Tecnologia Científica

Observando a tomada de decisão no cérebro
Uma equipe de neurocientistas e engenheiros desenvolveu um sistema que pode mostrar o processo neural de tomada de decisão em tempo real, incluindo o processo mental de alternar entre as opções antes de expressar uma escolha final.
Por Taylor Kubota - 25/01/2021

Durante a decisão de continuar lendo este artigo, você pode mudar de ideia várias vezes. Embora sua escolha final seja óbvia para um observador - você continuará a rolar e ler, ou clicar em outro artigo - qualquer deliberação interna que tiver ao longo do caminho provavelmente será inescrutável para qualquer pessoa, exceto você. Essa hesitação clandestina é o foco da pesquisa, publicada em 20 de janeiro na Nature , por pesquisadores da Universidade de Stanford que estudam como as deliberações cognitivas se refletem na atividade neural.

Neurocientistas e engenheiros de Stanford usaram implantes neurais para rastrear a
tomada de decisões no cérebro, em tempo real. (Crédito da imagem: Gil Costa)

Esses cientistas e engenheiros desenvolveram um sistema que leu e decodificou a atividade das células cerebrais dos macacos enquanto os animais eram solicitados a identificar se uma animação de pontos em movimento estava mudando ligeiramente para a esquerda ou para a direita. O sistema revelou com sucesso o processo contínuo de tomada de decisão dos macacos em tempo real, completo com o fluxo e refluxo da indecisão ao longo do caminho.

“Eu estava apenas olhando para o rastreamento de atividade decodificado na tela, sem saber para que lado os pontos se moviam ou o que o macaco estava fazendo, e pude dizer a Sania [Fong], a gerente do laboratório, 'Ele vai escolher certo', segundos antes de o macaco iniciar o movimento para relatar a mesma escolha ”, lembra Diogo Peixoto, ex-pós-doutorando em neurobiologia e coautor do artigo. “Eu acertaria 80 a 90 por cento das vezes, e isso realmente cimentou que estava funcionando.”

Em experimentos subsequentes, os pesquisadores foram até mesmo capazes de influenciar as decisões finais dos macacos por meio de manipulações subliminares do movimento do ponto.

“Fundamentalmente, muito da nossa cognição se deve à atividade neural contínua que não se reflete abertamente no comportamento, então o que é empolgante sobre esta pesquisa é que mostramos que agora podemos identificar e interpretar alguns desses estados neurais internos ocultos”, disse o autor sênior do estudo William Newsome , o Harman Family Provostial Professor no Departamento de Neurobiologia da Stanford University School of Medicine .

“Estamos abrindo uma janela para um mundo de cognição que foi opaco para a ciência até agora”, acrescentou Newsome, que também é o diretor Vincent VC Woo do Instituto de Neurociências Wu Tsai .

Uma decisão de cada vez

Os estudos da neurociência sobre a tomada de decisões geralmente envolveram estimar a atividade média de populações de células cerebrais em centenas de testes. Mas este processo ignora os meandros de uma única decisão e o fato de que cada instância de tomada de decisão é ligeiramente diferente: Os inúmeros fatores que influenciam se você escolhe ler este artigo hoje serão diferentes daqueles que afetariam você se você fizesse o mesmo decisão amanhã.

“A cognição é realmente complexa e, quando você faz a média de um monte de testes, perde detalhes importantes sobre como chegamos às nossas percepções e como fazemos nossas escolhas”, disse Jessica Verhein, estudante de MD / PhD em neurociência e co-autora do papel.

Para esses experimentos, os macacos foram equipados com um implante neural do tamanho de uma unha rosada que relatava a atividade de 100 a 200 neurônios individuais a cada 10 milissegundos, conforme eram mostrados pontos digitais desfilando em uma tela. Os pesquisadores colocaram este implante no córtex pré-motor dorsal e no córtex motor primário porque, em pesquisas anteriores, eles descobriram que os sinais neurais dessas áreas do cérebro transmitem as decisões dos animais e sua confiança nessas decisões.

Cada vídeo de pontos em movimento era único e durava menos de dois segundos, e os macacos relatavam suas decisões sobre se os pontos estavam se movendo para a direita ou para a esquerda apenas quando solicitado - uma resposta correta dada no momento correto rendia uma recompensa. Os macacos sinalizaram claramente sua escolha, pressionando um botão direito ou esquerdo no visor.

No cérebro dos macacos, porém, o processo de decisão era menos óbvio. Os neurônios se comunicam por meio de rajadas rápidas de sinais elétricos ruidosos, que ocorrem junto com uma enxurrada de outras atividades no cérebro. Mas Peixoto foi capaz de prever as escolhas dos macacos facilmente, em parte porque as medições de atividade que ele viu foram primeiro alimentadas por um canal de processamento e decodificação de sinal baseado em anos de trabalho do laboratório de Krishna Shenoy , o professor de Hong Seh e Vivian WM Lim na School of Engineering e professor, por cortesia, de neurobiologia e de bioengenharia, e Howard Hughes Medical Institute Investigator.

A equipe de Shenoy estava usando sua técnica de decodificação neural em tempo real para outros fins. “Estamos sempre tentando ajudar as pessoas com paralisia lendo suas intenções. Por exemplo, eles podem pensar em como querem mover os braços e então essa intenção é executada através do decodificador para mover o cursor do computador na tela para digitar as mensagens ”, disse Shenoy, que é coautor do artigo. “Portanto, estamos constantemente medindo a atividade neural, decodificando-a milissegundo por milissegundo e, em seguida, agindo rapidamente com base nessas informações.”

