MADRID, 17 May. (EUROPA PRESS) -
Cuando tomamos una decisión compleja, a menudo dividimos el problema en una serie de decisiones más pequeñas. Por ejemplo, al decidir cómo tratar a un paciente, un médico puede seguir una jerarquía de pasos: elegir una prueba de diagnóstico, interpretar los resultados y luego recetar un medicamento.
Tomar decisiones jerárquicas es sencillo cuando la secuencia de elecciones conduce al resultado deseado, pero cuando el resultado es desfavorable, puede ser difícil descifrar qué salió mal. Por ejemplo, si un paciente no mejora después del tratamiento, hay muchas razones posibles: tal vez la prueba de diagnóstico sea precisa solo el 75 por ciento del tiempo, o tal vez el medicamento solo funcione para el 50 por ciento de los pacientes. Para decidir qué hacer a continuación, el médico debe tener en cuenta estas probabilidades.
En un nuevo estudio, neurocientíficos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en Estados Unidos, exploraron cómo el cerebro razona las causas probables de fracaso después de una jerarquía de decisiones. Descubrieron que el cerebro realiza dos cálculos utilizando una red distribuida de áreas en la corteza frontal. Primero, el cerebro calcula la confianza sobre el resultado de cada decisión para determinar la causa más probable de un fallo, y segundo, cuando no es fácil discernir la causa, el cerebro hace intentos adicionales para ganar más confianza.
"Crear una jerarquía en la mente de uno y navegar por esa jerarquía mientras se razona sobre los resultados es una de las fronteras interesantes de la neurociencia cognitiva", subraya el autor principal del estudio, Mehrdad Jazayeri, profesor de Desarrollo de Carreras de Ciencias de la Vida y miembro del Instituto McGovern para el Cerebro del MIT. La estudiante graduada del MIT Morteza Sarafyzad es la autora principal del artículo, que se publica este jueves en 'Science'.
RAZONAMIENTO JERÁRQUICO
Estudios anteriores sobre la toma de decisiones en modelos animales se han centrado en tareas relativamente simples. Una línea de investigación se ha centrado en cómo el cerebro toma decisiones rápidas al evaluar evidencia momentánea. Por ejemplo, una gran cantidad de trabajo ha caracterizado los sustratos neurales y los mecanismos que permiten a los animales clasificar los estímulos no fiables en una base de prueba por prueba. Otra investigación se ha centrado en cómo el cerebro elige entre las múltiples opciones al basarse en resultados anteriores en múltiples ensayos.
"Estas han sido líneas de trabajo muy fructíferas --señala Jazayeri--. Sin embargo, realmente son la punta del iceberg de lo que hacen los humanos cuando toman decisiones. Tan pronto como se ponen en una situación real de toma de decisiones, ya sea elegir un socio, escoger un coche, decidir si tomar este medicamento o no, estas se convierten en decisiones realmente complicadas. A menudo hay muchos factores que influyen en la decisión, y esos factores pueden funcionar en diferentes escalas de tiempo".
El equipo del MIT ideó una tarea de comportamiento que le permitió estudiar cómo el cerebro procesa la información en múltiples escalas de tiempo para tomar decisiones. El diseño básico fue que los animales realizarían uno de los dos movimientos oculares dependiendo de si el intervalo de tiempo entre dos destellos de luz era más corto o más largo que 850 milisegundos.
Un giro requería que los animales resolvieran la tarea a través del razonamiento jerárquico: la regla que determinaba cuál de los dos movimientos oculares debía realizarse de forma encubierta después de 10 a 28 intentos. Por lo tanto, para recibir la recompensa, los animales tenían que elegir la regla correcta y, a continuación, realizar el movimiento ocular correcto según la regla y el intervalo. Sin embargo, debido a que los animales no recibieron instrucciones sobre los cambios de reglas, no pudieron determinar directamente si se produjo un error porque eligieron la regla incorrecta o porque juzgaron mal el intervalo.
Los científicos utilizaron este diseño experimental para probar los principios computacionales y los mecanismos neuronales que apoyan el razonamiento jerárquico. Los experimentos teóricos y de comportamiento en humanos sugieren que el razonamiento sobre las posibles causas de los errores depende en gran medida de la capacidad del cerebro para medir el grado de confianza en cada paso del proceso. "Una de las cosas que se piensa que son críticas para el razonamiento jerárquico es tener un cierto nivel de confianza sobre la probabilidad de que diferentes nodos [de una jerarquía] hayan llevado al resultado negativo", apunta Jazayeri.
Los investigadores pudieron estudiar el efecto de la confianza ajustando la dificultad de la tarea. En algunos ensayos, el intervalo entre los dos destellos fue mucho más corto o más largo que 850 milisegundos. Estos ensayos fueron relativamente fáciles y proporcionaron un alto grado de confianza. En otros ensayos, los animales tenían menos confianza en sus juicios porque el intervalo estaba más cerca del límite y era difícil de discriminar.
Como habían planteado en la hipótesis, los autores encontraron que el comportamiento de los animales estaba influenciado por su confianza en su rendimiento. Cuando el intervalo fue fácil de juzgar, los animales fueron mucho más rápidos para cambiar a la otra regla cuando descubrieron que estaban equivocados. Cuando el intervalo era más difícil de juzgar, los animales tenían menos confianza en su rendimiento y aplicaban la misma regla unas cuantas veces más antes de cambiar.
"Saben que no están confiados, y saben que, si no están confiados, no es necesariamente el caso que la regla haya cambiado. Saben que podrían haber cometido un error [en su juicio de intervalo]", dice Jazayeri.
CIRCUITO DE TOMA DE DECISIONES
Al registrar la actividad neuronal en la corteza frontal justo después de finalizar cada prueba, los investigadores pudieron identificar dos regiones que son clave para la toma de decisiones jerárquica. Encontraron que estas dos áreas, conocidas como la corteza cingulada anterior (ACC, por sus siglas en inglés) y la corteza frontal dorsomedial (DMFC, por sus siglas en inglés), se activaron después de que se informó a los animales sobre una respuesta incorrecta.
Cuando los científicos analizaron la actividad neural en relación con el comportamiento de los animales, quedó claro que las neuronas en ambas áreas señalaron la creencia de los animales sobre un posible cambio de reglas. Notablemente, la actividad relacionada con la creencia de los animales fue "más fuerte" cuando los animales cometieron un error después de una prueba fácil, y tras consecutivos errores.
Los investigadores también encontraron que, aunque estas áreas mostraban patrones de actividad similares, fue la actividad en ACC, en particular, la que predijo cuándo el animal cambiaría las reglas, lo que sugiere que ACC juega un papel central en el cambio de las estrategias de decisión. De hecho, los científicos hallaron que la manipulación directa de la actividad neural en ACC era suficiente para interferir con el comportamiento racional de los animales. "Existe un circuito distribuido en la corteza frontal que involucra estas dos áreas, y parecen estar organizadas jerárquicamente, tal como lo exigiría la tarea", concluye Jazayeri.
