Estudo da participação do receptor P2X7 no desempenho cognitivo de roedores: abordagens farmacológicas e genéticas

A memória é um fenômeno decorrente de um conjunto de processos fisiológicos denominado plasticidade. Várias formas de plasticidade são necessárias no processo de formação da memória e também são responsáveis pelo gerenciamento do comportamento. O fenômeno eletrofisiológico chamado potencialização de longa duração (PLD), cuja ocorrência no hipocampo merece destaque, foi proposto como sendo o mecanismo de plasticidade constitutivo das bases da consolidação da memória nesta região encefálica. A importância da plasticidade na região CA1 do hipocampo se manifesta em diversas formas de aprendizado, como espacial e condicionamento clássico. Os eventos bioquímicos que culminam na plasticidade e formação da memória sofrem influência de diversos sistemas de neurotransmissores e evidências indicam também a participação do sistema purinérgico, provavelmente através dos receptores ionotrópicos P2X. Receptores purinérgicos do subtipo P2X7 (P2X7R), largamente distribuídos no sistema nervoso central (SNC), além de possuírem várias características que os distinguem de outros subtipos de receptores P2X, estão envolvidos na regulação da liberação de neurotransmissores cruciais para a promoção da PLD na região hipocampal e formação da memória. Assim, este trabalho objetivou avaliar a participação dos P2X7R em camundongos geneticamente modificados (KO), que não expressam o receptor P2X7, e ratos através da exposição destes a diferentes tarefas comportamentais, bem como avaliar o efeito do enriquecimento ambiental sobre possíveis déficits mnemônicos resultantes da supressão gênica sobre o receptor P2X7. Os resultados sugerem que os P2X7R participam tanto da memória aversiva como da memória espacial: o bloqueio farmacológico com o antagonista específico de P2X7R A-740003 em diferentes janelas temporais causou prejuízos mnemônicos em ratos submetidos à tarefa do medo condicionado contextual (MCC), enquanto a deleção do P2X7R causou déficits mnemônicos a camundongos nas tarefas do labirinto aquático de Morris e no MCC, indicando prejuízos nas memórias espacial e aversiva, respectivamente. Experimentos com enriquecimento ambiental sugerem que esta forma de estimulação contribui na reversão dos déficits mnemônicos causado pela ausência do P2X7R. Por fim, nenhuma alteração na memória de habituação foi observada em animais com deleção gênica para o P2X7R.

Uma abordagem evolucionária e espacial para o jogo da autorregulação de processos de trocas sociais em sistemas multiagentes

Interações sociais são frequentemente descritas como trocas sociais. Na literatura, trocas sociais em Sistemas Multiagentes são objeto de estudo em diversos contextos, nos quais as relações sociais são interpretadas como trocas sociais. Dentre os problemas estudados, um problema fundamental discutido na literatura e a regulação¸ ao de trocas sociais, por exemplo, a emergência de trocas equilibradas ao longo do tempo levando ao equilíbrio social e/ou comportamento de equilíbrio/justiça. Em particular, o problema da regulação de trocas sociais e difícil quando os agentes tem informação incompleta sobre as estratégias de troca dos outros agentes, especificamente se os agentes tem diferentes estratégias de troca. Esta dissertação de mestrado propõe uma abordagem para a autorregulacao de trocas sociais em sistemas multiagentes, baseada na Teoria dos Jogos. Propõe o modelo de Jogo de Autorregulacão ao de Processos de Trocas Sociais (JAPTS), em uma versão evolutiva e espacial, onde os agentes organizados em uma rede complexa, podem evoluir suas diferentes estratégias de troca social. As estratégias de troca são definidas através dos parâmetros de uma função de fitness. Analisa-se a possibilidade do surgimento do comportamento de equilíbrio quando os agentes, tentando maximizar sua adaptação através da função de fitness, procuram aumentar o numero de interações bem sucedidas. Considera-se um jogo de informação incompleta, uma vez que os agentes não tem informações sobre as estratégias de outros agentes. Para o processo de aprendizado de estratégias, utiliza-se um algoritmo evolutivo, no qual os agentes visando maximizar a sua função de fitness, atuam como autorregulares dos processos de trocas possibilitadas pelo jogo, contribuindo para o aumento do numero de interações bem sucedidas. São analisados 5 diferentes casos de composição da sociedade. Para alguns casos, analisa-se também um segundo tipo de cenário, onde a topologia de rede é modificada, representando algum tipo de mobilidade, a fim de analisar se os resultados são dependentes da vizinhança. Alem disso, um terceiro cenário é estudado, no qual é se determinada uma política de influencia, quando as medias dos parâmetros que definem as estratégias adotadas pelos agentes tornam-se publicas em alguns momentos da simulação, e os agentes que adotam a mesma estratégia de troca, influenciados por isso, imitam esses valores. O modelo foi implementado em NetLogo.