Decodificando la mente

"Tradicionalmente los científicos han examinado las neuronas individuales, nuestro estudio da una visión más global, a nivel de grandes redes de neuronas, de cómo una persona que está despierta y presta atención percibe un objeto visual complejo." (Rajesh P. N. Rao)

A finales del año pasado ocurrió un hito en neurociencia del cual los medios de comunicación no se han hecho el debido eco. En concreto, un equipo multidisciplinario de participantes de muy diversas universidades estadounidenses (además de otros miembros de centros públicos como la NASA), ¡consiguieron literalmente decodificar  parte de la información contenida en los impulsos eléctricos que recibían desde varios electrodos implantados en pacientes voluntarios!

Llegué a este trabajo que os comento gracias a que soy un fiel seguidor del trabajo de Rajesh P. N. Rao, un neurocientífico computacional de renombre que formó parte del equipo de desarrollo de este experimento. El paper original se puede leer de forma gratuita desde este enlace: http://www.ploscompbiol.org/article/fetchObject.action?uri=info:doi/10.1371/journal.pcbi.1004660&representation=PDF y su título es el siguiente: "Spontaneous Decoding of the Timing and Content of Human Object Perception from Cortical Surface Recordings Reveals Complementary Information in the EventRelated Potential and Broadband Spectral Change".

¿En qué consistió el experimento?

El desarrollo técnico es un poco complejo y no voy a entrar en mucho detalle por aquí (aunque tenéis el paper para saber más), por lo que voy a limitarme a divulgar qué es concretamente lo que este equipo de investigación ha hecho de un modo que se pueda entender con claridad:

Comenzaron implantando mediante cirugía varios electrodos dentro de ciertas zonas concretas del cerebro de 7 sujetos voluntarios (los cuales iban a ser operados de todas maneras por otros motivos), de modo que pudieron ir recopilando mediante diversas técnicas los datos eléctricos que esos electrodos recogía.

Una vez implantado los electrodos (de 4 mm de diámetro) en los lóbulos temporales, se comenzó una serie de 3 rondas en las que se le mostraban a estas personas imágenes de cientos de rostros (de caras) y de cientos de casas (imágenes que el paciente no había visto antes). Cada 400 milisegundos la figura que se le mostraba cambiaba por otra imagen aleatoria hasta llegar a las 100 imágenes (por tres series = 300 imágenes).

Durante todo ese tiempo en que se le hacía el pase de imágenes de diferentes objetos al individuo, se iban almacenando digitalmente los valores eléctricos que los diversos electrodos implantados sentían en cada momento del experimento. De este modo consiguieron una base de datos de los valores eléctricos registrados por los 7 participantes durante el pase de las 300 imágenes mostradas. Esa base de datos, por cierto, la han hecho pública y la podéis descargar vosotros mismos desde este enlace: https://purl.stanford.edu/xd109qh3109 (junto con el algoritmo de Matlab desarrollado para la decodificación de las propias señales).

Y ahora viene lo interesante. Una vez con este enorme conjunto de datos, el equipo de investigación se propuso demostrar si esos impulsos eléctricos registrados por los electrodos contenían suficiente información (o incluso alguna información) correlacionada con el estímulo concreto presentado al paciente (y percibido por éste) en cada instante. Es decir; había que estudiar si todos esos datos contenían algún tipo de información oculta detrás de algún patrón de codificación neuronal no conocido a priori.

Estudio de los datos.

Hay que tener en cuenta, que lo que los electrodos recopilan es simplemente un valor escalar que representa el voltaje aproximado que hay en sus proximidades en cada momento, lo cual nos permite en un primer momento simplemente formar gráficas de voltaje por unidad de tiempo de este estilo:

En esta imagen se puede ver, por ejemplo; los valores registrados por cuatro electrodos durante la exposición de 400ms a un imagen conteniendo un objeto determinado (una casa, una cara, etc.). En concreto, la línea rosa representa los valores de voltaje recogidos cuando el objeto del estímulo contuvo la imagen de una casa, mientras que la línea azul representa los valores eléctricos tomados cuando el estímulo fue el de una faz. Estos valores no son siempre los mismos (la gráfica no es siempre igual aunque se presente de nuevo una casa o una cara), por lo que había que descubrir si detrás de todos esos datos había un patrón oculto utilizado por el cerebro a modo de codificación. Y puestos a que fuera ese el caso, se propuso intentar decodificar el mensaje eléctrico para poder prever el objeto de la percepción de un individuo de un modo continuo y sincronizado: es decir; que se pretendía encontrar un algoritmo capaz de decodificar en tiempo real los impulsos que llegaban desde los electrodos del cerebro para poder "adivinar" (sin ninguna otra información), qué tipo o clase de objeto era el que estaba percibiendo el paciente (el cual se encontraba incomunicado del experimentador).

El proceso de decodificación.

Con este fin en  mente, se desarrolló un algoritmo utilizando técnicas de computación mediante aprendizaje automático ("Machine learning"), haciendo uso concretamente de una técnica estadística que se conoce como LDA ("Fisher linear discriminant analysis"). Para lograrlo, dividieron la enrome muestra de datos en 3 partes, y asignaron dos partes al proceso de entrenamiento del modelo ("training"), dejando la parte restante para las pruebas de fidelidad del clasificador ("testing"). Como ya he dicho, este algoritmo escrito en Matlab (junto con los datos recogidos del voltaje de los electrodos), lo han hecho público y lo podéis descargar desde aquí.

Resultados.

