Neurociencia

Desarrollan un método que puede modificar el funcionamiento del cerebro.

En los últimos años, los investigadores han descubierto formas de eliminar miedos específicos del cerebro, aumentar la propia confianza o incluso cambiar las preferencias de las personas, mediante el uso de una combinación de inteligencia artificial y tecnología de escaneo cerebral.

La técnica llamada ‘Neurofeedback decodificado’ podría conducir a nuevos tratamientos para pacientes con afecciones como el trastorno de estrés postraumático (TEPT), fobias o trastornos de ansiedad.

Pero si bien esta técnica es extremadamente prometedora, en algunas personas no tiene éxito. ¿Por qué existen tales diferencias en los resultados? Una mejor comprensión de cómo el cerebro puede autorregular sus propios patrones de actividad contribuiría en gran medida a establecer la técnica para uso clínico. 

Los investigadores que encabezaron esta técnica han lanzado un conjunto de datos único (que incluye cinco estudios diferentes) a la comunidad científica, en un intento por acelerar la traducción de la ciencia básica a la aplicación.

El Dr. Mitsuo Kawato, director de los Laboratorios de Neurociencia Computacional del ATR Institute International en Japón, y autor principal del estadio, explicó: “En los experimentos de Neurofeedback Decodificado, el escaneo cerebral se usa para monitorear la actividad en el cerebro e identificar patrones complejos de actividad que se asemejan a una memoria o estado mental específico.

Cuando se detecta el patrón, les damos a nuestros participantes experimentales una pequeña recompensa. La simple acción de proporcionar repetidamente una recompensa cada vez que se detecta el patrón modifica el recuerdo o estado mental original. Es importante destacar que los participantes no necesitan ser conscientes de los patrones”.

El Dr. Aurelio Cortese, investigador principal del ATR Institute International y autor principal del artículo, explicó la visión de la publicación de los datos: «El enfoque de Neurofeedback decodificado podría tener importantes beneficios para las poblaciones clínicas sobre los tratamientos tradicionales.

Los pacientes podrían evitar el estrés asociado con la exposición terapias, o efectos secundarios resultantes de medicamentos establecidos. Como tal, es crucial que aceleremos el desarrollo de la técnica Decoded Neurofeedback, y esto solo será posible si más científicos pueden trabajar con los datos reales».

Además, el grupo de investigación creó una base de datos de imágenes neurológicas de los más de 60 individuos que se sometieron al experimento. Esta base de datos consta de imágenes estructurales y funcionales del cerebro, decodificadores de aprendizaje automático y datos procesados adicionales.

Mayor información: Aurelio Cortese, Saori C. Tanaka, Kaoru Amano, et al. «The DecNef collection, fMRI data from closed-loop decoded neurofeedback experiments». Scientific Data. Published: 23 February 2021.

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