{"id":150977,"date":"2014-04-24T09:30:05","date_gmt":"2014-04-24T12:30:05","guid":{"rendered":"http:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/?p=150977"},"modified":"2017-03-13T15:38:16","modified_gmt":"2017-03-13T18:38:16","slug":"conexiones-dinamicas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/conexiones-dinamicas\/","title":{"rendered":"Conexiones din\u00e1micas"},"content":{"rendered":"

\"\"Fabio Otubo<\/span>Los dos dibujos animados que Ghislain Saunier les mostr\u00f3 a sus voluntarios en un experimento realizado en 2008 en la Universidad Federal de R\u00edo de Janeiro (UFRJ) no eran ninguna obra de arte. Con algunos segundos de duraci\u00f3n, cada secuencia de im\u00e1genes mostraba peque\u00f1os c\u00edrculos blancos desplaz\u00e1ndose sobre un fondo negro. En una de ellas, el movimiento de los c\u00edrculos formaba figuras que se asemejaban a una persona caminando, donde los c\u00edrculos, en realidad, se\u00f1alaban las articulaciones de las piernas, brazos y tronco de alguien filmado mientras caminaba. En la otra, los c\u00edrculos se mov\u00edan en forma confusa.<\/span><\/p>\n

Ambas filmaciones, creadas por Saunier durante su doctorado en el laboratorio de la neurocient\u00edfica Cl\u00e1udia Vargas en la UFRJ, fueron exhibidas decenas de veces, en orden aleatorio, ante los 16 participantes del estudio. Los voluntarios contemplaban las animaciones mientras un electroencefal\u00f3grafo registraba la actividad el\u00e9ctrica en sus cerebros. Generalmente, ellos reconoc\u00edan la primera secuencia de im\u00e1genes r\u00e1pidamente, pero hallaban dificultades para encontrarle sentido a lo que ve\u00edan en la segunda. Mediante ese experimento, Saunier y Vargas intentaban descubrir si el procesamiento cerebral de las dos im\u00e1genes difer\u00eda en forma significativa. \u201cUno de los planteos clave de la neurociencia radica en comprender de qu\u00e9 modo el cerebro codifica y segmenta los objetos en una escena visual mediante la combinaci\u00f3n de los atributos que los componen\u201d, comenta Sergio Neuenschwander, investigador de la Universidad Federal de Rio Grande do Norte (UFRN) quien estudia la respuesta de peque\u00f1os conjuntos de neuronas de animales expuestos a diferentes est\u00edmulos visuales.<\/p>\n

Hoy en d\u00eda son cada vez m\u00e1s comunes los experimentos como \u00e9se, que comienzan con el registro de la actividad cerebral en animales y voluntarios en el laboratorio, y prosiguen en una sencilla sala de reuniones donde neurocient\u00edficos, matem\u00e1ticos y expertos de otras \u00e1reas discuten, con ayuda de papel y bol\u00edgrafo, la mejor forma de procesar, analizar y explicar los datos. Un edificio de tres plantas en el Instituto de Matem\u00e1tica y Estad\u00edstica de la Universidad de S\u00e3o Paulo (IME-USP) se convirti\u00f3 en los \u00faltimos a\u00f1os en la sede de una red multidisciplinaria que funciona seg\u00fan esos par\u00e1metros: el Centro de Neuromatem\u00e1tica o NeuroMat, uno de los 17 Centros de Investigaci\u00f3n, Innovaci\u00f3n y Difusi\u00f3n (Cepid) financiados por la FAPESP (lea en <\/i>Pesquisa FAPESP, edici\u00f3n n\u00ba 208<\/i><\/a>).<\/p>\n

\"\"Ilustraci\u00f3n: Fabio Otubo<\/span><\/a>El NeuroMat, coordinado por el matem\u00e1tico Antonio Galves, congrega a matem\u00e1ticos, neurocient\u00edficos, m\u00e9dicos, f\u00edsicos, cient\u00edficos de computaci\u00f3n y estad\u00edsticos con un objetivo ambicioso: desarrollar una nueva teor\u00eda general del cerebro que sea capaz de explicar c\u00f3mo la actividad coordinada de un sistema compuesto por decenas de miles de millones de neuronas y otras c\u00e9lulas puede originar comportamientos complejos que le permiten interactuar con un entorno en constante transformaci\u00f3n. M\u00e1s all\u00e1 de generar nuevas f\u00f3rmulas abstractas para fen\u00f3menos tales como la neuroplasticidad (la capacidad de las c\u00e9lulas cerebrales para reconectarse), esa l\u00ednea de investigaci\u00f3n podr\u00eda generar impactos cl\u00ednicos y perfeccionar los m\u00e9todos de evaluaci\u00f3n y tratamiento de individuos con lesiones en el sistema nervioso.<\/p>\n

