Un equipo de ingeniería biomédica de la Universidad de Columbia identificó un circuito neuronal mediante el cual las áreas cerebrales dedicadas al pensamiento modulan las regiones visuales primarias, lo que explica cómo el cerebro prioriza la información que procesa. El hallazgo, publicado hoy en PLOS Biology, se basa en una red neuronal artificial diseñada para imitar las reglas del cerebro real, con neuronas excitatorias e inhibitorias.
Los investigadores observaron que, cuando una persona debe cambiar la forma en que clasifica un mismo estímulo visual, sus áreas visuales tempranas modifican su actividad. En el modelo, esta flexibilidad dependía de conexiones entre neuronas inhibitorias: la inhibición que actúa sobre otras neuronas inhibitorias transmite señales desde el módulo de "pensamiento" al de "sensado". Al debilitar esas conexiones en el modelo, su capacidad de alternar entre tareas se desmoronó; en ratones, silenciar las células inhibitorias equivalentes redujo la capacidad de la corteza visual de seguir el contexto de la tarea.
Dirigida por Nuttida Rungratsameetaweemana, profesora asistente de Ingeniería Biomédica, la investigación apunta a principios de redundancia y eficiencia energética que podrían aplicarse a sistemas de inteligencia artificial más ligeros que los grandes modelos de lenguaje actuales. El equipo planea ahora validar sus hipótesis con registros intracraneales de pacientes con epilepsia.