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» » » ¿Necesitamos estudiar el cerebro para comprender la mente?

El cerebro es, que conozcamos, el objeto más complejo del universo. Unos 100 mil millones de neuronas liberan cientos de neurotransmisores y péptidos, en una escala dinámica de tiempo que abarca desde un microsegundo a toda la vida. Dada esta complejidad, los neurobiólogos puede pasarse toda su carrera profesional estudiando un solo receptor. ¿Podrían los psicólogos entender la mente haciendo caso omiso del cerebro en su totalidad?

Marr (1977) sugirió que los procesos mentales pueden estudiarse bajo tres niveles de análisis: computacional (objetivos del proceso), algoritmos (el método), y la implementación (el hardware). Esta separación supone que se pueden llevar a cabo los mismos objetivos computacionales y algorítmicos por un cerebro humano que por una computadora, y la física, ya sea neuronal o de silicio, es irrelevante. Este concepto es fundamental para un movimiento de la ciencia cognitiva que ofrece predicciones que cómodamente ignoran el cerebro. No obstante, esto ha sido seriamente cuestionado: Un alto nivel de computación (por ejemplo, decidir sobre el siguiente movimiento en una partida de ajedrez), se puede lograr con un número virtualmente infinito de formas. La construcción de un modelo por ordenador que cumpla con el objetivo de cómputo, nos dice poco acerca de si lo hace de la misma forma que lo haría un humano. El hardware proporciona limitaciones críticas al espacio de los posibles modelos.

El debate sobre si necesitamos estudiar el cerebro para entender la mente está ahora llevándose a cabo dentro de una red de miles de científicos y académicos en todo el mundo. El consenso parece decantarse por la importancia de la implementación. Curiosamente, los neurobiólogos también se han hecho la pregunta inversa, ¿necesitamos considerar la mente para entender el cerebro? Y la respuesta cada vez se extiende más en sentido afirmativo.

Podemos aprender mucho sobre la mente sin saber nada de neuronas ni astrocitos. Como suelo repetirme a mí mismo, y de vez en cuando a los demás, "Si quieres entender la actuación humana, realiza estudios humanos". Pero los datos cerebrales nos dan una información acerca de la mente que no se puede recabar ni siquiera de los estudios más cuidadosos de la conducta. En resumen, los datos cerebrales proporcionan una base física que restringe la miríada de los múltiples modelos posibles de cognición. Nos ofrecen una mirada directa a los procesos mentales  que implican distintos y similares procesos neurobiológicos, permitiéndonos usar la biología para ‘desglosar la naturaleza de sus componentes’ y comprender la estructura de los procesos mentales (Kosslyn, 1994). A su vez, la funciones cerebrales proporcionan un lenguaje común para comparar y contrastar directamente procesos, que de otra manera sería como comparar "el tocino con los tomates", como la atención y la emoción. Este lenguaje común es la base para la integración de los conocimientos, a través de los diferentes tipos de investigación básica y clínica, humana y no humana.

Tal como los usos generales de neuroimagen han sido elocuentemente discutidos en otra parte, me centro aquí en unos cuantos ejemplos de cómo la resonancia magnética funcional (fMRI) ha sido tan útil en mi trabajo (Jonides, Nee, y Berman, 2006). Además, como cada método tiene sus limitaciones, distingo algunas de las trampas en las que se puede caer al hacer inferencias psicológicas de los datos de neuroimagen.

Es uno de los usos que he utilizado en la comprensión de la estructura de la emoción y los procesos de control ejecutivo, y la forma en que opera el control cognitivo en situaciones emocionales y no emocionales. Mis colegas y yo nos preguntábamos: ¿Es diferente el dolor de las emociones negativas, como la tristeza y la ira, o son variantes de un mismo tema? En el meta-análisis descubrimos que el dolor y las emociones negativas activan redes distintas del cerebro, pero comparten características en la corteza cingulada anterior y en la actividad de la corteza frontal, con una clase más amplia de los procesos, como la atención (Wager & Barrett, 2004; Wager, Reading & Jonides, 2004). En contraste, las diferentes variedades de emociones negativas participan en gran medida de la superposición de las redes. Puesto así, el dolor parece ser distinto de la emoción negativa, pero su concomitancia sugiere caminos donde pueden compartir procesos subyacentes, como el una más elevada atención.

Son preguntas acerca de las similitudes y distinciones de los procesos mentales que han estado en el centro de la psicología desde su creación, y cuya respuesta definitiva siempre ha eludido una solución. Las inferencias se han basado en gran medida en las correlaciones por la realización de tareas (o en las respuestas fisiológicas, por la emoción). Pero los datos de este rendimiento son relativamente pobres en información: el hecho de que dos tareas lleven más tiempo de completar dice muy poco acerca de si los procesos involucrados en la elección de la respuesta sean los mismos. Las respuestas fisiológicas se resienten de problemas análogos de especificidad. La neuroimagen nos provee de una fuente mucho más rica de información: si dos tareas activan las mismas regiones cerebrales en la misma medida, es probable que impliquen procesos similares. Esta lógica proporciona una manera de evaluar la estructura de los procesos mentales basados ​​en la similitud de sus patrones de activación cerebral. En un estudio basado en estos principios, nos preguntamos si las diversas tareas de “control ejecutivo" suponen un sustrato cerebral común (Wager, et al., 2005). La activación sustancial de solapamiento sugiere una red común de la selección de respuesta controlada.

