Hipótese do cérebro crítico

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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[editar | editar código-fonte]

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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