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Lettura della mente con risonanza magnetica funzionale
Gli scienziati possono prevedere con precisione quale delle mille immagini una persona sta guardando analizzando l'attività cerebrale utilizzando la risonanza magnetica funzionale (fMRI). L'approccio dovrebbe far luce su come il cervello elabora le informazioni visive e potrebbe un giorno essere utilizzato per ricostruire i sogni.
[La ricerca] suggerisce che le misurazioni dell'attività cerebrale basate su fMRI contengono molte più informazioni sui processi neurali sottostanti di quanto precedentemente apprezzato, afferma Jack Galant , neuroscienziato dell'Università della California, Berkeley, e autore senior dello studio.
L'FMRI rileva il flusso sanguigno nel cervello, fornendo una misura indiretta dell'attività cerebrale. La maggior parte degli studi fMRI fino ad oggi ha utilizzato la tecnologia per individuare le parti del cervello coinvolte in diversi compiti cognitivi, come leggere o ricordare i volti. Il nuovo studio, tuttavia, adotta una tendenza emergente nella fMRI: utilizzare la tecnologia per analizzare l'elaborazione delle informazioni neurali. Utilizzando modelli informatici per analizzare i tipi di informazioni raccolte dall'attività neurale, gli scienziati possono provare a valutare come i segnali neurali vengono elaborati in diverse aree del cervello e infine fusi per creare una percezione coerente. I ricercatori hanno precedentemente utilizzato questo approccio per dimostrare che alcune informazioni visive possono essere raccolte dai dati di imaging cerebrale, ad esempio se una persona sta guardando volti o case.
Secondo lo studio, pubblicato mercoledì nella versione online della rivista Natura , gli scienziati hanno prima raccolto informazioni su come il cervello elabora le immagini registrando l'attività nella corteccia visiva mentre i soggetti guardavano diverse migliaia di immagini selezionate casualmente. I neuroni in questa parte del cervello rispondono ad aspetti specifici della scena visiva, come una macchia di luce e oscurità fortemente contrastanti, quindi l'attività registrata in ciascuna area della scansione cerebrale riflette le informazioni visive elaborate dai neuroni in quell'area di il cervello. I ricercatori hanno raccolto queste informazioni per sviluppare un modello al computer in grado di prevedere il modello dell'attività cerebrale innescata da qualsiasi immagine.
Quando in seguito ai volontari è stata mostrata una nuova immagine non inclusa nel primo set, il modello al computer è stato in grado di prevedere correttamente quale immagine su 120 o 1.000 possibilità la persona ha guardato con una precisione del 90 o dell'80 percento, rispettivamente.
Possono farlo con un sorprendente grado di precisione, afferma Frank Tong , un neuroscienziato della Vanderbilt University, a Nashville, TN, che non è stato coinvolto nella ricerca. Le persone rimarranno colpite dalla quantità di informazioni visive che questi ricercatori sono stati in grado di estrarre dal cervello.
Gallant e il suo team intendono utilizzare questa tecnologia per comprendere meglio come funziona il sistema visivo costruendo modelli computazionali di varie teorie e quindi testando la loro capacità di interpretare le scansioni cerebrali. Il modo più diretto per testare le teorie su come il cervello trasforma le informazioni è misurare quali informazioni sono memorizzate nelle diverse parti della mente della persona e come queste cambiano da struttura a struttura, afferma Ken Norman , un neuroscienziato della Princeton University, nel New Jersey, che non è stato coinvolto nella ricerca. Metodi simili potrebbero anche essere utili per determinare come questi passaggi vanno male nelle persone con diversi tipi di deficit cognitivi, dice.
Questo approccio potrebbe anche far luce su fenomeni cognitivi difficili da studiare, come l'attenzione. Ad esempio, quando una persona guarda l'immagine di uno sciatore su una montagna, può concentrarsi sullo sciatore in primo piano o sul paesaggio montano sullo sfondo. Come esattamente ciò avvenga è una delle principali questioni aperte nelle neuroscienze cognitive. L'attività neurale, e quindi le informazioni catturate dalla fMRI, potrebbero cambiare a seconda di dove la persona concentra la sua attenzione. I modelli informatici sviluppati da Tong hanno mostrato un successo iniziale nel prevedere dove una persona sta focalizzando la sua attenzione utilizzando un approccio simile.
A lungo termine, questa tecnologia potrebbe essere utilizzata per studiare fenomeni ancora più effimeri, come il sogno. Al momento non è noto se processi come il sogno e l'immaginazione siano realizzati nel cervello in un modo funzionalmente simile alla percezione, afferma Gallant. Se lo sono, allora le tecniche sviluppate nel nostro studio dovrebbero essere direttamente applicabili.
Tuttavia, Gallant e altri avvertono che la tecnologia non è ancora in grado di ricostruire effettivamente da zero ciò che una persona vede. Mentre i ricercatori stanno lavorando su questa capacità, è in gran parte limitata dalla risoluzione della stessa fMRI. Gli attuali dispositivi di scansione del cervello hanno una risoluzione spaziale di circa un millimetro, un'area che contiene centinaia di neuroni, ognuno dei quali risponde a diversi bit di informazioni visive.
Una delle potenziali applicazioni più provocatorie per questo tipo di tecnologia di lettura del pensiero è stata la rivelazione della menzogna, ad esempio il tentativo di determinare direttamente dall'attività cerebrale se un sospettato riconosce una fotografia di una scena del crimine che dice di non aver mai visitato. (Vedi Imaging Deception in the Brain .) La maggior parte dei neuroscienziati crede che non ci siano dati sufficienti per determinare se questo è un metodo affidabile per scoprire le bugie, e Gallant dice che è improbabile che la sua tecnologia lo renda più tale. Qualsiasi dispositivo di lettura del cervello che miri a decodificare i ricordi archiviati sarà inevitabilmente limitato non solo dalla tecnologia stessa, ma anche dalla qualità delle informazioni archiviate.