Aunque la cuestión de los mecanismos es más difícil de abordar, la información de la neuroimagen hasta aquí llega bien. En un estudio de fMRI sobre el dolor, mis colegas y yo, encontramos que la expectativa de alivio inducida por un placebo conecta con la corteza frontal y el cerebro medio para aliviar los mecanismos del dolor (Wager et al., 2004). La activación frontal sugiere un sustrato común que mantiene el contexto cognitivo, dando forma tanto a la percepción como a los procesos perceptivos y motores, y la activación del cerebro medio sugiere la participación de los sistemas analgésicos opioides. Tal evidencia directa sobre los mecanismos por los que las expectativas afectan al dolor sería difícil de conseguir sin estudiar el cerebro.

El estudio también apunta a un beneficio adicional de la neuroimagen: En los casos donde el auto-informe puede ser inexacto, la imagen puede ofrecer una convergencia de mediciones directas del proceso central de un estímulo. Y dado que, las expectativas puedan afectar a los informes de dolor por poco interesantes razones relacionadas con el sesgo de respuesta cognitiva, la evidencia de que las expectativas afectan al proceso en marcha del dolor proporciona pruebas convergentes que dan forma a la experiencia del dolor.

Sí, hay muchas maneras en que los datos de neuroimagen pueden ser mal utilizados o mal interpretados. Los niveles globales de la actividad cerebral regional, en algunos casos pueden ser poco informativos acerca de similares tareas psicológicas: dos tareas diferentes pueden implicar las mismas regiones, pero que usen diferentes poblaciones de neuronas o se involucren diferentes patrones de conectividad entre las regiones. Dos tareas similares podrían incluir diferentes regiones, aunque esto implicara el mismo tipo de cálculo. La actividad neuronal pueden pasarse por alto, una señal observada de la imagen sólo refleja indirectamente la actividad neuronal, y la observación de la activación de una imagen puede no ser lo esencial de una tarea.

Uno de los principales escollos, es la tentación de observar la actividad cerebral y hacer inferencias acerca de la recuperación de un estado psicológico, por ejemplo, inferir que la memoria episódica se recupera desde la actividad del hipocampo, o el miedo desde la actividad de la amígdala, o el procesamiento visual de la actividad de la "corteza visual" (Barrett y Wager, 2006; Poldrack, 2006; Wager et al, in press). Estas inferencias ignoran el alcance de los procesos que pueden activar cada una de estas áreas y te hacen partícipe de una falacia del razonamiento: "la memoria es al hipocampo", no es lo mismo que "el hipocampo es a la memoria". El hecho que pocas áreas cerebrales, entre ellas, la 'corteza visual’, estén dedicadas a un proceso significa que, el auto-informe continúa siendo el patrón de oro para evaluar la experiencia emocional y el contenido del pensamiento (Shuler & Bear, 2006). Esto es un serio desafío para aquellos que les gustaría, por ejemplo, evaluar las preferencias de marca o de tu afiliación política en un escáner cerebral (¿No es más fácil preguntarlo?).

Estos problemas son importantes, pero no existe un método perfecto, la comprensión de la mente debe surgir de un esfuerzo coordinado de las evidencias de convergencia con todas las herramientas a nuestra disposición. Muchas de estas cuestiones se están abordando con los avances en los métodos de adquisición de datos y el análisis, la acumulación de más datos sobre la correlación entre estructura cerebral y función psicológica, y los matizados puntos de vista sobre qué clase de inferencias son plausibles. Creo que, a medida que este campo madura, la exuberancia de su juventud dará paso a una visión más ecuánime de cuándo y cómo la neuroimagen nos puede informar acerca de la mente. Lo que hemos aprendido ya es considerable, y la integración acelerada a través de estos campos nos está llevando a modelos cada vez más sofisticados y verídicos de la mente.

  • Referencia: APS_PsychologicalScience.org, By Tor D. Wager, 13 junio 2011
  • Fuente: Observer Vol.19, No.9 September, 2006 .
  • Citas:
  • - Barrett, L.F. and Wager, T.D. (2006). The structure of emotion: Evidence from neuroimaging studies. Current Directions in Psychological Science, 15, 79-83.
  • - Jonides, J., Nee, D.E., Berman, M.G. (2006). What has functional neuroimaging told us about the mind? So many examples, so little space. Cortex, 42, 414-427.
  • - Kosslyn, S. M. (1994). Carving a system at its joints. In image and brain: The resolution of the mental imagery debate. Cambridge, MA: MIT Press.
  • - Marr, D. and Poggio, T. (1977). From understanding computation to understanding neural circuitry. Neurosciences Res Prog Bull, 15, 470-488.
  • - Poldrack, R.A. (2006). Can cognitive processes be inferred from neuroimaging data? Trends in Cognitive Sciences, 10, 59-63.
  • - Shuler, M.G., Bear, M.F. (2006). Reward timing in the primary visual cortex. Science, 311, 1606-1609.
  • - Wager, T.D. and Barrett, L.F. (2004). From affect to control: Functional specialization of the insula in motivation and regulation.
  • - Wager, T.D., Reading S., Jonides, J. (2004). Neuroimaging studies of shifting attention: A meta-analysis. Neuroimage, 22, 1679-1693.
  • - Wager, T.D., et al. (2005). Common and unique components of response inhibition revealed by fMRI. Neuroimage, 27, 323-340.
  • - Wager, T.D. et al. (in press). Elements of functional neuroimaging. In J. Cacioppo and R.J.  Davidson  (Ed.), Handbook of Psychophysiology. Cambridge, MA: Cambridge University Press.
  • - Wager, T.D., et al. (2004). Placebo-induce changes in fMRI in the anticipation and experience of pain. Science, 303, 1162-1167.

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