Modelos virtuais do cérebro no diagnóstico, prognóstico e tratamento de distúrbios neurológicos e psiquiátricos

Abstract

Este trabalho foi desenvolvido entre setembro de 2024 e agosto de 2025, com o objetivo principal de aprofundar o estudo de padrões cerebrais (mapas de ativação, conectividade funcional, etc) e de modelos de dinâmica cerebral baseados em abordagens efetivas. Na fase inicial, a pesquisa concentrou-se na revisão da literatura e na reprodução de modelos de conectividade funcional, com destaque para a análise da dinâmica de padrões de conectividade dominantes por meio da técnica do autovetor principal (LEiDA). A partir desse embasamento teórico, foram realizadas simulações para investigar a dinâmica da conectividade funcional em diferentes estados cerebrais. Na etapa seguinte, o projeto avançou para a implementação de um modelo de dinâmica cerebral baseado na bifurcação de Hopf, o qual descreve a transição de um estado ruidoso e assíncrono para oscilações coerentes. Esse modelo utilizou dados de conectividade estrutural ou anatômica, obtidos por meio de exames de ressonância magnética. A partir dessa matriz, foram geradas séries temporais simuladas, com o objetivo de emular sinais de ressonância magnética funcional (fMRI) e, assim, produzir mapas de conectividade funcional correspondentes. Em seguida, aplicou-se uma técnica de clusterização para agrupar padrões semelhantes de conectividade funcional, analisando sua evolução a partir do autovetor principal. Os resultados indicam que o modelo de Hopf é capaz de gerar padrões espaço-temporais de conectividade funcional semelhantes aos encontrados empiricamente no cérebro humano. Em síntese, este trabalho reforça a relevância de modelos efetivos e da física teórica como ferramentas para a compreensão da atividade cerebral, contribuindo, futuramente, para avanços no diagnóstico precoce e no tratamento de doenças neurológicas, como a epilepsia e o Alzheimer.