Conheça a pesquisa:
O projeto aplica ferramentas da física estatística para identificar biomarcadores da doença de Alzheimer (AD) e de envelhecimento a partir da análise de grandes bases de dados de magnetoencefalografia (MEG). Serão calculadas medidas de entropia, complexidade e causalidade para caracterizar padrões dinâmicos da atividade cerebral. O objetivo é diferenciar indivíduos saudáveis daqueles em estágios iniciais da doença e, em particular, distinguir pacientes com comprometimento cognitivo leve (MCI) que evoluem para AD daqueles que permanecem estáveis. Para isso, será utilizado o plano complexidade–entropia (CxH), que permite identificar diferentes regimes de organização da atividade cerebral. Espera-se que essa abordagem contribua para o desenvolvimento de ferramentas preditivas para diagnóstico e para estratégias de intervenção mais personalizadas em doenças neurodegenerativas.
Prêmios e títulos:
Menção máxima cum laude no doutorado em Física pela Universidad de las Islas Baleares no Institute for Cross-Disciplinary Physics and Complex Systems (IFISC) (2014)
Prêmio Para Mulheres na Ciência L’Oréal-UNESCO-ABC na área de Física (2022)
1º PRÊMIO MENINAS E MULHERES NA CIÊNCIA da Universidade Federal de Alagoas (2023)
Publicações selecionadas:
Da Paz, Ícaro Rodolfo Soares Coelho, Pedro FA Silva, Helena Bordini de Lucas, Sérgio HA Lira, Osvaldo A. Rosso, and Fernanda Selingardi Matias. “Symbolic information approach applied to human intracranial data to characterize and distinguish different congnitive processes.” Physical Review E 110, no. 2 (2024): 024403. https://journals.aps.org/pre/abstract/10.1103/PhysRevE.110.024403 arxiv: https://arxiv.org/pdf/2404.17981
Lotfi, Nastaran, Thais Feliciano, Leandro AA Aguiar, Thais Priscila Lima Silva, Tawan TA Carvalho, Osvaldo A. Rosso, Mauro Copelli, Fernanda Selingardi Matias, and Pedro V. Carelli. “Statistical complexity is maximized close to criticality in cortical dynamics.” Physical Review E 103, no. 1 (2021): 012415. https://journals.aps.org/pre/abstract/10.1103/PhysRevE.103.012415 arxiv: https://arxiv.org/pdf/2010.04123
Carlos, Francisco Leandro P., Maria Carla Navas, Ícaro Rodolfo Soares Coelho Da Paz, Helena Bordini de Lucas, Maciel-Monteiro Ubirakitan, Marcelo Cairrão Araújo Rodrigues, Moises Aguilar Domingo, Eva Herrera-Gutiérrez, Osvaldo A. Rosso, Luz Bavassi, Fernanda Selingardi Matias. “A statistical complexity measure can differentiate Go/NoGo trials during a visual-motor task using human electroencephalogram data.” Physica D: Nonlinear Phenomena (2025): 134955. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0167278925004324 arxiv: https://arxiv.org/pdf/2507.16159
Matias, Fernanda Selingardi., Leonardo L. Gollo, Pedro V. Carelli, Steven L. Bressler, Mauro Copelli, and Claudio R. Mirasso. “Modeling positive Granger causality and negative phase lag between cortical areas.” NeuroImage 99 (2014): 411-418. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1053811914004480 pdf: https://ifisc.uib-csic.es/documents/364/news_415_SincronitzacioAnticipadaArticuloNeuroImage22052014.pdf
Machado, Julio Nunes, and Fernanda Selingardi Matias. “Phase bistability between anticipated and delayed synchronization in neuronal populations.” Physical Review E 102, no. 3 (2020): 032412. https://journals.aps.org/pre/abstract/10.1103/PhysRevE.102.032412 https://arxiv.org/pdf/2008.11891
Matias, Fernanda S., Pedro V. Carelli, Claudio R. Mirasso, and Mauro Copelli. “Anticipated synchronization in neuronal circuits unveiled by a phase-response-curve analysis.” Physical Review E 95, no. 5 (2017): 052410. https://journals.aps.org/pre/abstract/10.1103/PhysRevE.95.052410 arxiv: https://arxiv.org/pdf/1703.03444
