Una nueva teoría de lo que sucede en el cerebro cuando poco parece abierto: ScienceDaily

Hasta hace poco, los neurocientíficos creían que la actividad vigorosa en una parte visual del cerebro llamada corteza inferotemporal (TI) significaba que la persona estaba mirando algo nuevo, como la cara de un extraño o una pintura nunca antes vista. Una menor actividad de la corteza de TI, por otro lado, indica familiaridad.

Pero algo sobre esa teoría, llamada supresión de la repetición, no se mantuvo a la altura de la neurocientífica Nicole Rust de la Universidad de Pensilvania. «Diferentes imágenes producen diferentes cantidades de activación incluso cuando son todas nuevas», dice Rust, profesor asociado en el Departamento de Psicología. Además de esto, otros factores, como el brillo de una imagen o su contraste, producen un efecto similar.

En un artículo publicado en el procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias, ella y su colega postdoctoral Vahid Mehrpour, junto con el investigador Penn Travis Meyer y Eero Simoncelli de la Universidad de Nueva York, proponen una nueva teoría, en la que el cerebro comprende el nivel de activación esperado de una entrada sensorial y lo corrige, dejándose a los hombros. la señal de familiaridad. Lo llaman supresión sensorial referenciada.

El sistema visual

El laboratorio de Rust se enfoca en sistemas y neurociencia computacional, que combina mediciones de actividad neuronal y modelos matemáticos para comprender lo que sucede en el cerebro. Un aspecto se refiere al sistema visual. «El gran problema central con la visión es cómo hacer que la información del mundo llegue a nuestra cabeza de una manera interpretable. Sabemos que nuestros sistemas sensoriales tienen que descomponerla», dice.

Es un proceso complicado, muy simplificado aquí para mayor claridad: la información llega al ojo a través de las varillas y los conos. Viaja neurona por neurona a través de una pila de áreas del cerebro que forman el sistema visual y finalmente a un área del cerebro visual llamada corteza de TI. Sus 16 millones de neuronas se activan en diferentes patrones según lo que se esté viendo, y el cerebro debe interpretar los patrones para comprender lo que está viendo.

«Obtenga un patrón para una cara específica. Obtenga un patrón diferente para ‘taza de café’. Obtenga un patrón diferente para ‘lápiz'», dice Rust. «Esto es lo que hace el sistema visual. Reconstruye el mundo para ayudarte a descifrar lo que estás mirando».

Además de su papel en la visión, también se cree que la activación de la corteza informática juega un papel en la memoria. La supresión de la repetición, la vieja teoría, se basa en la idea de que existe un umbral de activación que se supera: cuanta más actividad neuronal le dice al cerebro que la imagen es nueva, menos indica la vista anteriormente.

Dado que varios factores afectan la cantidad total de actividad neuronal, también llamados picos, en la corteza de TI, el cerebro no puede discernir qué está causando específicamente la reacción. Podría ser memoria, contraste de imagen u otra cosa, dice Mehrpour. «Proponemos una nueva idea de que el cerebro corrige los cambios provocados por estos otros factores, en nuestro caso el contraste», dice. Después de esa calibración, lo que queda es la activación cerebral aislada para la familiaridad. En otras palabras, el cerebro comprende cuando mira algo que ha visto anteriormente.

Implicaciones a largo plazo

Para llegar a esta conclusión, los investigadores presentaron secuencias de imágenes en escala de grises a dos macacos rhesus machos adultos. Cada imagen apareció exactamente dos veces, la primera vez como nueva, la segunda como familiar, en una gama de combinaciones de alto y bajo contraste. Cada visión duró exactamente medio segundo. Los animales fueron entrenados para usar movimientos oculares para indicar si una imagen era nueva o familiar, ignorando los niveles de contraste.

Mientras los macacos realizaban esta tarea de memoria, los investigadores registraron la actividad neuronal en la corteza de TI, midiendo picos para cientos de neuronas individuales, un método único que difiere de los que miden proxies de actividad neuronal media en 10,000 neuronas activadas. Debido a que Rust y sus colegas querían comprender el código neuronal, necesitaban información para neuronas individuales.

Usando un enfoque matemático, descifraron patrones de picos que explicaban cómo los macacos podían distinguir la memoria del contraste. Esto finalmente confirmó su hipótesis. «La familiaridad y el contraste cambian la velocidad de disparo general», dice Rust. «Lo que estamos diciendo es que el cerebro puede separarse y aislarse entre sí».

En el futuro, una mejor comprensión de este proceso puede tener aplicaciones para la inteligencia artificial, dice Mehrpour. «Si sabemos cómo el cerebro representa y reconstruye la información en la memoria en presencia de cambios en la entrada sensorial como el contraste, podemos diseñar sistemas de inteligencia artificial que funcionen de la misma manera», dice. «Potencialmente podríamos construir máquinas que funcionen de la misma manera que lo hacen nuestros cerebros».

Más allá de eso, Rust dice que los hallazgos podrían tener implicaciones para el tratamiento de enfermedades que deterioran la memoria como el Alzheimer en el futuro. «Al comprender cómo funciona la memoria en un cerebro sano, es posible sentar las bases para desarrollar la prevención y los tratamientos para los trastornos relacionados con la memoria que afectan a una población que envejece».

Pero para que todo esto suceda, será crucial seguir investigando, dice. «Para hacerlo bien, necesitamos comprender la señal de memoria que impulsa el comportamiento». Este trabajo lleva a los neurocientíficos un paso más allá.