El cerebro humano es un sistema complejo que comprende subregiones que intercambian información dinámicamente entre sus diversas partes a través de la sincronización. Estas interacciones dinámicas y complejas finalmente juegan un papel en la percepción, la emoción, la cognición y el comportamiento, así como en varios procesos neurol&oa...
El cerebro humano es un sistema complejo que comprende subregiones que intercambian información dinámicamente entre sus diversas partes a través de la sincronización. Estas interacciones dinámicas y complejas finalmente juegan un papel en la percepción, la emoción, la cognición y el comportamiento, así como en varios procesos neurológicos y psiquiátricos desadaptativos. Por tanto, es importante comprender cómo la dinámica cerebral podría estar implicada en estos procesos.
En los últimos años, la neurociencia en red y la neurociencia computacional han destacado la importancia de medidas como la metaestabilidad (una propiedad por la cual los miembros de un sistema oscilante tienden a permanecer en el borde de la sincronicidad sin sincronizarse permanentemente) en la cuantificación de la dinámica cerebral. La metaestabilidad alterada se ha relacionado con diversas enfermedades psiquiátricas, como una lesión cerebral traumática y la enfermedad de Alzheimer. Se han utilizado modelos computacionales, que varían en complejidad, para evaluar cómo varios parámetros afectan la metaestabilidad, la sincronización y la conectividad funcional. Estos modelos, aunque limitados, pueden actuar como heurísticos para comprender la dinámica cerebral.
Este artículo (dirigido al psiquiatra clínico que quizás no posea una amplia formación matemática) tiene como objetivo proporcionar un resumen breve y cualitativo de los estudios que han utilizado un modelo computacional específico y altamente simplificado de osciladores acoplados (modelo de Kuramoto) para comprender la dinámica cerebral que podría tener alguna relevancia para la psiquiatría clínica.
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