Cr\u00e9dito: Unsplash\/CC0 Public Domain <\/p>\n
Nuestros cerebros toman innumerables decisiones todos los d\u00edas, desde elegir si cruzar la calle hasta seleccionar la ruta m\u00e1s eficiente para ir al supermercado . Sin embargo, muchas de estas decisiones, incluso aquellas que requieren que nuestro cerebro tenga en cuenta m\u00faltiples fuentes de informaci\u00f3n al mismo tiempo, suceden tan r\u00e1pido que apenas somos conscientes del proceso involucrado. <\/p>\n
Jan Drugowitsch, profesor asistente de neurobiolog\u00eda en el Instituto Blavatnik de la Facultad de Medicina de Harvard, est\u00e1 intrigado por este proceso. Como neurobi\u00f3logo con un doctorado en aprendizaje autom\u00e1tico, utiliza una lente computacional para estudiar c\u00f3mo funciona el cerebro. \u00c9l est\u00e1 particularmente interesado en c\u00f3mo el cerebro toma informaci\u00f3n sobre el mundo y usa esta informaci\u00f3n para informar el comportamiento. El laboratorio de Drugowitsch se enfoca en la teor\u00eda, colaborando con experimentadores para probar teor\u00edas usando herramientas computacionales.<\/p>\n
En una conversaci\u00f3n con Harvard Medicine News, Drugowitsch profundiza en los detalles de su investigaci\u00f3n sobre c\u00f3mo el cerebro procesa la informaci\u00f3n para dividir- segundas decisiones. Tambi\u00e9n analiza el papel de la computaci\u00f3n y la importancia de la colaboraci\u00f3n para desentra\u00f1ar los misterios de la toma de decisiones.<\/p>\n
HMNews: \u00bfQu\u00e9 aspectos del cerebro y el comportamiento est\u00e1 estudiando?<\/p>\n
Drugowitsch: Gran parte de nuestro trabajo se centra en las percepciones sensoriales en escalas de tiempo muy breves, de milisegundos a segundos, y en c\u00f3mo convertimos esas percepciones en decisiones. Por ejemplo, una experiencia humana cotidiana es tomar la decisi\u00f3n de cruzar la calle. Para hacer esto, debemos averiguar si la situaci\u00f3n del tr\u00e1fico es segura, incluso si tenemos tiempo suficiente para cruzar antes de que llegue un autom\u00f3vil. Para la mayor\u00eda de las personas, esta decisi\u00f3n ocurre de manera inconsciente utilizando diferentes fuentes de informaci\u00f3n, como el flujo de tr\u00e1fico a la izquierda y a la derecha y el sonido de los autom\u00f3viles que se aproximan. En mi laboratorio estamos estudiando procesos como este que ocurren de manera autom\u00e1tica y eficiente en el cerebro. Nos preguntamos, \u00bfc\u00f3mo combina el cerebro m\u00faltiples fuentes de informaci\u00f3n a lo largo del tiempo para tomar este tipo de decisiones?<\/p>\n
Durante los \u00faltimos a\u00f1os, hemos estado estudiando dominios cada vez m\u00e1s complejos sobre c\u00f3mo tomamos estas decisiones. . Hemos demostrado que muchas de estas elecciones siguen los principios de la toma de decisiones estad\u00edstica porque la informaci\u00f3n que tenemos es incierta, por lo que tenemos que comparar diferentes fuentes de informaci\u00f3n entre s\u00ed y preguntar: \u00ab\u00bfEstamos lo suficientemente seguros como para comprometernos con una elecci\u00f3n? \u00bb Mi laboratorio ha estado formulando modelos estad\u00edsticos que capturan el proceso, incluidas complejidades como el equilibrio entre velocidad y precisi\u00f3n.<\/p>\n
Ahora, estamos cambiando para comprender comportamientos m\u00e1s continuos, como la navegaci\u00f3n. Por ejemplo, hacer un seguimiento de la direcci\u00f3n durante la navegaci\u00f3n es un proceso que no tiene pasos discretos; hacemos un seguimiento de nuestra direcci\u00f3n de manera constante y usamos esta informaci\u00f3n para tomar decisiones de comportamiento. Queremos saber c\u00f3mo el cerebro hace esto en una escala de tiempo continua.<\/p>\n
