La IA se utiliza para descodificar las señales cerebrales y predecir el comportamiento
Una red neuronal artificial (IA) diseñada por un equipo internacional en el que participa la UCL puede traducir los datos brutos de la actividad cerebral, lo que abre el camino a nuevos descubrimientos y a una mayor integración entre la tecnología y el cerebro.
Imagen simbólica
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El nuevo método podría acelerar los descubrimientos sobre la relación entre las actividades cerebrales y los comportamientos.
El estudio publicado hoy en eLife, codirigido por el Instituto Kavli de Neurociencia de Sistemas de Trondheim y el Instituto Max Planck de Ciencias Cognitivas y Cerebrales Humanas de Leipzig y financiado por Wellcome y el Consejo Europeo de Investigación, muestra que una red neuronal convolucional, un tipo específico de algoritmo de aprendizaje profundo, es capaz de decodificar muchos comportamientos y estímulos diferentes de una amplia variedad de regiones cerebrales en diferentes especies, incluidos los humanos.
El investigador principal, Markus Frey (Instituto Kavli de Neurociencia de Sistemas), dijo: "Los neurocientíficos han sido capaces de registrar conjuntos de datos cada vez más grandes del cerebro, pero comprender la información contenida en esos datos -leer el código neuronal- sigue siendo un problema difícil. En la mayoría de los casos no sabemos qué mensajes se transmiten.
"Queríamos desarrollar un método automático para analizar datos neuronales en bruto de muchos tipos diferentes, evitando la necesidad de descifrarlos manualmente".
Probaron la red, llamada DeepInsight, con señales neuronales de ratas que exploraban una arena abierta y descubrieron que era capaz de predecir con precisión la posición, la dirección de la cabeza y la velocidad de carrera de los animales. Incluso sin procesamiento manual, los resultados eran más precisos que los obtenidos con los análisis convencionales.
El autor principal, el profesor Caswell Barry (Biología Celular y del Desarrollo de la UCL), dijo: "Los métodos actuales pasan por alto mucha información potencial en las grabaciones neuronales porque sólo podemos decodificar los elementos que ya entendemos. Nuestra red es capaz de acceder a mucho más código neuronal y, al hacerlo, nos enseña a leer algunos de esos otros elementos".
"Somos capaces de descodificar los datos neuronales con más precisión que antes, pero el verdadero avance es que la red no está limitada por los conocimientos existentes".
El equipo descubrió que su modelo era capaz de identificar nuevos aspectos del código neuronal, lo que demuestran al detectar una representación de la dirección de la cabeza no reconocida anteriormente, codificada por interneuronas en una región del hipocampo que se encuentra entre las primeras en mostrar defectos funcionales en personas con la enfermedad de Alzheimer.
Además, demuestran que la misma red es capaz de predecir comportamientos a partir de distintos tipos de registros en distintas áreas cerebrales y también puede utilizarse para inferir los movimientos de la mano en participantes humanos, lo que determinaron probando su red en un conjunto de datos preexistente de actividad cerebral registrada en personas.
El profesor Christian Doeller (Instituto Kavli de Neurociencia de Sistemas e Instituto Max Planck de Ciencias Cognitivas y Cerebrales), coautor del estudio, ha declarado lo siguiente "Este enfoque podría permitirnos en el futuro predecir con mayor precisión procesos cognitivos de alto nivel en los seres humanos, como el razonamiento y la resolución de problemas".
Markus Frey añadió: "Nuestro marco permite a los investigadores obtener un rápido análisis automatizado de sus datos neuronales no procesados, ahorrando tiempo que puede dedicarse sólo a las hipótesis más prometedoras, utilizando métodos más convencionales."
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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