E13 Codificação neural

Tópico

A codificação neural estuda como a informação sobre um estímulo ou variável externa é representada na resposta neural — isto é, nos padrões de atividade de um ou mais neurônios. A taxa de disparo instantânea resume essa resposta neural, transformando um trem de potenciais de ação discretos em uma única variável contínua que encapsula essa resposta neural em qualquer dado momento.

Sem assumir nenhum mecanismo de codificação específico, ferramentas da teoria da informação, como entropia e informação mútua, geralmente quantificam o quanto a incerteza sobre o estímulo é reduzida ao observar a resposta neural: quanto maior a informação mútua entre o estímulo e a resposta neural, mais a incerteza sobre esse estímulo é reduzida ao observar a resposta neural.

Muitos neurônios sensoriais exibem curvas de sintonia em forma de sino em sua resposta neural em relação a uma variável de estímulo: a resposta neural de um desses neurônios sensoriais é máxima quando o estímulo assume um valor preferencial para esse neurônio e diminui à medida que o valor do estímulo se desvia desse valor preferencial em qualquer direção.

O coeficiente de variação dos intervalos de disparo de uma resposta neural quantifica o quão regular ou irregular é o padrão temporal de disparo dessa resposta neural: quanto maior for esse coeficiente de variação, mais irregular será o padrão de disparo e, quanto menor for, mais regular será o padrão.

No nível populacional, o estímulo pode ser reconstruído a partir da resposta neural de muitos neurônios sensoriais simultaneamente, seja por meio da decodificação linear ótima ou do método do vetor populacional, que pondera a contribuição da resposta neural de cada neurônio de acordo com sua preferência de sintonia e sua taxa de disparo instantânea naquele momento. Em conjunto, é essa mesma resposta neural, resumida na taxa de disparo instantânea, caracterizada por sua curva de sintonia e pela regularidade de seu padrão de disparo, e quantificada usando a teoria da informação, que nos permite entender o quanto um neurônio sabe sobre um estímulo e reconstruir esse estímulo a partir da atividade de toda uma população de neurônios.

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