HMNews: Utiliza herramientas computacionales en su investigaci\u00f3n. \u00bfQu\u00e9 es la neurociencia computacional?<\/p>\n
Drugowitsch: Actualmente existen dos formas de neurociencia computacional. La neurociencia computacional tradicional implica la construcci\u00f3n de modelos en el lenguaje de las matem\u00e1ticas, la f\u00edsica y la ingenier\u00eda para describir hip\u00f3tesis sobre c\u00f3mo el cerebro realiza los c\u00e1lculos. Estos c\u00e1lculos suelen estar relacionados con la forma en que el cerebro procesa la informaci\u00f3n sobre el mundo. Tambi\u00e9n ha surgido una nueva forma de neurociencia computacional con la capacidad de recopilar conjuntos de datos mucho m\u00e1s grandes sobre el cerebro. Este tipo de neurociencia computacional implica desarrollar y utilizar herramientas m\u00e1s sofisticadas para procesar datos neuronales complejos. Usamos ambos en nuestro trabajo.<\/p>\n
Un enfoque de mi laboratorio es c\u00f3mo los humanos y los animales manejan informaci\u00f3n incierta. Esencialmente, toda la informaci\u00f3n que tenemos sobre el mundo es incierta, y manejar informaci\u00f3n incierta nos traslada al \u00e1mbito de las estad\u00edsticas. Usamos muchas herramientas de la estad\u00edstica porque proporcionan el lenguaje adecuado para hablar de creencias sobre las cosas del mundo. M\u00e1s espec\u00edficamente, usamos estad\u00edsticas bayesianas para formular modelos de c\u00f3mo se procesa la informaci\u00f3n incierta en el sentido abstracto. Luego usamos herramientas de la f\u00edsica para definir c\u00f3mo se puede realizar en el cerebro este procesamiento de informaci\u00f3n con el que hemos trabajado a nivel estad\u00edstico. Aqu\u00ed es donde entra en juego la biolog\u00eda: introduce restricciones sobre c\u00f3mo funciona el cerebro y c\u00f3mo ejecuta estos c\u00e1lculos estad\u00edsticos.<\/p>\n
HMNews: Su art\u00edculo recientemente publicado en Neuron sobre la navegaci\u00f3n en el cerebro utiliza algunos de los enfoques anteriores. \u00bfPuede contarnos un poco m\u00e1s sobre este trabajo?<\/p>\n
Drugowitsch: Nuestra investigaci\u00f3n se basa en una observaci\u00f3n experimental anterior sobre las c\u00e9lulas de lugar, una poblaci\u00f3n de c\u00e9lulas en el hipocampo del cerebro que representan nuestra ubicaci\u00f3n en el espacio. Esta observaci\u00f3n, realizada en ratones y ratas, es que mientras un roedor est\u00e1 quieto, las c\u00e9lulas del lugar se activan repentinamente en una secuencia r\u00e1pida de r\u00e1fagas que parece simular la trayectoria del animal a trav\u00e9s del medio ambiente. Hay dos hip\u00f3tesis sobre el papel de esta actividad. Una es que nos ayuda a memorizar lo que hemos hecho antes y pasarlo a la memoria a largo plazo. La otra es que nos ayuda a planificar la navegaci\u00f3n futura.<\/p>\n
Antes de abordar estas hip\u00f3tesis, quer\u00edamos refinar nuestra comprensi\u00f3n de lo que realmente hacen estas r\u00e1fagas al comprender mejor los datos. Utilizamos datos existentes sobre ratas que buscaban comida en un entorno de dos metros por dos metros y aplicamos m\u00e9todos estad\u00edsticos bayesianos para obtener una imagen m\u00e1s completa de la actividad en las c\u00e9lulas del lugar.<\/p>\n
