Neurociência computacional

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A neurociência computacional é a área da neurociência que tem por objetivo propor modelos matemáticos e computacionais para simular e entender a função e os mecanismos do sistema nervoso. Por sua própria natureza ela é uma ciência interdisciplinar que combina diferentes campos do saber, como a neurobiologia, a física, a ciência da computação, a engenharia elétrica, a matemática aplicada e a psicobiologia.

História[editar | editar código-fonte]

A neurociência computacional tem suas raízes históricas ligadas aos trabalhos de pessoas como Andrew Huxley, Alan Hodgkin, Wilfrid Rall, Donald Hebb e David Marr. Hodgkin e Huxley desenvolveram a técnica do grampo (ou fixação) de voltagem e criaram o primeiro modelo matemático para a geração do potencial de ação em um neurônio. Wilfrid Rall iniciou a modelagem computacional biofisicamente realista de neurônios e dendritos, usando a teoria do cabo para construir o primeiro modelo compartimental de um dendrito. Donald Hebb foi um dos pioneiros na tentativa de se encontrar um substrato biológico para os fenômenos mentais, propondo mecanismos sinápticos e neurais capazes de levar grupos (cell assemblies) de células dispersas pelo cérebro a atuar brevemente como sistemas únicos. David Marr impulsionou a abordagem computacional do cérebro, criando modelos para o funcionamento de estruturas como o hipocampo, o neocórtex e o cerebelo.

A neurociência computacional se diferencia da área da psicologia conhecida como conexionismo e das teorias sobre aprendizagem de disciplinas como aprendizado de máquina, redes neurais e teoria estatística de aprendizado, pois ela enfatiza descrições funcionais ou biologicamente realistas de neurônios e sua fisiologia e dinâmica. Os modelos da neurociência computacional buscam capturar as características essenciais do sistema biológico em escalas de tempo múltiplas, desde correntes de membrana e oscilações químicas até aprendizado e memória. Esses modelos computacionais são usados para testar hipóteses que possam ser verificadas diretamente por experimentos biológicos atuais ou futuros.

Hoje[editar | editar código-fonte]

No momento o campo está passando por uma rápida expansão, provocado pelo acúmulo de dados experimentais e pelo aparecimento de pacotes de programas computacionais para a execução de simulações biologicamente detalhadas de neurônios individuais e redes de neurônios, como o NEURON [1] e o GENESIS [2], que permitem a construção rápida e sistemática de modelos neurais em larga escala para estudos in silico.

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