Nuevo modelo desafía la explicación tradicional del proceso cerebral de la visión
Las neuronas de la corteza visual del cerebro desarrollan continuas predicciones acerca de lo que percibirán, y corrigen suposiciones erróneas a medida que captamos información visual. Esto es lo que ha constatado por vez primera una investigación realizada por un equipo de neurocientíficos de la Universidad de Duke, en la que participaron 16 personas de cuyos cerebros se captaron imágenes con tecnología de exploración de resonancia magnética funcional (fMRI). Los resultados obtenidos, y el modelo de explicación del proceso de cognición visual resultante, desafían el modelo que hasta ahora servía para explicar cómo las neuronas hacen posible que veamos.
Las neuronas de la corteza visua del cerebro desarrollan continuas predicciones acerca de lo que percibirán, y corrigen suposiciones erróneas a medida que captan información externa adicional.
Este mecanismo de cognición visual constatado por un equipo de neurocientíficos de la Universidad de Duke, en Estados Unidos, desafía el modelo que hasta ahora servía para explicar el proceso de la visión.
El descubrimiento podría, asimismo, cambiar la forma en que los científicos estudian el cerebro, informa la Universidad de Duke en un comunicado.
Predecir y corregir
Los investigadores señalan que las neuronas, por tanto, predicen y corrigen lo que vemos antes de que lo veamos realmente, siguiendo un modelo de procesamiento de la información visual conocido como “codificación predictiva”.
La complejidad de este nuevo modelo es mayor que la del modelo estándar que se usaba anteriormente para explicar el procesamiento de la visión, y añade a éste una dimensión extra.
Hasta ahora, el proceso de la visión a nivel cerebral se había explicado de la siguiente forma: las neuronas procesan la información que atraviesa la retina a través de una serie de capas jerárquicas.
En este sistema en escala, las neuronas inferiores detectarían en primer lugar las características de los objetos (como las líneas verticales u horizontales que los componen).
Posteriormente, estas neuronas enviarían la información al siguiente nivel de células cerebrales, que identificarían otras características específicas y que suministrarían la imagen emergente a la siguiente capa de neuronas, que finalmente añadirían detalles adicionales.
De esta forma, la imagen en cuestión viajaría a través de una escala neuronal hasta que quedase completamente formada.
Proceso en milisegundos
Sin embargo, las imágenes cerebrales recopiladas por los investigadores de la Universidad de Duke, dirigidos por el profesor de psicología y neurociencia Tobias Egner, han proporcionado “evidencias claras y directas” de que el modelo antiguo de explicación de los procesos neuronales vinculados a la visión es incompleto.
Estas imágenes, de las que los científicos hablan en la publicación especializada Journal of Neuroscience, demuestran que el cerebro predice lo que verá y corrige estas predicciones siguiendo un mecanismo descendente o “top-down”.
Según los investigadores, en el procesamiento neuronal de la información visual, las neuronas situadas en cada nivel forman y envían predicciones acerca del contexto sensitivo, al siguiente nivel inferior de neuronas.
Estas predicciones son comparadas con los datos sensoriales entrantes. Cualquier incongruencia, o error de predicción, entre lo que las neuronas “esperaban” ver y lo que se observa realmente hace que se envíe una señal en dirección ascendente, dentro de la escala neuronal.
Entonces, cada capa de neuronas ajusta de nuevo su percepción de la imagen, con el fin de eliminar el error de predicción y enviar la información correcta de nuevo hacia abajo en la escala neuronal.
Una vez que la predicción de error es eliminada, “la corteza visual ha asignado su mejor interpretación de lo que es un objeto, y la persona ve realmente dicho objeto”, afirma Egner. El científico añade que todo este proceso se produce inconscientemente, en tan sólo unos milisegundos.
Medición de la respuesta neuronal
Egner y sus colaboradores querían capturar todo el proceso casi al mismo tiempo que ocurría. Para ello, usaron una técnica conocida como exploración de resonancia magnética funcional (fMRI), que permite mostrar en imágenes las regiones cerebrales que ejecutan una tarea determinada.
En este caso, los investigadores se centraron en un área del cerebro conocida como área fusiforme para la cara (FFA por sus siglas en inglés), que se sabe está relacionada con la identificación de rostros.
Los científicos registraron los cerebros de 16 sujetos en total, cuando éstos observaban rostros o caballos situados en recuadros de diferentes colores. La diferencia de colores permitía predecir la probabilidad de que la imagen fuera de un caballo o de una cara.
A los participantes en el estudio se les pidió que apretaran un botón cuando vieran una imagen invertida de una cara o de un caballo, pero los científicos en realidad estaban midiendo otra cosa.
Con los cambios en la combinación de los colores de los marcos de las caras o de los caballos, controlaron y midieron los procesos neuronales de la FFA, distinguiendo de esta forma las respuestas a los estímulos, las anticipaciones y los errores de procesamiento de las células de esta región.
Primera prueba empírica
Utilizando modelos computacionales, los científicos analizaron los datos obtenidos, y pudieron demostrar que los patrones de activación neuronal registrados sólo pueden explicarse por una contribución compartida desde la expectación facial y el error de predicción.
El presente estudio respalda una “perspectiva muy diferente” acerca de cómo funciona el sistema visual.
Según Egner, los especialistas han estado desarrollando durante los últimos 30 años el modelo de cognición predictiva para la visión, pero ningún estudio previo lo había podido probar empíricamente. Para el científico: “este trabajo propiciará un cambio en la concepción del funcionamiento de la visión”.