Anteriormente, los cient\u00edficos pensaban que solo una peque\u00f1a subconjunto de las r\u00e1fagas en el lugar c\u00e9lulas estimularon trayectorias a trav\u00e9s de entornos abiertos. Sin embargo, encontramos que la mayor\u00eda de los estallidos son parte de estas trayectorias. Adem\u00e1s, las trayectorias de estos estallidos presentan un impulso como si el animal se estuviera moviendo realmente por el espacio, aunque est\u00e9 estacionario. Esto es interesante porque un trabajo anterior sobre la actividad de las c\u00e9lulas de lugar durante el sue\u00f1o descubri\u00f3 que las trayectorias de esos estallidos no presentan impulso. Por lo tanto, nuestros hallazgos sugieren que los estallidos de actividad en las c\u00e9lulas pueden desempe\u00f1ar un papel fundamentalmente diferente dependiendo de si un animal est\u00e1 despierto o dormido. Ahora que tenemos esta informaci\u00f3n, podemos volver a construir modelos computacionales para comprender c\u00f3mo las c\u00e9lulas de lugar nos ayudan a planificar y navegar por el mundo.<\/p>\n
HMNews: \u00bfPor qu\u00e9 cree que la neurociencia se est\u00e1 moviendo en una direcci\u00f3n computacional? <\/p>\n
Drugowitsch: Creo que la adopci\u00f3n de m\u00e1s herramientas computacionales es en parte una respuesta a las muchas posibilidades que existen hoy en d\u00eda para recopilar datos complejos. Anteriormente, si grab\u00e1bamos desde una sola neurona mientras un animal hac\u00eda una tarea simple, pod\u00edamos interpretar nuestros datos sin usar modelos complejos. Ahora, registramos rutinariamente cientos o miles de neuronas en el cerebro mientras los animales realizan tareas complejas, lo que lleva a datos que solo pueden analizarse con modelos computacionales complejos. Se ha dado cuenta de que la mayor\u00eda de los neurocient\u00edficos necesitan al menos una comprensi\u00f3n b\u00e1sica de c\u00f3mo funcionan estos modelos computacionales, lo que ha creado un impulso hacia una mayor alfabetizaci\u00f3n en neurociencia computacional.<\/p>\n
Con este fin, codirijo un certificado programa en neurociencia computacional para estudiantes de posgrado en HMS. El programa comenz\u00f3 porque notamos una demanda creciente de estudiantes para aprender habilidades cuantitativas, pero los cursos que ofrecimos en esta \u00e1rea no eran lo suficientemente amplios. Nuestro objetivo es desarrollar nuevos cursos que brinden a los estudiantes las habilidades que necesitan para comprender la gama completa de herramientas computacionales que se est\u00e1n desarrollando para analizar datos de neurociencia. Tambi\u00e9n queremos aumentar la cohesi\u00f3n de la comunidad de neurociencia computacional en HMS y proporcionar m\u00e1s foros donde los estudiantes puedan discutir preguntas en el campo. <\/p>\n
HMNews: \u00bfQu\u00e9 lo motiv\u00f3 a dedicarse a la neurociencia computacional? <\/p>\n
Drugowitsch: Quer\u00eda convertirme en neurocient\u00edfico computacional porque creo firmemente que comprender el cerebro requiere una complejidad de pensamiento que no se puede lograr solo con la intuici\u00f3n y muchos experimentos tradicionales se basan en la intuici\u00f3n. Muy a menudo encuentro que las cosas son diferentes de lo que esperaba, lo que fortalece mi creencia de que debemos construir modelos formales de c\u00f3mo funciona el cerebro para poder progresar en nuestra comprensi\u00f3n. La formulaci\u00f3n de estos modelos ampl\u00eda nuestra capacidad de pensar en interacciones complejas en el cerebro que van m\u00e1s all\u00e1 de lo que podemos retener en nuestras cabezas. Estamos subcontratando esta complejidad a herramientas que se han desarrollado en matem\u00e1ticas y f\u00edsica.<\/p>\n
En general, me motiva la curiosidad, trato de averiguar cosas nuevas y de descubrir los principios que definen c\u00f3mo funcionar. En mi laboratorio, nos gusta hacer preguntas espec\u00edficas porque esta es la \u00fanica forma de hacer predicciones comprobables experimentalmente. Sin embargo, esperamos descubrir los principios generales que subyacen a estas preguntas. Si estamos estudiando c\u00f3mo un animal realiza comportamientos particulares, tratamos de extraer una generalizaci\u00f3n de esa situaci\u00f3n espec\u00edfica que podemos probar en otro conjunto de experimentos. La neurociencia computacional nos brinda las herramientas que necesitamos para explorar estas preguntas.<\/p>\n
