Los mecanismos neuronales subyacentes a la toma de decisiones son todavía poco conocidos. En los últimos diez años, la modelación computacional se ha configurado como una buena herramienta para su estudio, junto a los datos neurofisiológicos obtenidos de los registros celulares. Una de las actividades relevantes para su estudio ha sido la construcción de modelos computacionales de acuerdo con los datos fisiológicos obtenidos provenientes de animales.

En un trabajo publicado el 17 de abril en la revista  PLoS Computational Biology por  Gustavo Deco, director del Centro de Cognición y Cerebro, e investigador ICREA del DTIC, conjuntamente con otros miembros de su equipo: Andrea Insabato, Laura Dempere y Mario Pannunzi, con la participación de Ranulfo Romo, investigador de la Universidad Autónoma de México, los autores revisan los avances más recientes en la comprensión de los mecanismos neuronales que intervienen en la toma de decisiones y destacan algunos nuevos aspectos, hasta el momento poco tratados,  alrededor de la cuestión de cómo afecta la estructura espacio-temporal del estímulo sensorial en el proceso de la toma de decisiones perceptuales.

Papel de las fluctuaciones espaciotemporales de los estímulos

El trabajo analiza de forma crítica cómo, y de qué manera, las fluctuaciones espaciotemporales de los estímulos intervienen en el proceso de la toma de decisiones perceptuales.

 Este es un aspecto hasta ahora todavía no resuelto al que los autores prestan su atención centrándose principalmente en estímulos visuales, aunque los resultados se podrían extrapolar a otros sentidos.

Para responder a esta cuestión, el trabajo se organiza en dos partes. En la primera los autores presentan una revisión de los resultados neurofisiológicos obtenidos de las células nerviosas de animales, concretamente, primates. En esta primera parte el trabajo ofrece una revisión crítica de los dos modelos dominantes en la literatura científica para explicar los datos experimentales obtenidos: los modelos de red neuronal de atractores hacia un modelo de difusión.

La segunda parte del trabajo se centra en la caracterización de la estructura espacio-temporal de los estímulos y cuál es el impacto que los distintos métodos y aproximaciones utilizados comúnmente en la literatura científica tienen en las predicciones de los modelos computacionales. Un aspecto que cobra especial relevancia en el análisis del papel que tiene el ruido en la toma de decisiones perceptuales, así como su origen y su modelización.

De la revisión de los aspectos antes mencionados, los autores identifican nuevos paradigmas a tener en cuenta en los subsiguientes estudios. En primer lugar, de cara a poder modelar con mayor precisión la toma de decisiones, en presencia de múltiples estímulos, será necesario estudiar y caracterizar matemáticamente el tipo de respuesta de las áreas sensoriales implicadas. En segundo lugar, en la toma de decisiones, se deberá tener en cuenta el papel de la incertidumbre introducida por fluctuaciones del estímulo. Finalmente, habrá que estudiar cómo se perciben diferentes tipos de ruido en la señal sensorial y cómo se representan en los modelos fenomenológicos comúnmente empleados.

Los autores revisan en profundidad una serie de paradigmas experimentales y teóricos, e identifican nuevos aspectos a tener en cuenta en subsiguientes estudios para definir nuevos modelos que permitan avanzar en la comprensión de los procesos de toma de decisión.

Trabajo de referencia:

Andrea Insabato, Laura Dempere-Marco, Mario Pannunzi, Gustavo Deco, Ranulfo Romo (2014), " The Influence of Spatiotemporal Structure of Noisy Stimuli in Decision Making", PLoS Computational Biology, 17 de Abril, vol. 10, 4, e1003492.