 75, 1222 (1995).
  10. ↑ Beggs, J. M. & Plenz, D. Neuronal avalanches in neocortical circuits. The Journal of neuroscience 23, 11167–11177 (2003).
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