Estudio de modelos dinámicos fenomenológicos del cerebro en múltiples estados de conciencia

Piccinini, Juan Ignacio

Registro:

Documento:	Tesis Doctoral
Título:	Estudio de modelos dinámicos fenomenológicos del cerebro en múltiples estados de conciencia
Título alternativo:	Study of phenomenological whole-brain models across multiple states of consciousness
Autor:	Piccinini, Juan Ignacio
Editor:	Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
Lugar de trabajo:	Universidad de Buenos Aires - CONICET. Instituto de Física Interdisciplinaria y Aplicada (INFINA)
Fecha de defensa:	2025-04-16
Fecha en portada:	24 de abril de 2025
Grado Obtenido:	Doctorado
Título Obtenido:	Doctor de la Universidad de Buenos Aires en el área de Ciencias Físicas
Departamento Docente:	Departamento de Física
Director:	Tagliazucchi, Enzo Rodolfo
Director Asistente:	Sanz Perl Hernández, Yonatan
Consejero:	Mindlin, Bernardo Gabriel
Jurado:	Amador, Ana; Cecchi, Guillermo; Solovey, Guillermo
Idioma:	Español
Palabras clave:	DINAMICA NO LINEAL; NEUROCIENCIA COMPUTACIONAL; CONCIENCIA; SISTEMAS COMPLEJOS; CAOSNONLINEAR DYNAMICS; COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE; CONSCIOUSNESS; COMPLEX SYSTEMS; CHAOS
Formato:	PDF
Handle:	https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7724_Piccinini
PDF:	https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/tesis/tesis_n7724_Piccinini.pdf
Registro:	https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/tesis/document/tesis_n7724_Piccinini
Ubicación:	FIS 007724
Derechos de Acceso:	Esta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente. Piccinini, Juan Ignacio. (2025). Estudio de modelos dinámicos fenomenológicos del cerebro en múltiples estados de conciencia. (Tesis Doctoral. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7724_Piccinini

Resumen:

Desde los albores de la ciencia moderna, los modelos matemáticos han sido un pilar esencial para el avance en la comprensión de los sistemas dinámicos, desde el movimiento de los planetas hasta la propagación de enfermedades. En las últimas décadas, los avances tecnológicos en neuroimágenes no invasivas han permitido aplicar este enfoque para comprender el funcionamiento del cerebro y, en particular, su propiedad emergente más enigmática: la conciencia. A pesar de que múltiples avances han proporcionado conocimiento de carácter descriptivo sobre los sustratos neurobiológicos de la conciencia, los mecanismos subyacentes aún no se comprenden completamente. En particular, los modelos matemáticos se pueden aplicar al estudio de los estados de conciencia, entendidos como modificaciones globales y sostenidas en el tiempo del carácter cualitativo de la experiencia subjetiva. En este contexto, el modelado permite formular y evaluar hipótesis falsables sobre los mecanismos implicados. Los modelos fenomenológicos desempeñan un papel fundamental en la neurociencia contemporánea, dado que permiten representar y entender distintos procesos cerebrales haciendo énfasis en sus características dinámicas, sin adentrarse en detalles biológicos complejos. Al combinarlos con datos empíricos obtenidos a partir de neuroimágenes funcionales, estos modelos permiten captar aspectos generales de la actividad cerebral global, reflejando tanto las propiedades locales de las regiones cerebrales como las influencias mutuas entre ellas. A lo largo de esta tesis, los modelos fenomenológicos se utilizaron para avanzar en la comprensión de los mecanismos subyacentes del cerebro transitando distintos estados de conciencia, incluyendo estados de conciencia reducida, tal como el sueño profundo, y estados alterados inducidos farmacológicamente mediante el psicodélico serotoninérgico N,N-dimetiltriptamina (DMT). En primer lugar, se caracterizó el espacio de posibles modelos fenomenológicos en cuanto a su capacidad para representar la actividad global del cerebro humano, registrada mediante resonancia magnética funcional (fMRI). Para ello, se propusieron ecuaciones polinomiales genéricas con coeficientes ajustables a partir de optimizar la reproducción de observables empíricos. Los resultados demostraron que la actividad local se asocia a un tipo particular de dinámica y estabilidad, que puede capturarse mediante formas normales de Hopf, también conocidas como osciladores de Stuart-Landau. Además, se evidenció que el sueño profundo se caracteriza por un aumento de la estabilidad dinámica en comparación con el estado de vigilia. En la segunda parte de esta tesis, se introdujo un enfoque novedoso basado en un modelo con parámetros dependientes del tiempo para investigar los efectos del DMT, una droga psicodélica con efectos de corta duración. Se encontró que los parámetros que regulan la dinámica temporal tienden a ubicarse cerca de una bifurcación en el caso de la actividad generada por el DMT, y que su evolución temporal se encuentra en concordancia con una descripción sencilla de la farmacocinética de dicha sustancia. Además, al explorar la respuesta del modelo óptimo ante forzantes externos, se descubrió que la modulación temporal propuesta introduce un intervalo transitorio durante el cual la propagación de estímulos se vuelve óptima para las redes de conexiones cerebrales que poseen una mayor densidad de receptores serotoninérgicos vinculados al DMT. Finalmente, se investigó el caos determinista como una alternativa a la multiestabilidad inducida por ruido en la reproducción de observables de la actividad cerebral en estado de reposo. Estudios previos han señalado la falta de robustez de los modelos impulsados por ruido al intentar captar simultáneamente múltiples observables empíricos de tipo estático y dinámico. Este trabajo comparó formas normales de Hopf (osciladores de Stuart-Landau) con osciladores de Rössler (capaces de exhibir caos determinístico) en cuanto a la capacidad de estas diferentes dinámicas a la hora de reproducir múltiples observables en simultáneo. Los hallazgos demostraron que el caos determinista cumple con el objetivo de ajustar métricas disímiles dentro de un mismo rango de parámetros, superando así ciertas limitaciones de los modelos de equilibrio impulsados por ruido. En resumen, los contenidos de esta tesis presentan una evaluación exhaustiva e integral de los modelos fenomenológicos como descriptores cuantitativos de la dinámica cerebral global registrada con fMRI, al mismo tiempo que demuestran cómo distintos estados de conciencia pueden caracterizarse por su estabilidad ante perturbaciones endógenas y exógenas.

