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    TCC
    Redes cerebrais na depressão: um estudo das propriedades topológicas
    (Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-06-30) Paula, Matheus Pereira de; Lima, Gustavo Zampier dos Santos; Silva, Luciano Rodrigues da; Corso, Gilberto
    Muitos sistemas encontrados na natureza são formados por múltiplos elementos interativos cuja dinâmica não pode ser explicada pela simples soma de suas partes. Esses sistemas, denominados complexos, demandam ferramentas analíticas capazes de captar relações estruturais e funcionais entre seus componentes. Nesse contexto, a teoria de redes complexas tem-se consolidado como uma abordagem poderosa para modelar tais sistemas, unindo conceitos matemáticos, físicos, biológicos e computacionais. Entre os sistemas complexos, o cérebro humano se destaca como um dos mais emblemáticos. Sua organização funcional e estrutural pode ser representada por uma rede na qual diferentes regiões cerebrais interagem por meio de conexões anatômicas (estruturais) e correlações temporais (funcionais). Evidências científicas apontam que, em condições saudáveis, o cérebro apresenta uma topologia do tipo small-world, caracterizada por alta conectividade local e integração global eficiente, favorecendo a comunicação entre regiões com baixo custo de conexão. Este trabalho inicia com um levantamento bibliográfico sistemático sobre a topologia cerebral em indivíduos com depressão, no qual se observou uma significativa divergência nos resultados relatados quanto às métricas de conectividade e propriedades small-world. Enquanto alguns estudos indicam um enfraquecimento da organização de rede, outros apontam para efeitos opostos, como fortalecimento ou randomização da estrutura. Diante dessa heterogeneidade nos achados empíricos, propõe-se uma abordagem exploratória por meio de simulações computacionais baseadas no modelo de Watts-Strogatz. O objetivo é investigar como alterações nos parâmetros topológicos da rede afetam métricas clássicas de integração e segregação. As simulações contribuem para ilustrar os possíveis impactos de diferentes padrões topológicos na organização funcional do cérebro, oferecendo suporte teórico para a interpretação crítica dos dados experimentais na neurociência da depressão.
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