En un workshop<\/i> que se llev\u00f3 a cabo en enero de este a\u00f1o en el NeuroMat, Vargas, una de las investigadoras principales de ese centro, junto a sus colaboradores en el proyecto presentaron el an\u00e1lisis m\u00e1s reciente del experimento comenzado en 2008. Ese an\u00e1lisis utiliz\u00f3 herramientas de un \u00e1rea de la matem\u00e1tica conocida con el nombre de teor\u00eda de grafos y permiti\u00f3 comenzar a observar de qu\u00e9 modo diferentes \u00e1reas del cerebro interact\u00faan en las dos secuencias del test: al observar el filme que representaba el movimiento biol\u00f3gico (gente caminando) y al contemplar la animaci\u00f3n del movimiento no biol\u00f3gico (c\u00edrculos desordenados).<\/p>\n

Luego de ambas secuencias se necesitaron a\u00f1os de trabajo, vali\u00e9ndose de estrategias diferentes de interpretaci\u00f3n de los datos, hasta arribar a los resultados actuales, tambi\u00e9n presentados en enero en la revista PLoS ONE<\/i>. Las se\u00f1ales el\u00e9ctricas registradas por Saunier no permiten la identificaci\u00f3n inmediata de diferencias significativas en el funcionamiento del cerebro durante la exhibici\u00f3n de ambos filmes. Vargas y Saunier \u2012en colaboraci\u00f3n con los investigadores Thierry Pozzo, Elisa Carvalho Dias, Jos\u00e9 Magalh\u00e3es de Oliveira y Eduardo Martins\u2012 lograron avances al unificar los registros tomados por los 20 electrodos todas las veces en que los voluntarios observaron alguna de las filmaciones. Esa estrategia revel\u00f3 que existe un modelo de activaci\u00f3n cerebral ligeramente distinto asociado con cada tipo de movimiento, biol\u00f3gico o aleatorio. Sin embargo, hab\u00eda limitaciones.<\/p>\n

\u201cEsa forma de analizar los datos generaba una descripci\u00f3n fragmentada de la actividad neuronal, electrodo por electrodo, sin aportar una visi\u00f3n sist\u00e9mica\u201d, comenta Vargas. Pero no era posible inferir c\u00f3mo interact\u00faan las distintas regiones cerebrales entre s\u00ed en cada situaci\u00f3n. El reto, pues, consist\u00eda en desarrollar un modo de medir la interacci\u00f3n entre las \u00e1reas cerebrales.<\/p>\n

\"\"Fabio Otubo<\/span>Por medio del NeuroMat, Vargas y sus colaboradores establecieron una cooperaci\u00f3n con el f\u00edsico Daniel Fraiman, de la Universidad de San Andr\u00e9s, en Buenos Aires, experto en procesamiento de se\u00f1ales electrofisiol\u00f3gicas cerebrales. Para interpretar los datos, Fraiman adapt\u00f3 para la electroencefalograf\u00eda un m\u00e9todo que antes se utilizaba para los datos de las resonancias magn\u00e9ticas. Esta nueva estrategia se vale herramientas de la teor\u00eda de grafos, que estudia las maneras en que los puntos o nodos de una red pueden conectarse. La idea central se basa en considerar a los electrodos como v\u00e9rtices de un grafo y unir con l\u00edneas los pares de electrodos que registran se\u00f1ales de alta correlaci\u00f3n en un cierto lapso de tiempo.<\/p>\n

De este modo, se pudo construir grafos que representan el modo en que las \u00e1reas del cerebro asociadas a la percepci\u00f3n y al control de los movimientos del cuerpo interactuaban entre s\u00ed e interpretaban las animaciones del experimento original. \u201c\u00c9sta es una manera innovadora de emplear la electroencefalograf\u00eda para mapear grafos de interacciones que reflejan la actividad de una red cerebral a partir de est\u00edmulos visuales\u201d, afirma Vargas, coordinadora del grupo que public\u00f3 los resultados en la PLoS ONE<\/i>.<\/p>\n

