Periferia

30 de Diciembre de 2021

Científicos argentinos usan neuronas artificiales para estudiar el autismo

Una investigación permitió identificar la relación entre los procesos fisiológicos y perceptuales en personas con la condición del espectro autista.

Una investigación permitió identificar la relación entre los procesos fisiológicos y perceptuales en personas con la condición del espectro autista.

Científicos argentinos identificaron una relación entre los procesos fisiológicos y perceptuales que tendrían lugar en personas con la condición del espectro autista (TEA), mediante el empleo de un modelo computacional que imita el funcionamiento de la corteza cerebral a partir de estímulos visuales, informó hoy el Instituto Leloir.

“Entender mejor la relación entre la fisiología del cerebro y la percepción o el comportamiento, es central para diseñar nuevas terapias, aunque todavía queda un largo camino por recorrer para llegar a esa instancia”, indicó hoy en un comunicado oficial de la Fundación Leloir, Rodrigo Echeveste, doctorado en Ciencias Naturales en Alemania e investigador del CONICET, quien es uno de los autores del estudio.

Hace unos años, Elizabeth Pellicano, de la Universidad Macquarie, en Australia, y David Burr, de la Universidad de Florencia, en Italia, propusieron que el “balance” de la información sensorial del mundo exterior con la información previa, y la forma de representarse probabilidades, tanto sobre el mundo exterior como sobre las propias expectativas, se produce de una forma “menos conveniente” en personas con autismo. Por ejemplo, la percepción sensorial se intensifica y las expectativas se atenúan.

Tal como describe la revista científica “Network Neuroscience”, el investigar Echeveste de la Universidad Nacional del Litoral (UNL); el Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional, en la ciudad de Santa Fe; y otros colegas, se propusieron tratar de entender por qué ese pesaje en personas con TEA es diferente.

En el estudio se utilizó como banco de pruebas, un modelo computacional que había sido desarrollado por Echeveste junto con investigadores de la Universidad de Cambridge, durante su estadía en esa institución.

“Este modelo es una red neuronal que había sido entrenada utilizando técnicas de inteligencia artificial para procesar estímulos visuales, y que imita el comportamiento de nuestra corteza visual primaria. Cuando uno mide cómo se comportan estas neuronas artificiales mientras la red ‘mira’ algo, vemos una dinámica en las respuestas de las neuronas que son muy similares a las de nuestra corteza cerebral”, explicó el investigador.

El óptimo funcionamiento de nuestro cerebro requiere de un balance muy delicado entre neuronas excitatorias que, cuando se activan, ayudan a encender a otras neuronas, y de otras inhibitorias que, cuando se prenden, tienden a hacer apagar a las demás.

Y agregó: “Concretamente, nos preguntábamos si las diferencias perceptuales (entre personas con y sin autismo) en términos del pesaje de información podrían explicarse a partir de diferencias en los mecanismos de inhibición y, para ello, utilizamos un modelo computacional que simulase el funcionamiento neurológico y fisiológico”.

Del trabajo también participaron los investigadores de Conicet Diego Milone y Enzo Ferrante, también la UNL, e Inés Samengo, del Instituto Balseiro y el Departamento de Física Médica del Centro Atómico Bariloche.

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