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Lectura mental con resonancia magnética funcional
Los científicos pueden predecir con precisión cuál de mil imágenes está mirando una persona analizando la actividad cerebral utilizando imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI). El enfoque debería arrojar luz sobre cómo el cerebro procesa la información visual, y algún día podría usarse para reconstruir los sueños.
[La investigación] sugiere que las mediciones de la actividad cerebral basadas en fMRI contienen mucha más información sobre los procesos neuronales subyacentes de lo que se había apreciado anteriormente, dice Jack Gallant , neurocientífico de la Universidad de California, Berkeley, y autor principal del estudio.
FMRI detecta el flujo sanguíneo en el cerebro, dando una medida indirecta de la actividad cerebral. La mayoría de los estudios de resonancia magnética funcional hasta la fecha han utilizado la tecnología para identificar las partes del cerebro involucradas en diferentes tareas cognitivas, como leer o recordar caras. Sin embargo, el nuevo estudio adopta una tendencia emergente en fMRI: usar la tecnología para analizar el procesamiento de información neuronal. Al emplear modelos informáticos para analizar los tipos de información recopilada de la actividad neuronal, los científicos pueden intentar evaluar cómo se procesan las señales neuronales en diferentes áreas del cerebro y finalmente se fusionan para crear una percepción cohesiva. Los investigadores han utilizado anteriormente este enfoque para demostrar que se puede obtener cierta información visual a partir de datos de imágenes cerebrales, como si una persona está mirando caras o casas.
Según el estudio, publicado el miércoles en la versión online de la revista Naturaleza , los científicos primero recopilaron información sobre cómo el cerebro procesa las imágenes al registrar la actividad en la corteza visual mientras los sujetos miraban varios miles de imágenes seleccionadas al azar. Las neuronas en esta parte del cerebro responden a aspectos específicos de la escena visual, como un parche de luz y oscuridad fuertemente contrastantes, por lo que la actividad registrada en cada área del escáner cerebral refleja la información visual que procesan las neuronas en esa área del cerebro. el cerebro. Los investigadores recopilaron esta información para desarrollar un modelo informático que predeciría el patrón de actividad cerebral desencadenado por cualquier imagen.
Cuando a los voluntarios se les mostró más tarde una nueva imagen no incluida en el primer conjunto, el modelo de computadora pudo predecir correctamente qué imagen de 120 o 1,000 posibilidades miró la persona con 90 u 80 por ciento de precisión, respectivamente.
Pueden hacer esto con un sorprendente grado de precisión, dice Frank Tong , neurocientífico de la Universidad de Vanderbilt, en Nashville, TN, que no participó en la investigación. A la gente le sorprenderá la cantidad de información visual que estos investigadores pudieron extraer del cerebro.
Gallant y su equipo planean utilizar esta tecnología para comprender mejor cómo funciona el sistema visual mediante la construcción de modelos computacionales de varias teorías y luego probar su capacidad para interpretar exploraciones cerebrales. La forma más directa de probar las teorías sobre cómo el cerebro transforma la información es medir qué información se almacena en diferentes partes de la mente de la persona y cómo cambia de una estructura a otra, dice Ken Norman , neurocientífico de la Universidad de Princeton, en Nueva Jersey, que no participó en la investigación. Métodos similares también podrían ser útiles para determinar cómo esos pasos salen mal en personas con diferentes tipos de déficits cognitivos, dice.
Este enfoque también podría arrojar luz sobre fenómenos cognitivos que son difíciles de estudiar, como la atención. Por ejemplo, cuando una persona mira la imagen de un esquiador en una montaña, puede enfocarse en el esquiador en primer plano o en el paisaje montañoso en el fondo. Exactamente cómo sucede esto es una cuestión abierta importante en la neurociencia cognitiva. La actividad neuronal, y por lo tanto la información capturada por la fMRI, puede cambiar dependiendo de dónde la persona concentre su atención. Los modelos informáticos desarrollados por Tong han demostrado un éxito temprano en la predicción de dónde una persona centra su atención utilizando un enfoque similar.
A largo plazo, esta tecnología podría usarse para estudiar fenómenos aún más efímeros, como los sueños. Actualmente se desconoce si procesos como los sueños y la imaginación se realizan en el cerebro de una manera funcionalmente similar a la percepción, dice Gallant. Si lo son, entonces las técnicas desarrolladas en nuestro estudio deberían ser directamente aplicables.
Sin embargo, Gallant y otros advierten que la tecnología aún no es capaz de reconstruir desde cero lo que ve una persona. Si bien los investigadores están trabajando en esta capacidad, está muy limitada por la resolución de la propia fMRI. Los dispositivos de escaneo cerebral actuales tienen una resolución espacial de aproximadamente un milímetro, un área que contiene cientos de neuronas, cada una de las cuales responde a diferentes bits de información visual.
Una de las aplicaciones potenciales más provocativas para este tipo de tecnología de lectura de la mente ha sido la detección de mentiras, por ejemplo, tratar de determinar directamente a partir de la actividad cerebral si un sospechoso reconoce una fotografía de la escena de un crimen que ella dice que nunca ha visitado. (Ver Imaging Deception in the Brain). La mayoría de los neurocientíficos creen que no hay suficientes datos para determinar si este es un método confiable de detección de mentiras, y Gallant dice que es poco probable que su tecnología lo sea más. Cualquier dispositivo de lectura del cerebro que tenga como objetivo decodificar los recuerdos almacenados inevitablemente estará limitado no solo por la tecnología en sí, sino también por la calidad de la información almacenada.