\u201cLa neurociencia contempor\u00e1nea es cada vez m\u00e1s cuantitativa\u201d, sostiene Sidarta Ribeiro, director del Instituto del Cerebro de la UFRN y miembro del NeuroMat, que cuenta con la participaci\u00f3n de grupos de la Universidad de Campinas (Unicamp), de la Universidad Federal del ABC (UFABC), de la Universidad Federal de R\u00edo de Janeiro (UFRJ), del Instituto Nacional de Matem\u00e1tica Pura y Aplicada (Impa) y otros centros internacionales. \u201cNecesitamos interactuar con matem\u00e1ticos y estad\u00edsticos del m\u00e1s alto nivel\u201d, dijo Ribeiro.<\/p>\n

Teor\u00eda de grafos
\n<\/b>El estudio cuantitativo de la organizaci\u00f3n del cerebro \u2012desde las conexiones entre las neuronas hasta los enlaces entre las diferentes regiones cerebrales\u2012 ha avanzado en la \u00faltima d\u00e9cada gracias a la teor\u00eda de grafos y otras \u00e1reas de la matem\u00e1tica cuyo desarrollo forma parte del proyecto cient\u00edfico del NeuroMat. La teor\u00eda de grafos hizo posible un an\u00e1lisis de la estructura de las denominadas redes funcionales del cerebro, un conjunto de distintas partes que se activan simult\u00e1neamente durante una actividad, como por ejemplo, la percepci\u00f3n de est\u00edmulos visuales. La aplicaci\u00f3n de esa teor\u00eda a las im\u00e1genes de resonancia magn\u00e9tica funcional (fMRI) gener\u00f3 evidencias de que las redes funcionales del cerebro parecen poseer una estructura del tipo \u201cmundo peque\u00f1o\u201d, en el que dos conjuntos cualquiera de neuronas se conectan por medio de unos pocos intermediarios, y cuentan con tan s\u00f3lo algunas decenas de hubs <\/i>(nodos), que son \u00e1reas mucho m\u00e1s conectadas con el resto de la red que las dem\u00e1s. \u201cPero los mapas de las conexiones cerebrales con los que contamos a\u00fan presentan una resoluci\u00f3n muy baja, comparable a la de los mapamundi disponibles en el siglo XVI\u201d, dice el neur\u00f3logo Marcio Balthazar, de la Unicamp, quien estudia las redes funcionales en pacientes con mal de Alzheimer en el Instituto de Investigaci\u00f3n sobre Neurociencias y Neurotecnolog\u00eda, otro Cepid dedicado a la neurociencia, coordinado por el neur\u00f3logo Fernando Cendes, de la Unicamp (lea en <\/i>Pesquisa FAPESP, edici\u00f3n n\u00ba 215<\/i>). Galves no coincide con esa analog\u00eda. \u201cLa comparaci\u00f3n con un mapamundi es inadecuada, dado que, en el caso de las navegaciones, la costa allende el mar efectivamente exist\u00eda; no es el caso de los modelos de conexi\u00f3n del cerebro, donde trabajamos con construcciones te\u00f3ricas propuestas para representar en un nivel m\u00e1s elevado de abstracci\u00f3n, un conjunto de fen\u00f3menos registrados experimentalmente\u201d, explica.<\/p>\n

Las redes funcionales ligadas a los est\u00edmulos visuales estudiados por el equipo de Vargas, por ejemplo, s\u00f3lo pudieron observarse cuando los investigadores lograron representar los datos de la electroencefalograf\u00eda bajo la forma de grafos. De esa manera, los cient\u00edficos desarrollaron criterios para evaluar c\u00f3mo la se\u00f1al de cada uno de los 20 electrodos se relacionaba con la de los dem\u00e1s a cada instante.<\/p>\n

As\u00ed lograron construir secuencias de grafos, de modo tal que cada uno de ellos representaba la red de interacciones entre los electrodos en intervalos de 300 milisegundos. La simple visualizaci\u00f3n de esas redes, no obstante, revel\u00f3 que eran extremadamente variables. No s\u00f3lo variaban entre los distintos individuos y a lo largo del tiempo, sino que tambi\u00e9n variaban entre las representaciones de un mismo est\u00edmulo para un mismo individuo (vea la infograf\u00eda<\/i><\/a>).<\/p>\n

