Observando la toma de decisiones en el cerebro
Los neurocientíficos e ingenieros de Stanford usaron implantes neurales para rastrear la toma de decisiones en el cerebro, en tiempo real. Crédito: Gil Costa
Al decidir si seguir leyendo este artículo, es posible que cambie de opinión varias veces. Si bien su elección final será obvia para un observador, continuará desplazándose y leyendo, o hará clic en otro artículo, cualquier deliberación interna que haya tenido en el camino probablemente será inescrutable para cualquiera menos para usted. Esa vacilación clandestina es el foco de la investigación, publicada el 20 de enero en Nature, por investigadores de la Universidad de Stanford que estudian cómo las deliberaciones cognitivas se reflejan en la actividad neuronal.
Estos científicos e ingenieros desarrollaron un sistema que lee y decodifica la actividad de las células cerebrales de los monos mientras se les pide a los animales que identifiquen si una animación de puntos en movimiento se desplazaba ligeramente hacia la izquierda o hacia la derecha. El sistema reveló con éxito el proceso de toma de decisiones en curso de los monos en tiempo real, completo con el flujo y reflujo de la indecisión a lo largo del camino.
«Solo estaba mirando el rastro de actividad decodificado en la pantalla, no sabiendo en qué dirección se movían los puntos o qué estaba haciendo el mono, y podía decirle a Sania [Fong], la directora del laboratorio: «Él va a elegir bien», segundos antes de que el mono iniciara el movimiento para informar esa misma elección», recordó Diogo Peixoto, ex becario postdoctoral en neurobiología y coautor principal del artículo. «Hacía las cosas bien entre el 80 y el 90 por ciento de las veces, y eso realmente consolidó que funcionaba».
En experimentos posteriores, los investigadores incluso pudieron influir en las decisiones finales de los monos a través de manipulaciones subliminales. del movimiento del punto.
«Fundamentalmente, gran parte de nuestra cognición se debe a la actividad neuronal en curso que no se refleja abiertamente en el comportamiento, por lo que lo emocionante de esta investigación es que hemos demostrado que ahora podemos identificar e interpretar algunos de estos estados neuronales internos encubiertos», dijo el autor principal del estudio, William Newsome, profesor titular de la familia Harman en el Departamento de Neurobiología de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford.
«Estamos abriendo un ventana a un mundo de cognición que ha sido opaco para la ciencia hasta ahora», agregó Newsome, quien también es el Director Vincent VC Woo del Instituto de Neurociencias Wu Tsai.
Una decisión a la vez
Los estudios de neurociencia sobre la toma de decisiones generalmente han implicado estimar la actividad promedio de poblaciones de células cerebrales en cientos de ensayos. Pero este proceso pasa por alto las complejidades de una sola decisión y el hecho de que cada instancia de toma de decisiones es ligeramente diferente: la miríada de factores que influyen en si eliges leer este artículo hoy serán diferentes de los que te afectarían si hicieras lo mismo. decisión mañana.
«La cognición es realmente compleja y, cuando promedias varias pruebas, te pierdes detalles importantes sobre cómo llegamos a nuestras percepciones y cómo tomamos nuestras decisiones», dijo Jessica Verhein, MD /Doctor. estudiante de neurociencia y coautora principal del artículo.
Para estos experimentos, se equipó a los monos con un implante neural del tamaño de una uña del dedo meñique que reportó la actividad de 100 a 200 neuronas individuales cada 10 milisegundos mientras se les mostraban puntos digitales desfilando en una pantalla. Los investigadores colocaron este implante en la corteza premotora dorsal y en la corteza motora primaria porque, en investigaciones anteriores, encontraron que las señales neuronales de estas áreas del cerebro transmiten las decisiones de los animales y su confianza en esas decisiones.
Cada uno El video de puntos en movimiento fue único y duró menos de dos segundos, y los monos informaron sus decisiones sobre si los puntos se movían hacia la derecha o hacia la izquierda solo cuando se les solicitó una respuesta correcta dada en el momento correcto y ganaron una recompensa de jugo. Los monos señalaron claramente su elección, presionando un botón derecho o izquierdo en la pantalla.
Dentro del cerebro de los monos, sin embargo, el proceso de decisión era menos obvio. Las neuronas se comunican a través de ráfagas rápidas de señales eléctricas ruidosas, que ocurren junto con una ráfaga de otras actividades en el cerebro. Pero Peixoto fue capaz de predecir fácilmente las elecciones de los monos, en parte porque las mediciones de actividad que vio se alimentaron primero a través de una tubería de procesamiento y decodificación de señales basada en años de trabajo del laboratorio de Krishna Shenoy, profesor de Hong Seh y Vivian WM Lim. en la Escuela de Ingeniería y profesor, por cortesía, de neurobiología y de bioingeniería, e investigador del Instituto Médico Howard Hughes.
