Representación de un radiografía del cerebro humano.
Vía iStock/Getty Images.

Las investigaciones sobre nuestra mente y el universo de procesos que se alojan en ella se han llevado a cabo por décadas. Pero aun así, es mucho lo que nos queda por descubrir sobre ella. Con esto en mente, un grupo de investigadores se ha dado a la tarea de ahondar un poco más y develar otro de los procesos vitales de nuestro cerebro, es decir, la forma en la que este nos ayuda a reconocer elementos familiares.

El equipo detrás de este proyecto estuvo compuesto por los investigadores Vahid Mehrpour, Travis Meyer y Eero P. Simoncelli, todos dirigidos por la neuróloga Nicole C. Rust. Al final, sus resultados se publicaron en la revista científica Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).

Lo que se sabe hasta ahora

Hasta el momento, se había estudiado el proceso de captación y reconocimiento visual a través de la corteza inferotemporal (CI) del cerebro. En ella, más de 16 millones de neuronas trabajan en conjunto para generar y descifrar patrones que nos permiten comprender la información visual que llega hasta él.

“Eso es lo que hace el sistema visual. Construye el mundo para ayudarte a descifrar lo que estás mirando”, comenta Rust.

Cuando la actividad en CI es alta, en general implica que estamos viendo un elemento que se nos hace novedoso y que, por ende no reconocemos. Ahora, cuando nuestro cerebro sí puede reconocer el objeto o la persona, la actividad es menor, ya que los patrones ya están formados y los picos de activación de las neuronas no son tan notorios.

¿El problema? Los métodos usados hasta ahora para determinar dichos picos dan resultados muy similares entre el reconocimiento y la distinción de contraste visual en el cerebro. En otras palabras, las respuestas neuronales identificadas para el primero son difíciles de diferenciar con el segundo –al menos para nuestros exámenes actuales–.

Cerebro humano sobre fondo azul.
Vía Pixabay.

Asimismo, detalles como el contraste pueden hacer también que los niveles de actividad por reconocimiento varíen en el cerebro. Lo que puede hacer complicado determinar si este no se ha mostrado porque realmente se expuso al sujeto a un elemento familiar, o si las señales han cambiado por el contraste y saturación de las imágenes mostradas.

Pero… ¿esto le pasa también a nuestro cerebro? La investigación realizada por Rust y sus colegas con macacos Rhesus nos muestra que, en este terreno, el cerebro puede estar mucho más avanzado que nuestras herramientas de medición actuales.

¿Qué es lo que realmente sucede en nuestro cerebro cuando busca reconocer algo familiar?

Según lo planteado por los investigadores, a este proceso del cerebro se le puede conocer como supresión sensorial referenciada. Básicamente, esta implica que, dependiendo de los tipos de patrones neuronales que se generan, el cerebro el capaz de determinar si la actividad de CI se debe a la aparición de un elemento nuevo o a las diferencias de contraste en una imagen.

En general, los experimentos revelaron que las imágenes con niveles de contraste más altos tendían a causar las reacciones más altas de CI. Sin embargo, esto no enviaba al cerebro la señal de que se trataba de un elemento nuevo que no podía reconocer. Todo debido a que las neuronas individuales que se activaban no eran las mismas.

Hasta la fecha, los estudios que se habían realizado sobre el tema analizaron la actividad general de CI a través de promedios de la actividad de 10 neuronas. Por su parte, Rust y su equipo fueron más allá y midieron los picos de cientos de neuronas individuales. De esta forma, obtuvieron la medición más precisa de actividad hasta el momento.

Para el futuro…

Gracias a esta, es mucho más fácil comprender en detalle qué elementos del CI se activan en el cerebro cuando este quiere reconocer un elemento y cuáles no. Con este conocimiento, Rust ve abrirse un abanico de posibilidades en el futuro.

En primera instancia, comenta que comprender efectivamente cómo nuestro cerebro se conecta y actúa estando sano para ayudarnos a reconocer elementos y recordarlos, podría ser una ventaja para también desarrollar mejores métodos para tratar enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer.

Sumado a esto, Rust acota que, al comprender en detalle los procesos de funcionamiento del cerebro humano, en el futuro estos se podrían aplicar para mejorar el desempeño de la inteligencia artificial. Esto hasta que incluso se puedan “construir máquinas que funcionen de la misma manera que lo hace nuestro cerebro”.

Referencia:

Pinpointing the neural signatures of single-exposure visual recognition memory: https://doi.org/10.1073/pnas.2021660118

Lea también:

¿Cómo hace el cerebro para reconocer objetos con poca información?