Biologia · Glossário

O que é Plasticidade hebbiana, LTP e LTD?

Definição 19.2 Biologia universitária — 3.º ano · Capítulo 19 — Plasticidade Neural, Aprendizado e Memória

Hebb (1949) propôs que, quando um neurônio pré-sináptico participa repetidamente do disparo de um pós-sináptico, a conexão entre eles é fortalecida — “células que disparam juntas conectam-se”. A potenciação de longa duração (LTP) é sua forma experimental: uma salva breve de estimulação em alta frequência de uma via deixa as sinapses que ela ativou mais fortes por horas numa fatia e por semanas num animal. A LTP é específica da entrada (só as sinapses estimuladas mudam), associativa (uma entrada fraca pareada com uma forte para a mesma célula é potenciada) e exige cooperatividade entre as entradas para despolarizar a célula. A depressão de longa duração (LTD) é seu oposto, produzida por atividade prolongada em baixa frequência. Na plasticidade dependente do tempo de disparo, o sinal é dado pela ordem: um disparo pré-sináptico alguns milissegundos antes do pós-sináptico fortalece a sinapse; um logo depois a enfraquece, dentro de uma janela de cerca de 20ms20\,\mathrm{ms} para cada lado — de modo que uma sinapse aprende a prever, e não apenas a correlacionar.

Exemplos

Exemplo 19.5 (Duas entradas)

Um neurônio recebe duas entradas que costumam estar ativas juntas, de modo que C=(10.80.81)C = \begin{pmatrix} 1 & 0.8 \\ 0.8 & 1\end{pmatrix}. Os autovetores são (1,1)/2(1,1)/\sqrt{2} com autovalor 1.81.8 e (1,1)/2(1,-1)/\sqrt{2} com autovalor 0.20.2. Partindo de w=(1,0)\mathbf{w} = (1, 0), a regra de Hebb, após muitos passos pequenos, gira w\mathbf{w} em direção a (1,1)(1,1): o neurônio aprende a responder às duas entradas juntas e a ignorar as raras ocasiões em que só uma dispara — ele extraiu a correlação. Com a regra de Oja os pesos se acomodam em (0.71,0.71)(0.71, 0.71). É nesse sentido que as sinapses hebbianas aprendem o que anda junto, e é por isso que a propriedade associativa da LTP, parear uma entrada fraca com uma forte, decorre da regra.

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