El equipo de Shenoy había estado usando su técnica de decodificación neuronal en tiempo real para otros fines. «Siempre tratamos de ayudar a las personas con parálisis leyendo sus intenciones. Por ejemplo, pueden pensar en cómo quieren mover los brazos y luego esa intención se ejecuta a través del decodificador para mover el cursor de una computadora en la pantalla para escribir mensajes», dijo Shenoy, coautora del artículo. «Por lo tanto, estamos midiendo constantemente la actividad neuronal, decodificándola milisegundo a milisegundo, y luego actuamos rápidamente sobre esta información en consecuencia».
En este estudio en particular, en lugar de predecir el movimiento inmediato del brazo, el Los investigadores querían predecir la intención sobre una próxima elección según lo informado por un movimiento del brazo que requería un nuevo algoritmo. Inspirándose en el trabajo de Roozbeh Kiani, ex becario postdoctoral en el laboratorio de Newsome, Peixoto y sus colegas perfeccionaron un algoritmo que capta las señales ruidosas de grupos de neuronas en la corteza premotora dorsal y la corteza motora primaria y las reinterpreta como una «decisión variable.» Esta variable describe la actividad que ocurre en el cerebro antes de la decisión de moverse.
«Con este algoritmo, podemos decodificar la decisión final del mono mucho antes de que mueva el dedo, y mucho menos el brazo, «, dijo Peixoto.
Tres experimentos
Los investigadores especularon que los valores más positivos de la variable de decisión indicaban una mayor confianza del mono en que los puntos se movían correctamente, mientras que los valores más negativos indicaban confianza. que los puntos se estaban desplazando hacia la izquierda. Para probar esta hipótesis, realizaron dos experimentos: uno en el que detenían la prueba tan pronto como la variable de decisión alcanzaba cierto umbral y otro en el que la detenían cuando la variable parecía indicar un cambio brusco en la decisión del mono.
Durante los primeros experimentos, los investigadores detuvieron las pruebas en cinco niveles elegidos al azar y, en los niveles más altos de la variable de decisión positiva o negativa, la variable predijo la decisión final del mono con un 98 por ciento de precisión. Las predicciones en el segundo experimento, en el que el mono probablemente había cambiado de opinión, fueron casi tan precisas.
Antes del tercer experimento, los investigadores verificaron cuántos puntos podían agregar durante la prueba antes de el mono se distrajo por el cambio en el estímulo. Luego, en el experimento, los investigadores agregaron puntos por debajo del umbral perceptible para ver si influiría subliminalmente en la decisión del mono. Y, aunque los nuevos puntos eran muy sutiles, a veces sesgaban las elecciones del mono hacia cualquier dirección en la que se movieran. La influencia de los nuevos puntos fue más fuerte si se agregaron al principio de la prueba y en cualquier punto donde la variable de decisión del mono era baja, lo que indica un nivel débil de certeza.
«Este último experimento, dirigido por Jessie [ Verhein], realmente nos permitió descartar algunos de los modelos comunes de toma de decisiones», dijo Newsome. De acuerdo con uno de esos modelos, las personas y los animales toman decisiones basadas en la suma acumulada de evidencia durante un juicio. Pero si esto fuera cierto, entonces el sesgo que introdujeron los investigadores con los nuevos puntos debería haber tenido el mismo efecto sin importar cuándo se introdujo. En cambio, los resultados parecieron respaldar un modelo alternativo, que establece que si un sujeto tiene suficiente confianza en la construcción de una decisión en su mente, o ha pasado demasiado tiempo deliberando, está menos inclinado a considerar nueva evidencia.
Nuevas preguntas, nuevas oportunidades
El laboratorio de Shenoy ya está repitiendo estos experimentos con participantes humanos con disfunciones neuronales que usan estos mismos implantes neuronales. Debido a las diferencias entre los cerebros de primates humanos y no humanos, los resultados podrían ser sorprendentes.
Las aplicaciones potenciales de este sistema más allá del estudio de la toma de decisiones incluyen investigaciones de atención visual, memoria de trabajo o emoción. Los investigadores creen que su avance tecnológico clave, que monitorea e interpreta estados cognitivos encubiertos a través de registros neuronales en tiempo real, debería resultar valioso para la neurociencia cognitiva en general, y están emocionados de ver cómo otros investigadores desarrollan su trabajo.
«The La esperanza es que esta investigación capte el interés de algunos estudiantes universitarios o recién graduados y se involucren en estas preguntas y sigan adelante durante los próximos 40 años», dijo Shenoy.
Explore más
Nuestra actividad cerebral podría ser estimulada para tomar decisiones más saludables Más información: Diogo Peixoto et al. Decodificación y perturbación de estados de decisión en tiempo real, Nature (2021). DOI: 10.1038/s41586-020-03181-9 Información de la revista: Nature
Proporcionado por la Universidad de Stanford Cita: Observando la toma de decisiones en el cerebro (2021, enero 25) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-01-decision-making-brain.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.