HMNews: En su trabajo, a menudo forma equipo con colegas de otras ramas de la neurobiolog\u00eda. \u00bfPor qu\u00e9?<\/p>\n
Drugowitsch: La construcci\u00f3n de teor\u00edas y la ejecuci\u00f3n de experimentos requieren un conjunto diferente de habilidades, por lo que las colaboraciones permiten a los te\u00f3ricos como yo trabajar con experimentadores dotados de una manera fruct\u00edfera.<\/p>\n
Hay muchas teor\u00edas en neurociencia computacional que siguen sin probarse, por lo que al colaborar con experimentadores podemos probar esas teor\u00edas para ver si los datos las respaldan.<\/p>\n
En algunos casos, trabajamos con cient\u00edficos que realizan experimentos con humanos. El beneficio de los experimentos con humanos es que el entrenamiento es r\u00e1pido: los humanos pueden realizar tareas complejas de inmediato. La desventaja es que es dif\u00edcil mirar dentro de sus cerebros. Para otras preguntas, especialmente aquellas sobre conexiones neuronales espec\u00edficas, colaboramos con cient\u00edficos que estudian animales. Por ejemplo, estamos trabajando con Rachel Wilson, que estudia la neurofisiolog\u00eda de la dros\u00f3fila [mosca de la fruta]. Nos preguntamos, \u00bfc\u00f3mo un circuito neural espec\u00edfico en el cerebro de la dros\u00f3fila realiza c\u00e1lculos espec\u00edficos? Esperamos que los motivos que descubramos puedan generalizarse entre especies, incluidos los humanos.<\/p>\n
En mi laboratorio, podemos desarrollar teor\u00edas del cielo azul, pero al final del d\u00eda necesitamos conectarlas. teor\u00edas a los datos recopilados en el mundo real. Trabajar con personas que realizan experimentos nos permite hacer eso. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Comprender el sistema visual del cerebro podr\u00eda informar el desarrollo de mejores sistemas artificiales M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Emma L. Krause et al, Una gran mayor\u00eda de ondas de onda aguda del hipocampo despierto presentan trayectorias espaciales con impulso, Neuron (2021). DOI: 10.1016\/j.neuron.2021.11.014 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Neuron <\/p>\n Proporcionado por la Escuela de Medicina de Harvard Cita<\/strong>: Las herramientas computacionales ayudan a los cient\u00edficos a comprender c\u00f3mo se divide el cerebro -segunda decisiones (2021, 16 de diciembre) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-12-tools-scientists-brain-split-second-decisions.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cr\u00e9dito: Unsplash\/CC0 Public Domain Nuestros cerebros toman innumerables decisiones todos los d\u00edas, desde elegir si cruzar la calle hasta seleccionar la ruta m\u00e1s eficiente para ir al supermercado . Sin embargo, muchas de estas decisiones, incluso aquellas que requieren que nuestro cerebro tenga en cuenta m\u00faltiples fuentes de informaci\u00f3n al mismo tiempo, suceden tan r\u00e1pido … Continuar leyendo \u00abLas herramientas computacionales ayudan a los cient\u00edficos a comprender c\u00f3mo el cerebro toma decisiones en una fracci\u00f3n de segundo\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-4358","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4358","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4358"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4358\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4358"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4358"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4358"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}