Quanto mais informações um modelo matemático incorpora, mais realista ele se torna, porém o sistema de equações resultante pode se tornar matematicamente intratável. Em qualquer trabalho de modelagem costuma-se seguir uma máxima atribuída a Albert Einstein: "Um modelo deve ser o mais simples possível, mas não mais simples". Assim, na medicina, a construção de um modelo matemático envolve como primeiro passo a identificação dos aspectos mais relevantes do sistema biológico a ser estudado.

No caso da modelagem em neurofisiologia, esta tarefa torna-se mais desafiadora, dada a complexidade do sistema nervoso central e a dificuldade de identificar os aspectos biológicos mais relevantes, sintetizando idéias de situações reais que, na maioria das vezes, se acham ocultas em um vasto emaranhado de variáveis. Isto é o que afirma Milkes Yone Alvarenga em sua tese de doutorado, Modelagem matemática do circuito tálamo-cortical: uma nova abordagem para o estudo da epilepsia de ausência, defendida na Unicamp, em agosto de 2001.

A pesquisadora, que foi orientada pelo professor Koichi Sameshima, da Faculdade de Medicina da USP, e co-orientada por Hyun Mo Yang (link para: mod15.htm), professor do Instituto de Matemática Aplicada da Unicamp, propôs um novo modelo matemático em neurofisiologia. "O ineditismo desta tese foi introduzir a abordagem matemática utilizada no estudo de dinâmica de populações de modelos em epidemiologia (link para: mod15.htm), em problemas de dinâmica da rede neuronal", afirma o professor Koichi Sameshima.

O trabalho investigou possíveis mecanismos que alteram a dinâmica de funcionamento de um circuito neural - tálamo-cortical - para desenvolver um modelo teórico (aplicável), focalizando a epilepsia de ausência. A partir desta investigação pode-se fazer um paralelo com mecanismos de atuação de algumas drogas anti-epilépticas conhecidas.