Para hallar diferencias significativas entre las redes activadas durante la exhibici\u00f3n de cada video, fue necesario efectiar un an\u00e1lisis cuantitativo de las conexiones de cada punto de la red (nodo), midiendo, por ejemplo, si algunos de ellos se hallaban m\u00e1s conectados con sus vecinos o con el resto de la red que otros en la condici\u00f3n confusa, en comparaci\u00f3n con la condici\u00f3n en la que el voluntario era capaz de identificar la imagen biol\u00f3gica (el mu\u00f1eco caminando).<\/p>\n

Una de las conclusiones que estableci\u00f3 el equipo indic\u00f3 que, cuando los voluntarios observaban el dibujo de los c\u00edrculos desordenados, las se\u00f1ales cerebrales captadas por el electrodo F7, instalado algo por encima del espacio entre el ojo y la oreja izquierdos, estaban m\u00e1s fuertemente correlacionadas con otros electrodos que en el caso en el que los voluntarios contemplaban el dibujo del mu\u00f1eco caminando. En la red funcional del movimiento aleatorio tambi\u00e9n se destacaba la actividad de una regi\u00f3n de la corteza visual alrededor del electrodo O2, ubicado en el sector derecho de la parte posterior de la cabeza, que se comunicaba intensamente con regiones vecinas. Es como si el cerebro utilizara un modelo m\u00e1s complejo cuando no logra determinar f\u00e1cilmente el sentido de aquello que est\u00e1 sucediendo. La red funcional activada, al observar la animaci\u00f3n de la persona caminando, en comparaci\u00f3n con la registrada durante la visualizaci\u00f3n de los puntos ca\u00f3ticos, se concentraba preferentemente alrededor de los electrodos Pz y P3, que corresponden, gen\u00e9ricamente, a una regi\u00f3n cerebral que realiza la integraci\u00f3n entre la visi\u00f3n y los movimientos corporales.<\/p>\n

Lagunas y soluciones
\n<\/b>La cooperaci\u00f3n entre neurocient\u00edficos y matem\u00e1ticos en el experimento iniciado por Saunier en 2008 en la UFRJ contin\u00faa, ahora con el desaf\u00edo de encontrar modelos matem\u00e1ticos que expliquen las variaciones y las constantes en las secuencias de grafos estudiadas por el equipo. \u201cAunque pueden ser muy variables, las series de grafos que se obtienen durante el procesamiento del desplazamiento biol\u00f3gico tendr\u00edan caracter\u00edsticas estables que son distintas de aqu\u00e9llas que se observan durante el procesamiento del movimiento no biol\u00f3gico\u201d, dice Galves. \u201cLa pregunta cient\u00edfica que se plantea radica en c\u00f3mo identificar el conjunto de caracter\u00edsticas estables dentro de la sucesi\u00f3n variable de grafos obtenidos\u201d.<\/p>\n

El pr\u00f3ximo paso, comenta, consistir\u00eda en aplicar un procedimiento estad\u00edstico para seleccionar los modelos matem\u00e1ticos que mejor expliquen las secuencias de grafos. \u00c9l y sus colaboradores dicen, sin embargo, que esos modelos matem\u00e1ticos a\u00fan no existen y habr\u00e1 que desarrollarlos. El equipo del NeuroMat estima que esos nuevos modelos ser\u00edan lo que los matem\u00e1ticos denominan procesos estoc\u00e1sticos, evoluciones temporales sometidas a la influencia del azar. Esos procesos representan la actividad global de un sistema con muchos componentes interactuando entre s\u00ed a lo largo del tiempo.<\/p>\n

Junto con colaboradores internacionales, incluida la matem\u00e1tica Eva L\u00f6cherbach, de la Universidad de Cergy-Pontoise, en Francia, Galves ha trabajado en el desarrollo de una nueva clase de procesos estoc\u00e1sticos que permitir\u00edan hallar esas regularidades en sistemas interactivos complejos. En un art\u00edculo publicado en 2013 en el peri\u00f3dico Journal of Statistical Physics<\/i>, Galves y L\u00f6cherbach introdujeron, en forma simplificada, una nueva clase de procesos estoc\u00e1sticos, generalizando las propiedades de otras clases conocidas, tal como que un pr\u00f3ximo paso en una cadena de eventos sufra la influencia de un n\u00famero variable de pasos anteriores, lo cual representa comportamientos cualitativos comparables con los resultados emp\u00edricos de la neurociencia.<\/p>\n

