Durante casi una década, un equipo de investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT ha estado tratando de descubrir por qué ciertas imágenes persisten en la mente de las personas, mientras que muchas otras se desvanecen. Para ello, se propusieron mapear la dinámica cerebral espacio-temporal involucrada en el reconocimiento de una imagen visual. Y ahora, por primera vez, los científicos aprovecharon los puntos fuertes combinados de la magnetoencefalografía (MEG), que captura el momento de la actividad cerebral, y la resonancia magnética funcional (fMRI), que identifica las regiones activas del cerebro, para determinar con precisión cuándo y dónde procesa el cerebro. una imagen memorable.
Su estudio de acceso abierto, publicado este mes en Más biología, utilizó 78 pares de imágenes coincidentes para el mismo concepto pero que diferían en sus puntuaciones de memorabilidad: una era muy memorable y la otra era fácil de olvidar. Estas imágenes se mostraron a 15 sujetos, con escenas de skate, animales en diversos entornos, objetos cotidianos como tazas y sillas, paisajes naturales como bosques y playas, escenas urbanas de calles y edificios, y rostros que mostraban diferentes expresiones. Lo que descubrieron fue que una red de regiones cerebrales más distribuida de lo que se pensaba anteriormente participa activamente en los procesos de codificación y retención que sustentan la memorabilidad.
«La gente tiende a recordar algunas imágenes mejor que otras, incluso cuando son conceptualmente similares, como diferentes escenas de una persona andando en patineta», dice Benjamin Lahner, estudiante de doctorado en ingeniería eléctrica e informática del MIT, afiliado a CSAIL y primer autor del artículo. estudiar. “Hemos identificado una firma cerebral de memorabilidad visual que emerge alrededor de 300 milisegundos después de ver una imagen, involucrando áreas a lo largo de la corteza occipital ventral y la corteza temporal, que procesa información como la percepción del color y el reconocimiento de objetos. Esta firma indica que las imágenes muy memorables provocan respuestas cerebrales más fuertes y sostenidas, especialmente en regiones como la corteza visual temprana, que anteriormente subestimamos en el procesamiento de la memoria».
Mientras que las imágenes muy memorables mantienen una respuesta más alta y sostenida durante aproximadamente medio segundo, la respuesta a imágenes menos memorables disminuye rápidamente. Esta idea, explicó Lahner, podría redefinir nuestra comprensión de cómo se forman y persisten los recuerdos. El equipo prevé que esta investigación tenga potencial para futuras aplicaciones clínicas, particularmente en el diagnóstico temprano y el tratamiento de trastornos relacionados con la memoria.
El método de fusión MEG/fMRI, desarrollado en el laboratorio de la investigadora científica senior de CSAIL, Aude Oliva, captura hábilmente la dinámica espacial y temporal del cerebro, superando las limitaciones tradicionales de la especificidad espacial o temporal. El método de fusión contó con un poco de ayuda de su amigo el aprendizaje automático, para examinar y comparar mejor la actividad del cerebro al mirar varias imágenes. Crearon una «matriz representacional», que es como un gráfico detallado que muestra cuán similares son las respuestas neuronales en varias regiones del cerebro. Este gráfico les ayudó a identificar los patrones de dónde y cuándo el cerebro procesa lo que vemos.
Elegir pares de imágenes conceptualmente similares con puntuaciones altas y bajas de memorabilidad fue el ingrediente crucial para desbloquear estos conocimientos sobre la memorabilidad. Lahner explicó el proceso de agregar datos de comportamiento para asignar puntuaciones de memorabilidad a las imágenes, donde seleccionaron un conjunto diverso de imágenes de alta y baja memorabilidad con una representación equilibrada en diferentes categorías visuales.
A pesar de los avances logrados, el equipo observa algunas limitaciones. Si bien este trabajo puede identificar regiones del cerebro que muestran efectos significativos en la memorabilidad, no puede dilucidar la función de las regiones en cuanto a cómo contribuyen a una mejor codificación/recuperación de la memoria.
«Comprender los fundamentos neuronales de la memorabilidad abre vías interesantes para avances clínicos, particularmente en el diagnóstico y tratamiento temprano de trastornos relacionados con la memoria», dice Oliva. “Las firmas cerebrales específicas que hemos identificado para la memorabilidad podrían conducir a biomarcadores tempranos para la enfermedad de Alzheimer y otras demencias. Esta investigación allana el camino para nuevas estrategias de intervención que se ajustan con precisión al perfil neuronal del individuo, transformando potencialmente el panorama terapéutico para los trastornos de la memoria y mejorando significativamente los resultados de los pacientes”.
«Estos hallazgos son interesantes porque nos dan una idea de lo que sucede en el cerebro entre ver algo y guardarlo en la memoria», dice Wilma Bainbridge, profesora asistente de psicología en la Universidad de Chicago, que no participó en el estudio. «Los investigadores aquí están detectando una señal cortical que refleja lo que es importante recordar y lo que se puede olvidar desde el principio».
Lahner y Oliva, quien también es director de participación estratégica de la industria en el MIT Schwarzman College of Computing, director del MIT Watson AI Lab del MIT-IBM e investigador principal de CSAIL, se unen a la profesora asistente de la Western University, Yalda Mohsenzadeh, y a la investigadora de la Universidad de York, Caitlin Mullin. en el papel. El equipo reconoce una subvención de instrumento compartido de los Institutos Nacionales de Salud, y su trabajo fue financiado por la beca de la facultad Vannevar Bush a través de una subvención de la Oficina de Investigación Naval, un premio de la Fundación Nacional de Ciencias, un premio de la Iniciativa de Investigación Universitaria Multidisciplinaria a través de una subvención de la Oficina de Investigación del Ejército. y la beca EECS MathWorks. Su artículo se publica en Más biología.