Llega el aprendizaje por inducción artificial de patrones neuronales

Investigadores de la Universidad de Boston (BU), en Estados Unidos, y de los Laboratorios de Neurociencia Computacional ATR de Kyoto, en Japón, han demostrado que sería posible aprender sin esfuerzo a tocar el piano, a reducir el estrés mental o a golpear una pelota, utilizando una tecnología cerebral.
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En una serie de experimentos realizados, los científicos constataron que, aplicando señales decodificadas, producidas con tecnología de exploración de resonancia magnética funcional o IRMf, a la corteza visual de un individuo para inducir en ella patrones de actividad neuronal específicos, se puede lograr que dicho individuo mejore su rendimiento en determinadas tareas visuales.

La IRMf es un procedimiento que generalmente se emplea para registrar imágenes de regiones cerebrales que ejecutan una tarea determinada. Por otro lado, la corteza visual es la parte del cerebro encargada de procesar la información visual que llega de la retina.

La clave: la plasticidad del área visual temprana

“El área visual temprana de los adultos es lo suficientemente plástica como para hacer posible el aprendizaje perceptual visual”, explica el director de la investigación, el neurocientífico de la BU, Takeo Watanabe, en un comunicado por la National Science Foundation de Estados Unidos.

En el cerebro de las personas, las imágenes se forman gradualmente. Las áreas visuales tempranas son las que, en este proceso, se encargan de registrar líneas, bordes, formas, colores y movimientos. Después, el cerebro completa las imágenes con más detalles.

Las áreas visuales tempranas fueron escogidas por los científicos para la presente investigación, por tanto, por ser las propiciadoras del aprendizaje y del rendimiento visuales, y también por su plasticidad.

Hasta ahora, ningún estudio al respecto de estas regiones del cerebro “se había centrado en la cuestión de si las áreas visuales tempranas son lo suficientemente plásticas como para causar un aprendizaje perceptual visual”, señala Watanabe.

Las investigaciones previas habían confirmado, eso sí, “la existencia de una relación entre el aumento del rendimiento visual y algunos cambios de las áreas visuales tempranas”. Por otra parte, otros estudios “habían establecido correlaciones entre las áreas visuales altas (en las que la sintonía neuronal es más compleja) y las regiones de decisión del cerebro”, explica el científico.

Aprendizaje inconsciente

Para la realización de los experimentos, el investigador de la Universidad de Boston, Kazuhisa Shibata, diseñó un método que consiste en utilizar la tecnología IMRf para inducir un patrón de activación neuronal particular en las áreas visuales tempranas. El patrón de activación escogido fue similar a un patrón neuronal vinculado a un rasgo visual específico.

Los investigadores probaron si las repeticiones de activación neuronal “artificial” de dicho patrón en las áreas visuales tempranas podían causar una mejora en el rendimiento en tareas visuales sobre dicho rasgo, realizadas por los participantes.

El resultado fue que sí, por lo que, según los científicos, queda demostrado que el sistema, bautizado como “Decoded Neurofeedback” o “DecNef”, puede convertirse en un medio de aprendizaje para la mejora del rendimiento en tareas visuales.

Curiosamente, DecNef resultó efectivo incluso cuando los individuos sometidos a la prueba no eran conscientes de lo que estaban aprendiendo, señalan los autores del estudio.

“Lo más sorprendente ha sido que la mera inducción de los patrones de activación neuronal correspondientes a un rasgo visual específico propiciaron la mejora del rendimiento visual sobre ese rasgo visual, aunque el sujeto no fuera consciente de lo que estaba aprendiendo”, asegura Watanabe, que desarrolló la investigación en colaboración con Mitsuo Kawato, director del laboratorio ATR, y Yuka Sasaki, neurólogo del Massachusetts General Hospital de Estados Unidos.

Watanabe añade: “Descubrimos que los individuos no eran conscientes de lo que estaban aprendiendo, a pesar de que los datos registrados antes y después de su entrenamiento de neurorretroalimentación (llevado a cabo con la IRMf) demostraron que su rendimiento visual había mejorado”.

Posibles aplicaciones

En adelante, los investigadores probarán este sistema para ver si sirve para potenciar otros tipos de aprendizaje. Ahora mismo, DecNef podría ser utilizado ya para mejorar, por ejemplo, la memoria. En un futuro más lejano, el sistema podría permitir modificar patrones cerebrales para alcanzar un mejor rendimiento atlético o para propiciar la recuperación motora, tras un accidente o una enfermedad. Asimismo, podría ser utilizado para el tratamiento de algunas enfermedades mentales o del sistema nervioso.

A nivel científico, los investigadores creen que DecNef podría resultar útil para comprender mejor la relación causal entre el cerebro y la mente, así como la causa neuronal de la conciencia. Los resultados de la investigación han aparecido detallados en la revista Science.