El tipo de modelos en desarrollo en el NeuroMat, explica Galves, no apunta ofrecer a descripciones minuciosas del funcionamiento del cerebro, sino a hallar regularidades en las interacciones neuronales que no son perceptibles en la observaci\u00f3n de los datos experimentales. Seg\u00fan el matem\u00e1tico, el objetivo es la construcci\u00f3n de un nuevo campo de la matem\u00e1tica. \u201cExiste una visi\u00f3n ingenua que plantea que lo que le falta a la neurociencia son m\u00e1s datos y poder de c\u00e1lculo, pero no se trata s\u00f3lo de eso\u201d, sostiene el coordinador del NeuroMat. \u201cEn realidad, se carece de un cuadro conceptual para expresar formalmente los fen\u00f3menos neurobiol\u00f3gicos\u201d.<\/p>\n

\u00c9ste y otros trabajos fueron debatidos durante el mes de enero por los integrantes del NeuroMat en S\u00e3o Paulo, en el marco del workshop<\/i> donde se presentaron los resultados recientes de sus investigaciones y se planificaron las pr\u00f3ximas actividades. Uno de los participantes, el neur\u00f3logo Leonardo Cohen, del Instituto Nacional de Trastornos Neurol\u00f3gicos y Accidentes Cerebrovasculares de Estados Unidos, considera a la propuesta del NeuroMat como algo \u201cmuy original\u201d. \u00c9l es uno de los consejeros cient\u00edficos del NeuroMat y discurri\u00f3 sobre sus trabajos recientes que estudian el reaprendizaje de los movimientos perdidos luego de un accidente cerebrovascular (ACV). \u201cEl NeuroMat se diferencia bastante de las iniciativas en curso en Estados Unidos y Europa\u201d. Cohen considera que el NeuroMat posee la ventaja de no tener como objetivo primordial la acumulaci\u00f3n de datos biol\u00f3gicos, tal como ocurre con el Proyecto de Mapeo de la Actividad Cerebral, con el cual se pretende registrar la actividad de cada una de las 86 mil millones de neuronas del cerebro humano. \u201cEn un proyecto de esas caracter\u00edsticas, el trabajo de los neurocient\u00edficos, ingenieros e inform\u00e1ticos ya se encuentra predeterminado: todos saben lo que tienen que hacer\u201d, explica. \u201cEn tanto, el NeuroMat funciona como una escuela, donde se est\u00e1n comenzando a explorar enlaces que no sab\u00edan que existieran entre sus especialidades\u201d.<\/p>\n

La plasticidad neuronal
\n<\/b>En el workshop<\/i>, Vargas y Cohen, uno de los pioneros del estudio de neuroplasticidad en pacientes convalecientes de lesiones cerebrales, plantearon las posibilidades de colaboraci\u00f3n entre sus equipos. \u201cQueremos comprender las reglas de la neuroplasticidad, qu\u00e9 es lo que permite o no la reconexi\u00f3n de las redes funcionales\u201d, dice Vargas. \u201cPara ello, necesitamos modelos matem\u00e1ticos que tengan en cuenta que el cerebro no es determinista; por ejemplo, nuestros modelos y experimentos deben considerar que, con cada repetici\u00f3n de un movimiento, el cerebro activa una red similar a la anterior, pero novedosa en algunos aspectos, lo cual requiere un nuevo instrumental conceptual y metodol\u00f3gico\u201d. Galves cree que la clave para lograr una descripci\u00f3n matem\u00e1tica de la plasticidad neuronal radica en aprender a representar esa evoluci\u00f3n por medio de procesos estad\u00edsticos que revelen los grupos de interacciones entre las regiones cerebrales luego de sufrir lesiones o durante el aprendizaje locomotor.<\/p>\n

Vargas utiliza actualmente la electroencefalograf\u00eda y la estimulaci\u00f3n magn\u00e9tica transcraneana, adem\u00e1s de escalas de an\u00e1lisis funcional, para monitorear en el Instituto de Neurolog\u00eda Deolindo Couto, de la UFRJ, la rehabilitaci\u00f3n de 25 pacientes con lesiones en el plexo braquial, el haz de nervios que parte de la m\u00e9dula espinal e inerva los brazos, que son traumatismos comunes entre los motociclistas, en particular, los mensajeros en moto, que se rompen algunos o todos los tendones, perdiendo total o parcialmente la sensibilidad y el movimiento en alguno de los brazos.<\/p>\n

