Un investigador de la Universidad de Dartmouth ha descubierto un modo para predecir las emociones humanas basándose en la actividad cerebral. El estudio, inusual debido a su precisión – más del 90% de aciertos – y el gran número de participantes que reflejan la población adulta en general, podría convertirse en una herramienta fundamental en el diagnóstico y el tratamiento de una gran variedad de problemas de salud mental y física.
«Es una demostración de cómo se pueden convertir en imágenes nuestros sentimientos, de cómo la actividad cerebral es un medio para decodificar nuestras emociones – explica el autor del trabajo Luke Chang, profesor de Ciencias Psicológicas y Cerebrales en Dartmouth –. Las emociones son fundamentales para nuestra vida cotidiana y están en el centro de muchos trastornos. Pero no tenemos una idea clara de cómo se procesan en el cerebro. Por lo tanto, la comprensión de los mecanismos neurobiológicos que generan y disminuyen el impacto negativo de las emociones es crucial”:
Entender el «cerebro emocional» ha motivado cientos de estudios de neuroimagen en los últimos años. Pero para que esta técnica sea útil, era necesario encontrar las huellas o recorridos de las emociones en nuestro cerebro.
El equipo de Chang estudió a 182 voluntario a los que se les mostraron fotos “negativas” (lesiones corporales, agresiones, extremistas, accidentes automovilísticos, heces humanas) e imágenes neutras. Otros treinta participantes fueron sometidos a una fuente de calor dolorosa. Utilizando técnicas de neuroimagen, lograron identificar una firma neural de la emoción negativa: un único patrón de activación neuronal distribuida a través de todo el cerebro que predice con exactitud cuanto rechazo experimentará una persona después de ver imágenes desagradables.
«Esto significa que analizar el cerebro de un sujeto tiene el potencial de descubrir con precisión cómo se siente alguien analizando solo su actividad cerebral – confirma Chang –. Esto tiene enormes implicaciones para mejorar nuestra comprensión acerca del modo en el que se generan y se regulan las emociones”. El trabajo, publicado en PLOS Biology, también utilizó tecnologías de aprendizaje inteligente: algoritmos para desarrollar un modelo predictivo de la emoción. A medida que más voluntarios lo probaban, más aprendía el sistema y mejor se podía evaluar la sensibilidad y especificidad de cada cerebro. Esto permitió “encontrar el patrón de uso – concluye Chang – y hemos sido capaces de descubrir las respuestas generales más allá de los voluntarios, abarcando a otras personas que no participaron del estudio inicial”.
Juan Scaliter
