Los neurobiólogos toman un desvío inesperado para descifrar la toma de decisiones

Crédito: Unsplash/CC0 Public Domain

En un artículo publicado en Nature Neuroscience la semana pasada, investigadores de la Universidad de Pittsburgh describieron cómo las señales de recompensa en el cerebro son moduladas por la incertidumbre. Las señales de dopamina están entrelazadas con el aprendizaje de recompensas; le enseñan al cerebro qué señales o acciones predicen las mejores recompensas. Los nuevos hallazgos del laboratorio Stauffer de la Facultad de Medicina de Pitt indican que las señales de dopamina también reflejan la certeza que rodea a las predicciones de recompensa.

En resumen, las señales de dopamina podrían enseñarle al cerebro la probabilidad de obtener una recompensa.

Los autores del estudio incluyeron a tres estudiantes graduados Kathryn (Kati) Rothenhoefer, Aydin Alikaya y Tao Hong, además como profesor asistente de neurobiología Dr. William Stauffer.

Rothenhoefer (KR) y Stauffer (WS) compartieron su opinión sobre los mensajes clave que revela su trabajo sobre el funcionamiento interno del cerebro.

Brevemente, ¿cuáles son los antecedentes de este estudio?

KR: Estábamos estudiando la ambigüedad, un factor ambiental complejo que dificulta que los humanos y los animales sepan qué predecir, y este proyecto fue un desvío genial que surgió orgánicamente de nuestros datos preliminares. Encontramos algo interesante que no esperábamos y lo vimos hasta el final.

WS: Las neuronas de dopamina son cruciales para el aprendizaje de recompensas. Las neuronas de dopamina se activan con recompensas mejores de lo previsto y se suprimen con recompensas peores de lo previsto. Este patrón de actividad recuerda a los «errores de predicción de recompensas», las diferencias entre las recompensas recibidas y las predichas.

Los errores de predicción de recompensas son cruciales para el aprendizaje de animales y máquinas. Sin embargo, en las teorías clásicas de aprendizaje de animales y máquinas, las «recompensas previstas» son simplemente el valor promedio de los resultados pasados. Aunque estas predicciones son útiles, sería mucho más útil para predecir valores promedio, así como estadísticas más complejas que reflejan incertidumbre. Por lo tanto, queríamos saber si las señales de enseñanza de la dopamina reflejan esas estadísticas más complejas y si podrían usarse para enseñar al cerebro sobre los incentivos del mundo real.

¿Cuáles son los principales hallazgos de su trabajo?

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WS: El hallazgo principal es que las recompensas raras amplifican las respuestas de dopamina en comparación con las recompensas de tamaño idéntico que se entregan con mayor frecuencia. Esto implica que las señales neuronales predictivas reflejan la incertidumbre que rodea las predicciones y no solo los valores predichos. También significa que uno de los principales sistemas de aprendizaje de recompensas en el cerebro puede estimar la incertidumbre y potencialmente enseñar a las estructuras cerebrales posteriores acerca de esa incertidumbre.

¿Qué hallazgos te emocionaron personalmente?

KR: Este fue el primer conjunto de datos neuronales que he recopilado, por lo que tener resultados tan claros que muestran que las neuronas de dopamina son más complejas de lo que pensábamos en el pasado fue realmente asombroso. No todos los días se puede agregar información novedosa a un dogma largamente aceptado en la literatura.

WS: Las computadoras se usan como una analogía para comprender el cerebro y sus funciones. Sin embargo, muchos neurocientíficos creen que la computación es más que una analogía. En el nivel más básico, el cerebro es un sistema de procesamiento de información. Estudio las neuronas de dopamina porque podemos ‘ver’ el cerebro realizando cálculos matemáticos. Hay pocos otros sistemas neuronales donde tenemos evidencia tan directa de la naturaleza algorítmica de las respuestas neuronales. Es simplemente fascinante, y estos resultados indican un nuevo aspecto de ese algoritmo. Es decir, que los sistemas de aprendizaje de recompensas se adaptan a la incertidumbre.

¿Qué recomendaciones tiene para futuras investigaciones como resultado de este estudio?

KR: Estoy emocionado de volver a nuestro original proyecto previsto, que es cómo el cerebro se enfrenta a elecciones ambiguas. Esto integrará lo que sabemos ahora sobre cómo las neuronas de dopamina codifican información sobre entornos de recompensa complejos con lo que los tomadores de decisiones creen sobre elecciones ambiguas y cómo eligen tomar decisiones en estos contextos.

WS: La razón por la que hice el estudio es porque estoy interesado en comprender cómo se aplican las creencias sobre la probabilidad a las elecciones bajo ambigüedad. Bajo ambigüedad, las decisiones económicas se toman sin conocer las probabilidades de resultado. Por lo tanto, quienes toman las decisiones se ven obligados a aplicar sus creencias acerca de las probabilidades para tomar decisiones. Hicimos este estudio como un primer paso para comprender cómo se codifican las distribuciones de probabilidad de valor y recompensa en el cerebro, y qué forma pueden tomar estas creencias. Con estos resultados en la mano, ¡ahora volveremos a estudiar las opciones! Sin embargo, apuesto a que estos resultados tienen implicaciones de gran alcance para los sistemas de aprendizaje basados en inteligencia biológica y artificial.

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Las neuronas de dopamina reflexionan sobre sus opciones Más información: Kathryn M. Rothenhoefer et al. Las recompensas raras amplifican las respuestas de dopamina, Nature Neuroscience (2021). DOI: 10.1038/s41593-021-00807-7 Información de la revista: Nature Neuroscience

Proporcionado por la Universidad de Pittsburgh Cita: Los neurobiólogos toman un desvío inesperado para decodificar la decisión: making (2021, 17 de marzo) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-03-neurobiologists-unexpected-detour-decode-decision-making.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.