“La incertidumbre está incorporada en el cableado del cerebro”, señaló Michael Halassa, profesor de neurociencia en la Facultad de Medicina** de la **Universidad de Tufts. “Imaginen grupos de neuronas emitiendo votos, algunos optimistas, otros pesimistas. Sus decisiones reflejan el promedio”. Cuando ese equilibrio se desequilibra, el cerebro puede malinterpretar el mundo: asignando demasiado significado a eventos aleatorios, como en la esquizofrenia, o estancarse en patrones rígidos, como en el trastorno obsesivo-compulsivo.
Comprender estas fallas de encendido ha sido un desafío para los científicos durante mucho tiempo, admitió Halassa. «El cerebro habla el lenguaje de neuronas individuales. Pero la resonancia magnética funcional (IRMf), la herramienta que utilizamos para estudiar la actividad cerebral en personas, registra el flujo sanguíneo, no la vibración eléctrica de las neuronas individuales».
Llamado CogLinks, el modelo incorpora realismo biológico en su diseño, reflejando cómo se conectan las células cerebrales reales y codificando cómo asignan valor a observaciones a menudo ambiguas e incompletas sobre el entorno externo. A diferencia de muchos sistemas de inteligencia artificial que actúan como “cajas negras”, CogLinks muestra a los investigadores exactamente cómo sus neuronas virtuales vinculan la estructura con la función. Como resultado, los científicos pueden mapear cómo este cerebro virtual aprende de la experiencia y pivota en función de la nueva información.
En un estudio publicado el 16 de octubre en Nature Communications, el autor principal Halassa y sus colegas del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) utilizaron CogLinks para explorar cómo los circuitos cerebrales coordinan el pensamiento flexible. Como un simulador de vuelo para el cerebro, CogLinks permitió a los investigadores probar qué sucede cuando los circuitos clave de toma de decisiones se desvían de su curso. Cuando debilitaron la conexión virtual entre dos regiones cerebrales simuladas (la corteza prefrontal y el tálamo mediodorsal), el sistema pasó a un aprendizaje más lento e impulsado por el hábito. Ese resultado sugiere que esta vía es esencial para la adaptabilidad.
Para comprobar si dichas predicciones se cumplían en las personas, el equipo realizó un estudio complementario de resonancia magnética funcional, supervisado por Burkhard Pleger, de la Universidad del Ruhr de Bochum, y Halassa. Los voluntarios participaron en un juego cuyas reglas cambiaron inesperadamente. Como era de esperar, la corteza prefrontal se encargó de la planificación y la región central y profunda del cerebro, conocida como el cuerpo estriado, guió los hábitos, pero el tálamo mediodorsal se activó cuando los jugadores se dieron cuenta de que las reglas habían cambiado y ajustaron su estrategia.
Halassa espera que la investigación ayude a sentar las bases para un nuevo tipo de “psiquiatría algorítmica”, en la que los modelos informáticos ayuden a revelar cómo las enfermedades mentales surgen de los cambios en los circuitos cerebrales, identificando marcadores biológicos para orientar los tratamientos con precisión.
“Una de las grandes preguntas en psiquiatría es cómo conectar lo que sabemos sobre la genética con los síntomas cognitivos”, dice Mien Brabeeba Wang, autor principal del estudio CogLinks, coautor del estudio fMRI y estudiante de doctorado del MIT en el laboratorio de Halassa.
Cita #
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El estudio The neural basis for uncertainty processing in hierarchical decision making (La base neuronal del procesamiento de la incertidumbre en la toma de decisiones jerárquica) fue publicado en **Nature Communications**.
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El artículo A ‘Flight Simulator’ for the Brain Reveals How We Learn—and Why Minds Sometimes Go Off Course firmado por Genevieve Rajewski fue publicado en la sección de noticias de la **Universidad de Tuft**
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