Neste estudo específico, em vez de prever o movimento imediato do braço, os pesquisadores queriam prever a intenção sobre uma escolha futura, conforme relatado por um movimento do braço - que exigia um novo algoritmo. Inspirado pelo trabalho de Roozbeh Kiani, um ex-bolsista de pós-doutorado no laboratório Newsome, Peixoto e colegas aperfeiçoaram um algoritmo que recebe os sinais ruidosos de grupos de neurônios no córtex pré-motor dorsal e no córtex motor primário e os reinterpreta como uma “decisão variável." Esta variável descreve a atividade que ocorre no cérebro antes da decisão de se mover.

“Com esse algoritmo, podemos decodificar a decisão final do macaco antes de mover o dedo, quanto mais o braço”, disse Peixoto.

Três experimentos

Os pesquisadores especularam que valores mais positivos da variável de decisão indicavam maior confiança do macaco de que os pontos estavam se movendo para a direita, enquanto valores mais negativos indicavam confiança de que os pontos estavam se movendo para a esquerda. Para testar essa hipótese, eles conduziram dois experimentos: um em que parariam o teste assim que a variável de decisão atingisse um certo limite e outro em que o parassem quando a variável parecesse indicar uma reversão brusca da decisão do macaco.

Durante os primeiros experimentos, os pesquisadores pararam os testes em cinco níveis escolhidos aleatoriamente e, nos níveis mais altos da variável de decisão positiva ou negativa, a variável previu a decisão final do macaco com cerca de 98 por cento de precisão. As previsões do segundo experimento, em que o macaco provavelmente mudou de ideia, foram quase tão precisas.

Antes do terceiro experimento, os pesquisadores verificaram quantos pontos poderiam adicionar durante o teste, antes que o macaco se distraísse com a mudança no estímulo. Então, no experimento, os pesquisadores adicionaram pontos abaixo do limite perceptível para ver se isso influenciaria a decisão do macaco de forma subliminar. E, embora os novos pontos fossem muito sutis, às vezes influenciavam as escolhas do macaco em qualquer direção em que se moviam. A influência dos novos pontos era mais forte se eles fossem adicionados no início do teste e em qualquer ponto onde a variável de decisão do macaco fosse baixa - o que indica um nível de certeza fraco.

“Esta última experiência, liderada por Jessie [Verhein], realmente nos permitiu descartar alguns dos modelos comuns de tomada de decisão”, disse Newsome. De acordo com um desses modelos, pessoas e animais tomam decisões com base na soma cumulativa de evidências durante um julgamento. Mas se isso fosse verdade, então o viés que os pesquisadores introduziram com os novos pontos deveria ter o mesmo efeito, não importa quando foi introduzido. Em vez disso, os resultados pareciam apoiar um modelo alternativo, que afirma que se um sujeito tem confiança suficiente na construção de uma decisão em sua mente, ou passou muito tempo deliberando, ele está menos inclinado a considerar novas evidências.

Novas perguntas, novas oportunidades

O laboratório de Shenoy já está repetindo esses experimentos com participantes humanos com disfunções neurais que usam esses mesmos implantes neurais. Devido às diferenças entre os cérebros de primatas humanos e não humanos, os resultados podem ser surpreendentes.

As aplicações potenciais desse sistema, além do estudo da tomada de decisão, incluem investigações de atenção visual, memória de trabalho ou emoção. Os pesquisadores acreditam que seu principal avanço tecnológico - monitorar e interpretar estados cognitivos ocultos por meio de gravações neurais em tempo real - deve ser valioso para a neurociência cognitiva em geral, e eles estão animados para ver como outros pesquisadores desenvolvem seu trabalho.

“A esperança é que esta pesquisa capture o interesse de alguns graduandos ou novos alunos de pós-graduação e eles se envolvam nessas questões e levem a bola adiante pelos próximos 40 anos”, disse Shenoy.

Os coautores de Stanford incluem ex-bolsistas de pós-doutorado Roozbeh Kiani (agora na New York University), Jonathan C. Kao (agora na University of California, Los Angeles) e Chand Chandrasekaran (agora na Boston University); Paul Nuyujukian, professor assistente de bioengenharia e neurocirurgia; o gerente de laboratório anterior Sania Fong e o pesquisador Julian Brown (agora na UCSF); e Stephen I. Ryu, professor adjunto de engenharia elétrica (também chefe de neurocirurgia na Palo Alto Medical Foundation). Newsome, Nuyujukian e Shenoy também são membros do Stanford Bio-X e do Wu Tsai Neurosciences Institute .

Esta pesquisa foi financiada pela Fundação Champalimaud, Portugal; Howard Hughes Medical Institute; Institutos Nacionais de Saúde por meio do Programa de Treinamento de Cientistas Médicos de Stanford; Colaboração da Fundação Simons no cérebro global; Pew Scholarship in Biomedical Sciences; National Institutes of Health (incluindo o Prêmio Pioneiro do Diretor); Prêmio McKnight Scholars; Fundação Nacional de Ciências; Instituto Nacional de Surdez e Outros Distúrbios da Comunicação; Instituto Nacional de Doenças Neurológicas e Derrame; Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa - Escritório de Tecnologias Biológicas (Prêmio NeuroFAST); e Escritório de Pesquisa Naval.