Nueva investigación

Avanzan en la comprensión del mecanismo neural de la simulación mental

Cerebro
PIXABAY
Publicado 20/09/2016 7:24:36CET

MADRID, 20 Sep. (EUROPA PRESS) -

Cuando una persona se despierta en su habitación con las luces apagadas y quiere salir; se dirige hacia la puerta con sus brazos elevados hacia delante con el objetivo es predecir la distancia a la puerta basándose en el recuerdo de su dormitorio y los pasos que ya ha dado. De esta forma, si toca una pared o un mueble, sabe que debe afinar la predicción. Éste es un ejemplo de lo importante que es complementar la información sensorial limitada con las propias acciones para captar la situación, por lo que saber cómo el cerebro entiende una función cognitiva tan compleja es un tema importante de la neurociencia.

Hacer frente a la entrada sensorial limitada es también un tema omnipresente en la ingeniería. Un sistema de navegación para automóviles, por ejemplo, puede predecir la posición actual del coche según la rotación de las ruedas, incluso cuando falta una señal GPS o está distorsionada por la entrada en un túnel o en rascacielos. Tan pronto como la señal GPS vuelve a estar disponible, el sistema de navegación refina y actualiza su estimación de la posición. Tal iteración de la predicción y la actualización se describe por una teoría llamada "inferencia bayesiana dinámica".

En una colaboración de la Unidad de Computación Neural y la Unidad de Neuroimagen Óptica en el Instituto de Okinawa de Ciencia y Tecnología de la Universidad de Graduados (OIST, por sus siglas en inglés), en Japón, el doctor Akihiro Funamizu, el profesor Bernd Kuhn, y el profesor Kenji Doya analizaron la actividad cerebral de ratones al acercarse a un destino bajo estímulos sensoriales interrumpidos. El Proyecto Kakenhi MEXT sobre "Predicción y toma de decisiones" financió la investigación, cuyos resultados se publican en la edición de este lunes de 'Nature Neuroscience'.

El equipo hizo un pequeño agujero en los cráneos de ratones y los cubrió con un vidrio implantado en cada uno de sus cerebros sobre la corteza parietal. Además, se les ató una pequeña placa de metal en la cabeza para sujetar la cabeza bajo el microscopio.

La lámina de la cubierta actúa como una ventana a través de la cual los investigadores podrían registrar las actividades de cientos de neuronas usando una proteína fluorescente sensible al calcio que se expresa específicamente en las neuronas en la corteza cerebral. Tras la excitación de una neurona, el calcio fluye en la célula, lo que provoca un cambio en la fluorescencia de la proteína.

REALIZAN EXPERIMENTOS CON REALIDAD VIRTUAL EN RATONES

El equipo empleó un método llamado microscopía de dos fotones para monitorizar el cambio en la fluorescencia de las neuronas a diferentes profundidades del circuito cortical. El equipo de investigación construyó un sistema de realidad virtual en el que se puede hacer a un ratón creer que está caminando libremente, pero en realidad, está bajo un microscopio.

Este sistema de realidad virtual diseñado por estos científicos incluye una pelota de espuma de poliestireno flotando al aire en la que el ratón puede caminar y un sistema de sonido que puede emitir sonidos para simular el movimiento hacia o más allá de una fuente de sonido.

Un ensayo experimental comienza con una fuente de sonido que simula una distancia de 67 a 134 centímetros (cm) por delante y 25 cm a la izquierda del ratón. A medida que el ratón avanza y hace girar la bola, el sonido se ajusta para imitar la aproximación del ratón a la fuente aumentando el volumen y cambiando de dirección.

Cuando el ratón llega justo al lado de la fuente de sonido, gotas de agua con azúcar salen de un tubo frente al ratón como una recompensa por alcanzar la meta. Después de que los roedores aprenden que serán recompensados en la posición de la meta, aumentan los lametones al tubo a medida que se acercan más a la posición de meta, esperando la llegada del agua con azúcar.

Posteriormente, el equipo probó qué sucede si se elimina el sonido para ciertas distancias simuladas en segmentos de aproximadamente 20 cm. Incluso cuando no se les pone sonido, los ratones incrementaban los lametones a medida que se acercaban a la posición de la meta anticipándose a la recompensa.

Esto significa que los ratones predijeron la distancia objetivo en base a su propio movimiento, al igual que el efecto bayesiano dinámico de un sistema de navegación para automóviles predice la ubicación de un coche por la rotación de los neumáticos en un túnel. Muchas neuronas cambiaron sus actividades en función de la distancia al objetivo y, de manera interesante, muchas de ellas mantuvieron su actividad incluso cuando el sonido se apagó.

LA CORTEZA PARIETAL, CLAVE EN LA PREDICCIÓN DE LA POSICIÓN

Además, cuando el equipo inyectó un medicamento que suprime actividades neuronales en una región del cerebro de los ratones, llamada la corteza parietal, encontraron que los roedores no incrementaron sus lametones cuando se omitió el sonido. Según los investigadores, esto sugiere que la corteza parietal juega un papel en la predicción de la posición de la meta.

Con el fin de explorar más a fondo lo que representa la actividad de estas neuronas, el equipo aplicó un método de decodificación neuronal probabilística. Se observa cada neurona desde más de 150 ensayos del experimento y se puede identificar su probabilidad de convertirse en activa a diferentes distancias a la meta. Este método permitió al equipo estimar la distancia de cada ratón a la meta a partir de las actividades registradas de aproximadamente 50 neuronas en cada momento.

Sorprendentemente, las neuronas en la corteza parietal predicen el cambio en la distancia objetivo debido al movimiento del ratón, incluso en las partes donde se omitió el sonido. Cuando se le dio sonido, la distancia predicha a partir del sonido se hizo más precisa. Estos resultados muestran que la corteza parietal predice la distancia a la meta debido a los propios movimientos del ratón, incluso cuando los estímulos sensoriales faltan, y actualiza la predicción cuando los estímulos sensoriales están disponibles, de la misma forma que la inferencia bayesiana dinámica.

La hipótesis de que el circuito neuronal de la corteza cerebral se da cuenta de la inferencia bayesiana dinámica ha sido propuesta antes, pero ésta es la primera evidencia experimental que muestra que una región de la corteza cerebral se da cuenta de la inferencia bayesiana dinámica utilizando información de la acción.

En la inferencia bayesiana dinámica, el cerebro predice el estado actual del mundo basándose en los estímulos sensoriales del pasado y las acciones motoras. "Ésta puede ser la forma básica de la simulación mental", dice el profesor Doya. La simulación mental es el proceso fundamental para planificar la acción, la toma de decisiones, el pensamiento y el lenguaje.

El equipo del profesor Doya también ha demostrado que un circuito neuronal que incluye la corteza parietal se activa cuando los sujetos humanos llevan a cabo la simulación mental en un escáner de resonancia magnética funcional. El equipo de investigación tiene como objetivo analizar más a fondo los datos para obtener la imagen completa del mecanismo de simulación mental.

Entender el mecanismo neural de la simulación mental da una respuesta a la pregunta fundamental de cómo se forman los pensamientos. Debería también contribuir a comprender las causas de los trastornos psiquiátricos provocados por simulación mental deficiente, como la esquizofrenia, la depresión y el autismo. Por otra parte, al entender los mecanismos de cálculo del cerebro, puede ser posible diseñar robots y programas que piensen como lo hace el cerebro, por lo que los autores de este trabajo entienden que su investigación contribuye a la comprensión general de cómo el cerebro nos permite funcionar.

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