Los electrodos en los lóbulos temporales de los pacientes llevan la información que, cuando se analiza, permite a los científicos predecir qué objeto están viendo los pacientes.
Utilizando electrodos implantados en los lóbulos temporales de los pacientes despiertos, los científicos han decodificado las señales del cerebro casi a la velocidad de la percepción. Además, el análisis de las respuestas neuronales de los pacientes en dos categorías de estímulos visuales —imágenes de rostros y casas— permitió a los científicos predecir posteriormente qué imágenes estaban viendo los pacientes, y cuándo, con más del 95 por ciento de exactitud.
La investigación fue publicada en PLOS Computational Biology.
El neurocientífico computacional Rajesh Rao de la Universidad de Washington y el neurocirujano de Medicina de la misma universidad Jeff Ojemann, trabajando con su estudiante Kai Miller y con sus colegas en el sur de California y Nueva York, llevaron a cabo el estudio.
«Estábamos tratando de entender, en primer lugar, cómo percibe el cerebro humano los objetos en el lóbulo temporal, y en segundo lugar, cómo se podría utilizar una computadora para extraer y predecir lo que alguien está viendo en tiempo real», explica Rao. Es profesor de informática e ingeniería en la UW, y dirige el Centro de Ingeniería Neural Sensoriomotora de la Fundación Nacional de Ciencia, con sede en la Universidad de Washington.
«Clínicamente, se podría pensar en nuestro resultado como una prueba de diseño para la construcción de un mecanismo de comunicación para los pacientes que están paralizados o han tenido un derrame cerebral y están completamente bloqueados en su interior», dijo.
El estudio incluyó a siete pacientes con epilepsia que reciben atención en el Harborview Medical Center en Seattle. Todos estaban experimentando ataques epilépticos que no se aliviaban con medicamentos, dijo Ojemann, por lo que ellos se habían sometido a una cirugía en la que se les implantaron electrodos en los lóbulos temporales —momentáneamente, durante una semana— con para tratar de localizar los puntos focales de las convulsiones en sus cerebros.
«Ellos se iban a poner los electrodos de todos modos; sólo les daban tareas adicionales que hacer durante su estancia en el hospital, mientras estaban a la espera», dijo Ojemann.
Lóbulos temporales procesan la información sensorial y son un sitio común de las crisis epilépticas. Situado detrás de los ojos y los oídos de los mamíferos, los lóbulos también están implicados en la enfermedad de Alzheimer y en las demencias, y parecen algo más vulnerables que otras estructuras del cerebro en caso de l.traumas en la cabeza, dijo.
En el experimento, los electrodos en contacto en múltiples lugares del lóbulo temporal se conectaron a un potente programa de computadora que extrajo dos propiedades características de la señal del cerebro: «potenciales relacionados con eventos» y «cambios espectrales de banda ancha.»
Rao caracteriza las primeras como probable que surgen de «cientos de miles de neuronas que se activan entre sí cuando una imagen se presenta por primera vez», y las segundas como «la continuación del procesamiento tras la ola inicial de información.»
Los sujetos, colocados ante un monitor de la computadora, se les mostró una secuencia aleatoria de imágenes, breves (400 milisegundos) destellos de imágenes de rostros humanos y casas, intercalados con pantallas vacías en tono gris. Su tarea era ver si aparecía una imagen de una casa al revés.
«Tenemos diferentes respuestas de diferentes ubicaciones (de electrodos); algunas eran sensibles a las caras y algunas eran sensibles a las casas», dijo Rao.
El programa de computadora muestrea y digitaliza las señales del cerebro 1.000 veces por segundo para extraer sus características. El software también analizó los datos para determinar qué combinación de ubicación de electrodos y tipos de señal se correlacionaban mejor con lo que cada sujeto realmente veía.
De esa manera esto aportó información altamente predictiva.
Entrenando a un algoritmo en las respuestas de los sujetos a los primeros dos tercios de las imágenes (conocidas), los investigadores pudieron examinar las señales cerebrales que representaronn el último tercio de las imágenes, cuyas etiquetas eran desconocidas para ellos, y predecir con un 96 por ciento de precisión sí y cuando (dentro de los 20 milisegundos) los sujetos estaban viendo una casa, un rostro o una pantalla gris.
Esta precisión sólo se alcanzó cuando los potenciales relacionados con eventos y los cambios espectrales de banda ancha se combinaron para la predicción, lo que sugiere que ellos llevan información complementaria.
«Tradicionalmente los científicos han examinado neuronas individuales», dijo Rao. «Nuestro estudio da una visión más global, a nivel de grandes redes de neuronas, de cómo una persona que está despierta y presta atención percibe un objeto visual complejo.»
La técnica de los científicos, dijo, es un trampolín hacia el mapeo cerebral, ya que podría ser utilizado para identificar en tiempo real qué lugares del cerebro son sensibles a los tipos de información.
El autor principal del estudio es Kai Miller, un residente de neurocirugía y físico de la Universidad de Stanford que obtuvo su MD y Ph.D. en la Universidad de Washington. Otros colaboradores fueron Dora Hermes, una becaria postdoctoral en neurociencia de Stanford, y Gerwin Schalk, neurocientífico del Instituto Wadsworth en Nueva York.
«Las herramientas computacionales que desarrollamos se pueden aplicar a los estudios de la función motora, los estudios sobre la epilepsia, los estudios de la memoria. La matemática detrás de ella, tal como se aplica a lo biológico, es fundamental para el aprendizaje», dijo Ojemann.
Fuente: New Scientist. Aportado por Eduardo J. Carletti
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