Investigadores logran recrear lo que vieron los ratones a partir de su actividad cerebral

Un grupo de investigadores de la Universidad College London (UCL) logró reconstruir breves videos a partir de la actividad cerebral de ratones, permitiendo así recrear lo que los animales estaban viendo. Este estudio, publicado en la revista eLife, ofrece una nueva perspectiva sobre cómo el cerebro convierte la información visual en una representación interna del mundo.

Los hallazgos podrían ayudar a los científicos a comprender mejor cómo se procesa la información visual en el cerebro y, eventualmente, permitir comparaciones sobre cómo diferentes especies perciben el mismo entorno.

Decodificando lo que ve el cerebro

Durante años, los investigadores han intentado entender cómo el cerebro interpreta las señales que llegan desde los ojos. En estudios realizados en humanos, se han mostrado imágenes y películas mientras se registra la actividad cerebral mediante fMRI, utilizando esas mediciones para intentar reconstruir información visual a nivel de píxeles individuales.

El nuevo enfoque adoptado por los científicos de UCL se basa en grabaciones de células cerebrales individuales en ratones, lo que proporciona una imagen más detallada de cómo la información visual está representada en el cerebro. Utilizando actividad registrada del córtex visual, el equipo generó reconstrucciones de alta calidad de los videos que los ratones habían visto.

El autor principal, el Dr. Joel Bauer, del Sainsbury Wellcome Centre en UCL, afirmó: "Queríamos tener una mejor manera de investigar cómo el cerebro interpreta lo que vemos. Los métodos actuales para entender lo que representan grupos específicos de neuronas no son muy generalizables a situaciones que no han sido específicamente probadas. Por eso, buscamos desarrollar un método que pueda capturar lo que se representa en el cerebro y compararlo con la realidad".

Los investigadores están particularmente interesados en las diferencias entre lo que está físicamente presente frente a un animal y cómo esa información es representada dentro del cerebro. Estudiar esas diferencias podría revelar qué características visuales enfatiza, cambia o filtra el cerebro.

Transformando la actividad neuronal en video

Para reconstruir las películas, el Dr. Bauer y su equipo utilizaron un modelo de codificación neuronal dinámica, originalmente desarrollado por otro grupo de investigación para la competencia Sensorium 2023. Este modelo está diseñado para predecir cómo responderán las neuronas individuales mientras los ratones ven películas, teniendo en cuenta otros factores como los movimientos de los animales y los cambios en el diámetro de la pupila.

Los investigadores de UCL refinaron el enfoque utilizando el mismo conjunto de datos. Primero, calcularon cómo se predecía que se comportarían las neuronas si el ratón hubiera estado mirando una pantalla en blanco. Luego, compararon esa predicción con la actividad real de las neuronas mientras el ratón veía una película.

La actividad neuronal se midió mediante un método de imagen microscópica que identifica qué células cerebrales individuales están activas al detectar aumentos localizados en los niveles de calcio.

Usando la diferencia entre la actividad predicha y la medida, un algoritmo ajustó gradualmente los píxeles de una película inicialmente en blanco. Con cada ajuste, el video reconstruido se asemejaba cada vez más al que realmente había sido mostrado al ratón.

Reconstruyendo una nueva película de 10 segundos

Una vez que el modelo había sido entrenado, los investigadores le presentaron una prueba más difícil. Grabaron la actividad cerebral de un ratón mientras veía un video que nunca había sido incluido en los datos de entrenamiento del modelo.

Utilizando únicamente esa actividad neuronal, el sistema reconstruyó un video de 10 segundos que se asemejaba al video no visto.

El Dr. Bauer agregó: "Con este enfoque, logramos obtener reconstrucciones de alta calidad de clips de video de 10 segundos. La precisión de las reconstrucciones mejoró con la inclusión de datos de más neuronas individuales, lo que demuestra la importancia de contar con datos neuronales completos".

Este resultado sugiere que el método no se limitó a memorizar videos previamente mostrados, sino que fue capaz de usar patrones de actividad neuronal para inferir información visual de una nueva escena.

Midiendo la precisión de las reconstrucciones

Para evaluar las reconstrucciones, los investigadores utilizaron un método llamado correlación de píxeles, que compara los píxeles correspondientes en las películas originales y reconstruidas.

El análisis mostró solo pequeñas diferencias en el tiempo entre los dos videos. Sin embargo, los investigadores afirman que aún hay un considerable margen para mejorar la resolución de imagen y la cantidad de la escena visual que puede ser reconstruida.

El trabajo futuro se centrará en recopilar datos que puedan respaldar reconstrucciones más nítidas y cubrir una mayor porción de lo que los animales están viendo.

Por qué nuestros cerebros no simplemente registran la realidad

Los investigadores planean utilizar la técnica para investigar una pregunta más profunda sobre la visión: ¿cuánto difiere la representación interna del cerebro del mundo que realmente está frente a nosotros?

La visión no es simplemente un proceso de grabación similar al de una cámara. El cerebro interpreta, filtra y modifica continuamente la información sensorial que ingresa. Comprender exactamente dónde y cómo ocurren esos cambios podría revelar principios importantes sobre la percepción.

El Dr. Bauer concluyó: "No tenemos una representación perfecta del mundo en nuestras cabezas. La cadena de procesamiento visual distorsiona y deforma nuestra representación de una manera que modifica la información. Esta desviación entre la realidad y las representaciones en el cerebro no es necesariamente un error, sino una característica que refleja cómo nuestras mentes interpretan y aumentan la información sensorial. Queremos explorar cómo sucede esto en el cerebro".