Abstract:

Throughout the evolution of modern science, mathematical models have stood as crucial pillars for advancing the understanding of dynamical systems, ranging from celestial mechanics to epidemiology. In recent decades, with the advent of non-invasive neuroimaging technologies, this approach has found application in unraveling the intricacies of brain function, particularly focusing on its most elusive aspect: consciousness. Despite significant efforts in providing descriptive insights into the neurobiological underpinnings of consciousness, its underlying mechanisms are not yet fully understood. In particular, mathematical modeling provides a method to explore states of consciousness, which are conceptualized as enduring and global shifts over time in the qualitative nature of subjective experience. Within this framework, modeling facilitates the formulation and assessment of testable hypotheses concerning the underlying mechanisms. Phenomenological models play a pivotal role in contemporary neuroscience, offering simplified representations and insights into various brain processes while particularly focusing on their dynamic aspects, without delving into intricate biological details. When coupled with empirical data from functional neuroimaging, these models provide a glimpse into broader patterns of global brain activity, capturing both the characteristics of local brain regions and their interactions. This thesis explores phenomenological models to enhance our understanding of the brain’s underlying mechanisms across various states of consciousness, including states of reduced consciousness like deep sleep, as well as pharmacologically induced altered states achieved by the administration of the serotonergic psychedelic N,N-dimethyltryptamine (DMT). As a first step, the space of possible phenomenological models was characterized in terms of their capacity to represent the overall activity of the human brain, as recorded through functional magnetic resonance imaging (fMRI). This exploration entailed the proposal of generic polynomial equations with adjustable coefficients, optimized to accurately replicate empirical observations. Results highlighted a connection between local activity and a specific form of dynamics and stability, notably encapsulated in the normal form of a Hopf model, also known as a Stuart-Landau oscillator. Furthermore, the investigation revealed heightened dynamic stability during deep sleep compared to wakefulness. Subsequently, a novel approach was introduced, which relied on a time-dependent parameter model to investigate the effects of DMT, a short-acting psychedelic. It was found that the parameters governing the temporal dynamics tend to be located near a bifurcation point in the case of the activity generated by DMT. Additionally, the temporal evolution was aligned with a simplified description of the substance’s pharmacokinetics. Furthermore, the examination of the optimal model’s response to external stimuli unveiled a transient window during which stimulus propagation is maximal and optimally synchronizes with brain networks presenting the highest density of 5-HT2A serotonin receptors, the main pharmacological target of DMT. Finally, deterministic chaos was proposed as an alternative to noise-driven multistability in models aiming to replicate observables related to resting-state brain activity. Previous studies have pointed out the lack of robustness of noise-driven models when attempting to capture multiple empirical observables simultaneously, both static and dynamic. This work compared normal forms of Hopf model (Stuart-Landau oscillators) with Rössler oscillators (capable of exhibiting deterministic chaos) regarding the ability of these different dynamics to replicate multiple observables simultaneously. The findings demonstrated that deterministic chaos fulfills the goal of adjusting dissimilar metrics within the same parameter range, thus overcoming certain drawbacks of noise-driven equilibrium models. In summary, this thesis provides a thorough assessment of phenomenological models as quantitative descriptors of global brain dynamics observed via fMRI. It also elucidates how distinct states of consciousness can be characterized in terms of their dynamical stability against external and internal perturbations.

Citación:

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Piccinini, Juan Ignacio. (2025). Estudio de modelos dinámicos fenomenológicos del cerebro en múltiples estados de conciencia. (Tesis Doctoral. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7724_Piccinini

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Piccinini, Juan Ignacio. "Estudio de modelos dinámicos fenomenológicos del cerebro en múltiples estados de conciencia". Tesis Doctoral, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2025.https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7724_Piccinini

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