Se observ\u00f3 que algunos pacientes recuperan parte de la movilidad luego de una cirug\u00eda de restauraci\u00f3n de los nervios y un intenso tratamiento fisioter\u00e1pico. Pero los cient\u00edficos desean conocer c\u00f3mo se adaptan las redes funcionales a la reconexi\u00f3n de nervios y si, a partir de esas nuevas informaciones, ser\u00eda factible mejorar el proceso de rehabilitaci\u00f3n.<\/p>\n

M\u00e9dicos, enfermeros y fisioterapeutas asociados al proyecto colaboran con los neurocient\u00edficos para recabar datos funcionales de los pacientes y agregarlos a un gran banco de datos desarrollado por otro grupo del NeuroMat, coordinado por la experta en computaci\u00f3n Kelly Braghetto, del IME-USP.<\/p>\n

Ese banco de datos actualmente es crucial para el NeuroMat. Los datos, etiquetados y ordenados, podr\u00e1n compartirse con otros investigadores y someterse a propuestas originales de an\u00e1lisis. Los investigadores del NeuroMat esperan poder aplicar el mismo abordaje en las unidades de la Red de Rehabilitaci\u00f3n Lucy Montoro, dirigida por la fisiatra Linamara Battistella, de la USP, donde los pacientes con lesiones cerebrales causadas por ACV ya participaron en los estudios cl\u00ednicos.<\/p>\n

Uno de los proyectos compara la recuperaci\u00f3n de los movimientos en los brazos de los pacientes tratados mediante dos t\u00e9cnicas de rehabilitaci\u00f3n. Los estad\u00edsticos Jes\u00fas Garc\u00eda y Ver\u00f3nica Gonz\u00e1lez-L\u00f3pez, ambos de la Unicamp y ligados al NeuroMat, colaboran eliminando redundancias en los cuestionarios de evaluaci\u00f3n cl\u00ednica y optimizando las escalas de evaluaci\u00f3n de la capacidad motora de los pacientes.<\/p>\n

La evoluci\u00f3n de esa capacidad tambi\u00e9n est\u00e1 siendo monitoreada mediante mediciones de la actividad cerebral por electroencefalograf\u00eda y estimulaci\u00f3n magn\u00e9tica transcraneal. \u201cLos datos recabados permiten entender mejor las alteraciones funcionales que ocurren en el sistema nervioso y correlacionar esas modificaciones con la mejor\u00eda cl\u00ednica de los pacientes con ACV\u201d, explica el neur\u00f3logo Marcel Simis, uno de los investigadores del proyecto.<\/p>\n

Proyecto<\/strong>
\nCentro de Investigaci\u00f3n, Innovaci\u00f3n y Difusi\u00f3n en Neuromatem\u00e1tica \u2013 NeuroMat (n\u00ba 2013\/ 07699\u20130<\/a>); Modalidad<\/b> Centros de Investigaci\u00f3n, Innovaci\u00f3n y Difusi\u00f3n (Cepid); Investigador responsable<\/b> Jefferson Antonio Galves \u2013 IME\/ USP; Inversi\u00f3n<\/b> R$ 11.755.168,93 (FAPESP) para todo el Cepid.<\/p>\n

Art\u00edculos cient\u00edficos<\/em>
\nFRAIMAN, D. et al<\/em>. Biological motion coding in the brain: analysis of visually driven EEG functional networks<\/a>. PLoS ONE<\/b>. v. 9, n. 1.\u00a0 ene. 2014.
\nGALVES, A. e L\u00d6CHERBACH, E. Infinite systems of interacting chains with memory of variable length \u2013 A stochastic model for biological neural nets<\/a>. Journal of Statistical Physics<\/b>. v. 151, n. 5. jun. 2013.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Parceria para dilucidar y predecir el funcionamiento del cerebro","protected":false},"author":14,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_exactmetrics_skip_tracking":false,"_exactmetrics_sitenote_active":false,"_exactmetrics_sitenote_note":"","_exactmetrics_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[181],"tags":[1169,316],"coauthors":[103],"class_list":["post-150977","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-ciencia-es","tag-matematica-es","tag-medicina-es"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/150977","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/14"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=150977"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/150977\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=150977"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=150977"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=150977"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=150977"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}