Siguiendo este procedimiento, y gracias al algoritmo desarrollado con estas técnicas computacionales de inteligencia artificial, se consiguió detectar ciertos patrones clasificadores detrás de toda esa información eléctrica, lo cual ha permitió el enorme logró que supone el hecho de poder, literalmente, decodificar la suficiente información transportada por estos impulsos neuronales conjuntos como para poder prever (clasificar) en tiempo real lo que los sujetos van percibiendo con una precisión superior al 96% de aciertos.

Es decir; que únicamente a partir del estado eléctrico del cerebro en cierto momento, se pudo detectar (sin ninguna otra información por parte del sujeto) el contenido visual abstracto que el paciente estaba percibiendo en cada momento. Todo esto sugiere que el hecho de que de que un sujeto perciba un tipo de objeto u otro (y lo relacione con un concepto abstracto concreto: "veo una casa, o veo una cara"), se refleja principalmente en un patrón eléctrico determinado el cual codifica dicha información, demostrándose de este modo que cualquier información abstracta del ser humano se puede reducir, en principio, exclusivamente a un estado físico-químico (eléctrico) del cerebro.

Por cierto, que toda esta compleja codificación habría sido evolutiva y gradualmente ajustada por un largo proceso de selección natural actuando sobre la estructura material del cerebro.

Futuros desarrollos.

Esta técnica desarrollada, y que está dando sus primeros pasos, es realmente un trampolín hacía un futuro mapeo cerebral completo, lo cual podrá utilizarse para identificar en tiempo real qué lugares del cerebro son sensibles a los distintos tipos de información. En otras palabras; una mejora de esta técnica podrá llevar, con toda probabilidad, a que podamos finalmente lograr una decodificación completa del cerebro, pudiéndose prever no sólo estímulos visuales abstractos (casas, caras, etc.), sino también cualquier otro producto de un proceso cognitivo. La metodología sería básicamente la misma: tomar datos de la actividad eléctrica neuronal ante una conducta o estímulo de estudio, y proceder a continuación a decodificar esos datos usando técnicas computacionales ante esas señales eléctricas. Posteriormente, simplemente con medir el estado cerebral de un individuo cualquiera se podría prever cualquier proceso cognitivo que haya detrás de dicho estado eléctrico.

Discusión.

A parte de las grandes utilidades prácticas de este estudio (como la de ayudar a "adivinar" qué piensan los pacientes con grave parálisis motora o que han tenido un derrame cerebral y están completamente bloqueados), hay que resaltar un hecho muy importante: este estudio demuestra que la percepción sensorial y la posterior objetivación abstracta (conceptual) del mundo percibido, es un proceso que se produce exclusivamente de un modo material en la red neuronal evolutiva del cerebro (si no fuese este el caso, este experimento no habría podido tener éxito puesto que basa todas sus premisas en el estudio material -eléctrico- del cerebro).

El acto de percibir estímulos, y el acto de transformar esas percepciones en ideas de objetos o conceptos relacionales, se ha demostrado ser un complejo proceso eléctrico disperso entre la red neuronal del cerebro, el cual literalmente codifica un patrón de voltaje distinto para cada concepto, idea, sensación, etc. Tanto es así, que en este estudio se ha conseguido la decodificación de varios de estos patrones "objetivizadores" que permite a un paciente diferenciar en su mente cuando ve, por ejemplo, una casa cualquiera (no una casa concreta, sino cualquier casa, aunque sea la primera vez que la ve), de cuando ve, por ejemplo, una cara cualquiera (aunque sea la de alguien que ve por primera vez). En otras palabras, el acto de ver y reflexionar sobre un objeto concreto, se traduce en distintos patrones eléctricos que van recorriendo las diferentes partes del cerebro transmitiendo la información de un modo codificado. Y es ese patrón constituido por miles de impulsos eléctricos, que hasta no hace mucho parecían caóticos, los que estamos ya empezando a comprender.

Siguiendo este proceso, llegará un momento en que un algoritmo de este tipo será capaz de detectar cualquier clase de percepción y proceso cognitivo únicamente a partir de la información eléctrica que corre entre las sinapsis de nuestra red de neuronas. Es decir; que bastante pronto (relativamente hablando), se conseguirá decodificar (mapear) el patrón del estado eléctrico completo que origina cualquier acto cognitivo en el hombre.

Se puede decir por tanto, a modo de resumen, que el verdadero hito histórico de este trabajo consiste en ser el primero en demostrar con la suficiente fuerza (con aciertos cercanos al 100% y sincronizado en tiempo real) el hecho de que toda la mente humana puede no ser más que la emergencia ocurrida tras el procesado eléctrico conjunto de cientos de millones de neuronas; las cuales utilizan un complejo conjunto de patrones eléctricos (evolutivamente determinados) para comunicar información entre las distintas zonas cerebrales y posteriormente hacia el exterior (mediante la comunicación verbal, por ejemplo).

Si quedaban pocas esperanzas para algún tipo de dualismo en la explicación de nuestra mente, este estudio acaba de dar al traste con ellas: no sólo se ha visto que no es necesario nada a parte del estado material del conjunto del cerebro, sino que incluso ya vamos siendo capaces de decodificar dicho estado material para prever ciertas propiedades emergentes de la mente. En un futuro no demasiado lejano, literalmente podremos usar el estado eléctrico global de un sujeto para adelantar (sin más información) cualquier idea, pensamiento, estimulo sensible, o proceso cognitivo en general que tenga esa persona.

Referencias.

Kai J. Miller, Gerwin Schalk, Dora Hermes, Jeffrey G. Ojemann, Rajesh P. N. Rao: Spontaneous Decoding of the Timing and Content of Human Object Perception from Cortical Surface Recordings Reveals Complementary Information in the Event-Related Potential and Broadband Spectral Change. PLOS Computational Biology (2016). DOI: 10.1371/journal.pcbi.1004660.