Bloqueio de estímulos por oscilações alfa em modelos computacionais de memória de trabalho de múltiplos itens

Abstract

A memória de trabalho pode ser definida como um sistema que armazena e mantém informações de curto prazo, interagindo com a percepção, a memória de longo prazo e a ação. Um dos modelos mais aceitos, de Baddeley & Hitch, propõe que essa função cognitiva seja composta por diversos subsistemas, diferentes quanto sua função e quanto ao tipo de informação que manipulam. O modelo computacional de memória de trabalho de múltiplos ítens apresentado por Lisman & Idiart sugere fenômenos e mecanismos que possibilitariam o armazenamento de múltiplas informações em sequências temporais: as oscilações cerebrais, em especial, teta e gama. Gutkin & Dippopa definem operações necessárias para que uma rede realize tarefas envolvidas com esses sistemas: armazenar, manter, prevenir e limpar, e propõe que são oscilações as que realizam. Além das oscilações teta e gama, vem surgindo evidências de que a oscilação alfa está diretamente relacionada com o prejuízo da performance nas tarefas de memória de trabalho. O objetivo deste trabalho é aplicar o conceito de operadores no modelo Lisman & Idiart utilizando as oscilações alfa como operadoras de prevenir e limpar redes de memória de trabalho de múltiplos itens. Utilizamos neurônios integra e dispara e definimos um novo parâmetro de ordem que pudesse medir a performance de múltiplas informações armazenadas nas redes. Utilizamos mapas dos espaço de parâmetros para explorar o modelo. Os resultados sugerem que uma onda viajante, no lugar de uma oscilação estacionária, promove grande robustez na rede. As oscilações alfa foram suficientes para acabar com o armazenamento das informações, independente de sua frequência. A relação de fases entre as oscilações alfa e teta se mostrou importante e o fenômeno relacionado com as operações parece ser uma interferência física entre oscilações. O modelo promove um debate sobre a natureza das redes envolvidas nos sistemas de memória de trabalho, os possíveis fenômenos e mecanismos envolvidos.

Working memory can be defined as a system that stores and maintains short-term information, interacting with perception, long-term memory and action. One of the most accepted models, by Baddeley & Hitch, proposes that this cognitive function is composed of several subsystems, different in their function and in the type of information they handle. The computational model of multiple item working memory presented by Lisman Idiart suggests phenomena and mechanisms that would allow the storage of multiple information in temporal sequences: brain oscillations, in particular, theta and gamma. Gutkin & Dippopa define operations necessary for a network to perform tasks involved with these systems: store, maintain, prevent and clean, and proposes that they are performed by oscillations. In addition to theta and gamma oscillations, there is emerging evidence that the alpha oscillation is directly related to the loss of performance in working memory tasks. The objective of this work is to apply the concept of operators in the Lisman & Idiart model using alpha oscillations as operators to prevent and clean working memory networks of multiple items. We use integrate and fire neurons and define a new order parameter that could measure the performance of multiple information stored in networks. We use parameter space maps to explore the model. The results suggests that a traveling wave, instead of a stationary oscillation, promotes great robustness in the network. The alpha oscillations were sufficient to end the storage of information, regardless of its frequency. The relationship of phases between the alpha and theta oscillations proved to be important and the phenomenon related to the operations seems to be a physical interference between oscillations. The model promotes a debate about the nature of the networks involved in working memory systems, the possible phenomena and mechanisms involved.