Seminário: Circuitos da memória Pavloviana de medo e modelos genéticos para transtornos de ansiedade

Data: 19/10/16 (Quarta-Feira)

Hora:  12h50

Local: Bloco Beta, Auditório A005 (campus São Bernardo do Campo)

Palestrante: Dr. Vitor de Castro Gomes (UFSJ)

 

Tema: Circuitos da memória Pavloviana de medo e modelos genéticos para transtornos de ansiedade

Condicionamento Aversivo Pavloviano, também conhecido como Condicionamento Clássico Aversivo, é um importante modelo no estudo da neurobiologia do medo normal e patológico. Progresso na investigação da neurobiologia do medo Pavloviano aumentou o nosso entendimento de transtornos como a Ansiedade Generalizada e o Transtorno de Estresse pós-Traumático, com o desenvolvimento de estratégias de tratamento efetivas.

Neste seminário será descrito o Condicionamento Pavloviano, que é uma ferramenta chave no estudo da neurobiologia da ansiedade, assim como os circuitos neurais do medo pavloviano e os mecanismos moleculares desses circuitos que regulam a memória de medo.

Por fim será mostrado que a intensidade de uma determinada memória aversiva pode ter caráter hereditário. O estudo combinado destas várias estratégias de investigação (genes essenciais, neurônios e circuitos) do medo pavloviano pode contribuir ainda mais para o nosso conhecimento do medo normal e patológico.

 

Vitor de Castro Gomes

Vitor de Castro Gomes é Psicólogo, com Mestrado e Doutorado em Psicologia Clínica e Neurociências pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Possui pós-doutorado pelo Departamento de Psiquiatria e Neurociências da Uniformed Services University of the Health Sciences, Escola de Medicina, localizada em Bethesda, EUA.

Atualmente é pós-doutorando no Laboratório de Neurociência Experimental e Computacional do Departamento de Engenharia de Biossistemas da Universidade Federal de São João Del Rei, MG.

 

Confira o local no mapa <https://www.google.com.br/maps/place/R.+Arcturus,+3+-+Jardim+Antares,+S%C3%A3o+Bernardo+do+Campo+-+SP,+09606-070/@-23.6778077,-46.5627042,794m/data=!3m1!1e3!4m2!3m1!1s0x94ce43a830e9eeb5:0x236cd49a8954b602!6m1!1e1>.

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