Resumen

Aunque hay muchos trabajos sobre los mecanismos neuronales del aprendizaje basado en la recompensa y la toma de decisiones, y la mayoría de ellos mencionan que la adicción puede explicarse por un mal funcionamiento de estos procesos cognitivos, hay muy pocos modelos computacionales. Este trabajo se centra en la adicción a la nicotina, y se propone un modelo computacional para la adicción a la nicotina basado en las bases neurofisiológicas de la adicción. El modelo compromete diferentes niveles que van desde la base molecular hasta el nivel de sistemas, y demuestra tres posibles patrones de comportamiento diferentes que son adicto, no adicto e indeciso. El comportamiento dinámico del modelo propuesto se investiga con herramientas utilizadas en el análisis de sistemas dinámicos no lineales, y se discute la relación entre los patrones de comportamiento y la dinámica del sistema.

• Materias:Ingeniería biomédica Cerebro - fisiopatología Imagen por resonancia magnética Neurofisiología Neurociencias
• Subjects:Biomedical engineering Brain - pathophysiology Magnetic resonance imaging Neurophysiology Neurosciences
• Palabras claves:modelo computacional, adicción a la nicotina, mecanismo de recompensa, sistema dinámico no lineal, posible patrón de comportamiento, base de la adicción, mecanismo neural, modelo propuesto, trabajo considerable, nivel de sistema
• Keywords:computational model, nicotine addiction, mechanism of reward, nonlinear dynamical system, possible behavioral pattern, basis of addiction, neural mechanism, proposed model, considerable work, system level