Observan el preciso momento en que el cerebro cambia de idea

Investigadores de la Universidad de Stanford (EE.UU.) que estudian cómo toma decisiones el cerebro han registrado, por primera vez, las fluctuaciones momento a momento de las señales del cerebro producidas cuando un mono que hace elecciones libres cambia de opinión.

Los hallazgos son el resultado de los experimentos dirigidos por el profesor de ingeniería eléctrica Krishna Shenoy, cuyo laboratorio de Stanford se centra en el control del movimiento y prótesis neurales -tales como brazos artificiales- controladas por el cerebro del usuario.

"Este descubrimiento básico de neurociencia ayudará a crear prótesis neuronales que pueden retener el movimiento de un brazo protésico hasta que el usuario esté seguro de su decisión, evitando así movimientos prematuros o inoportunos", explica Shenoy en la información de la universidad.

Los experimentos se describen en la revista eLife, y fueron realizadas por el neurocientífico Matthew Kaufman mientras era estudiante de grado, en el laboratorio de Shenoy.

Kaufman enseñó a monos de laboratorio a realizar una tarea de toma de decisiones. Luego desarrolló una técnica para rastrear las señales cerebrales que ocurren durante una sola decisión, con una fracción de segundo de precisión. Este avance reveló las señales neuronales que se producían durante una vacilación momentánea o cuando el mono cambiaba de opinión.

"Estamos viendo muchos fenómenos cognitivos en el cerebro por primera vez", dice Kaufman, que ahora trabaja en el Laboratorio Cold Spring Harbor de Nueva York. "El resultado más importante de nuestro trabajo es que podemos rastrear una sola decisión y ver cómo llegó el mono a ella: si decidió rápidamente, lentamente, o cambió de opinión a medio camino."

Los experimentos

Los experimentos involucraron a monos entrenados para llegar a cualquiera de dos objetivos en una pantalla de ordenador. A menudo era posible llegar a cualquiera de los objetivos, lo que invitaba a una elección libre. A veces, uno de los objetivos estaba bloqueado, lo que provocaba una elección forzada. Otras veces, los investigadores cambiaban entre estas dos configuraciones mientras el mono estaba decidiendo, fomentando un cambio de mentalidad.

La investigación se centró en el tiempo que el mono pasaba deliberando, antes de que comenzara el movimiento real. Los monos fueron entrenados para sentarse quietos mientras dos objetivos vibrantes eran colocados a ambos lados de una pantalla de ordenador.

Barreras de color en la pantalla creaban un laberinto sencillo. Cuando los blancos dejaban de vibrar los monos fueron entrenados para pasar a uno u otro destino moviendo el dedo a través del laberinto hasta tocar uno de los objetivos.

Electrodos

Durante los experimentos, 192 electrodos en la corteza motora y premotora de cada mono comenzaron la medición de la actividad cerebral en el momento en que los objetivos aparecieron en pantalla. Las mediciones continuaron hasta que los blancos dejaron de vibrar y el mono comenzó a moverse. El intervalo entre la aparición de los objetivos y el comienzo del movimiento marcó el momento de la decisión o, en algunos casos, la vacilación.

Haciendo uso de su algoritmo decodificador, Kaufman analizó la actividad cerebral momento a momento durante cada decisión individual. En cierto sentido, era capaz de leer la mente del mono durante elecciones libres, cuando cada decisión puede ser diferente.

En experimentos anteriores sobre la toma de decisiones, los investigadores habían hecho que los monos realizaran muchas pruebas y promediaron los datos para obtener estadísticas resumen. Pero estos métodos antiguos no permiten a los investigadores identificar eventos únicos durante cualquier decisión individual.

"Vimos que la actividad cerebral de una elección libre típica parecía exactamente igual que una elección forzada. Pero algunas de las opciones libres eran diferentes. De vez en cuando, estaban indecisos durante un momento antes de tomar cualquier ecisión. Alrededor de una vez de cada ocho, adoptaba un plan rápidamente, pero cambiaba de opinión de forma espontánea un momento más tarde".

Esta comprensión más profunda de la toma de decisiones ayudará a los investigadores a afinar los algoritmos de control de prótesis neuronales para que las personas con parálisis manejen una prótesis de brazo controlada por el cerebro o guíen un cursor activado de forma neural por una pantalla de ordenador.

Filosofía

Kaufman dice que los resultados del equipo también tienen que ver con un largo debate filosófico acerca de la conciencia humana.

A principios de la década de 1980, el neurocientífico de la Universidad de California en San Francisco Benjamin Libet realizó un experimento para evaluar la naturaleza del libre albedrío. Se pidió a los sujetos conectados a un electroencefalograma que presionaran un botón cuando quisieran. También se les pidió que anotaran el momento preciso en se daban cuenta del deseo o necesidad de moverse.

Los experimentos de Libet mostraron que la actividad del cerebro relativa al movimiento comenzaba, en promedio, unos segundos antes de los sujetos se dieran cuenta de que tenían previsto desplazarse. Libet concluyó que el deseo de moverse surgía inconscientemente, y el "libre albedrío" sólo podría venir en forma de un veto consciente: lo que él llamó "libre no-albedrío."

Kaufman dice que la actividad cerebral que vio Libet no implica una desaparición de la libre voluntad. En cambio, sus resultados muestran que se puede planificar hacer un movimiento en particular, pero a veces cambiar de parecer un segundo después. El momento de comprometerse con una elección, por lo tanto, podría suceder más tarde, como informaban los sujetos de Libet.

"Ser capaz de ver cómo cada elección se desarrolla en una escala de tiempo de milisegundos puede ayudar a que sea posible estudiar mejor este tipo de cuestiones resbaladizas", considera Kaufman.

Referencia bibliográfica:

Matthew T Kaufman, Mark M Churchland, Stephen I Ryu, Krishna V Shenoy: Vacillation, indecision and hesitation in moment-by-moment decoding of monkey motor cortex. eLife (2015). DOI: http://dx.doi.org/10.7554/eLife.04677.