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Un grupo de investigadores utilizará una red de neuronas artificiales para estudiar el Autismo

El Instituto Leloir anunció  mediante un comunicado, el empleo de un modelo computacional que imita el funcionamiento de la corteza cerebral a partir de estímulos visuales

Un grupo de investigadores argentinos identificaron una relación entre los procesos fisiológicos y perceptuales que tendrían lugar en personas con la condición del espectro autista (TEA).
El Instituto Leloir informó que a través del empleo de un modelo computacional que imita el funcionamiento de la corteza cerebral a partir de estímulos visuales.
“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”, señaló en un comunicado oficial de la Fundación Leloir, Rodrigo Echeveste, uno de los autores del estudio, doctorado en Ciencias Naturales en Alemania e investigador del CONICET.
Años atrás, 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.
La revista científica “Network Neuroscience” explicó que 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, intentan entender por qué ese pesaje en personas con TEA es diferente.
En el estudio se empleó como banco de pruebas, un modelo computacional realizado 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”, detalló el investigador.
El óptimo funcionamiento de nuestro cerebro requiere de un delicado balance 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.
Además, añadió que “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”.
También participaron en el trabajo 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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