28 de Marzo de 2018

¿Cómo decidimos? El circuito de recompensa neuronal: sus señales

Una señal de recompensa neuronal informa y media mecanismos cerebrales tanto para obtener recompensas como para tomar decisiones. De hecho, los individuos cuyos cerebros afrontan mejor las recompensas tienen mayores posibilidades de vivir y transmitir sus genes.

Las estructuras que conforman el cerebro del Homo sapiens sapiens evolucionaron hace 160.000 años en la sabana africana con el fin de sobrevivir en el mundo natural. Esta supervivencia pudo ser posible ya que el cerebro que hoy conocemos como humano desarrolló, muy lejos y hace tiempo, ciertas redes neurales que funcionan de modo automático y que ocurren fuera de nuestra consciencia.

Algunas de estas redes corresponden ciertos mecanismos cuya función es mantener el equilibrio fisiológico del cuerpo. Otras, atañen a instintos y emociones. En este artículo, nos concentraremos en la señal neuronal de recompensa, que activa el circuito de recompensa del cerebro, que también corresponde a un sistema de supervivencia.

Cuando escuchamos el término "señal de recompensa neuronal" podríamos pensar en una señal cerebral que transmite placer o una gratificación especial por haber hecho algo bien. Pero la función de recompensa es más general: se extiende al aprendizaje y enfoque de los objetos que necesitamos para la supervivencia; los individuos cuyos cerebros afrontan mejor las recompensas tienen mayores posibilidades de vivir y transmitir sus genes. Una señal de recompensa neuronal informa y media mecanismos cerebrales tanto para obtener recompensas como para tomar decisiones.

La neurociencia investiga cómo el cerebro detecta y responde a las recompensas. Se define aquí la función de recompensa por su influencia en el cuerpo, no por receptores sensoriales específicos o por cualquier otra medida externa. Se puede decir desde la observación del comportamiento de un humano, un mono o un ratón, si una sustancia, estímulo u objeto es una recompensa o no. Un sujeto se acercará a una recompensa y aprenderá a hacerlo con más frecuencia si le resulta bueno y lo hará menos si le resulta malo: una recompensa que nos hace felices, por ejemplo, induce el deseo de tenerla de nuevo. Por el contrario, las propiedades físicas de las recompensas no ofrecen una buena medida: pensemos que estamos en una parrilla y, especialmente, en el segundo bife de chorizo que estamos comiendo; físicamente es lo mismo que el primero, pero no nos dará la misma satisfacción porque ya no tenemos hambre. Esa distinción es importante porque permite que cada uno de nosotros busquemos la recompensa que es mejor para nosotros en ese momento. Obtener lo mejor, en lugar de cualquier recompensa, puede ser importante para la supervivencia diaria.

El significado que una sustancia o un objeto tiene para nosotros se llama valor de recompensa subjetiva. Los investigadores no pueden medir ese valor físicamente, pero se puede inferir observando las elecciones y su frecuencia. Elegir un objeto por sobre otro sugiere un mayor valor subjetivo del objeto elegido para el sujeto en ese momento. Un principio similar se aplica a las preferencias que se obtienen en el momento en que un sujeto toma una decisión. Al tomar estas decisiones, revelará sus preferencias.

Implementación física de una construcción teórica

Podemos usar una respuesta física como un potencial de acción neuronal -un cambio momentáneo en la carga eléctrica en la superficie de una neurona causado por la información entrante e influyendo en la actividad de las neuronas a la que aquella responde- para probar las teorías de recompensa. Por ejemplo, si hay una señal cerebral de recompensa que impulsa fuertemente el comportamiento hacia la ingesta de una cierta recompensa no saludable -alimentos grasos, tal vez- entonces puede ser difícil prevenirlo, simplemente prohibiéndolo. En su lugar, sería mejor encontrar formas de reducir el atractivo de una recompensa.

A continuación, relatamos lo que el Dr. Wolfram Schultz, profesor del Departamento de Fisiología, Desarrollo y Neurociencia de la Universidad de Cambridge, dice sobre lo que él y su equipo han aprendido sobre las señales neuronales para las principales funciones de la recompensa: aprendizaje, comportamiento de acercamiento y toma de decisiones, y cómo reflejan las teorías actuales de la conducta. La investigación humana también aborda los aspectos emocionales y cognitivos de la función de recompensa (como el placer, la felicidad y el deseo), pero su atención se centra en los experimentos con animales, lo cual no permite examinar fácilmente estos importantes temas.

Un número limitado de estructuras cerebrales muestran señales neuronales hacia las recompensas y, por ejemplo, decisiones económicas que se toman. Las cuatro estructuras clave son el sistema de dopamina del mesencéfalo, el cuerpo estriado (putamen, núcleo caudado y cuerpo estriado ventral), la amígdala y la corteza órbitofrontal. Estas estructuras están estrechamente interconectadas, cada una enviando axones de sus neuronas a las otras tres estructuras.

Las señales anexas para la recompensa y la decisión se encuentran en regiones cerebrales estrechamente conectadas a estas cuatro estructuras. Estas regiones procesan la recompensa en asociación con estímulos sensoriales, que probablemente participan en la identificación y distinción entre recompensas basadas en sus propiedades físicas, o llevan señales en asociación con movimientos y elecciones de comportamiento.

Conclusiones:

Las señales neuronales se producen en varias estructuras cerebrales principales que están altamente interconectadas y contribuyen de diferentes maneras a detectar recompensas, utilizando información de recompensa para el aprendizaje y la toma de decisiones económicas, conduciendo hacia la obtención de más y mejores recompensas.

Bibliografía:

  • Schultz W. Neuronal Reward and Decision Signals: From Theories to Data. Physiol Rev. 2015 Jul;95(3):853-951. doi: 10.1152/physrev.00023.2014. <https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmid/26109341/>
  • Schultz W, Dayan P, Montague PR. A neural substrate of prediction and reward. Science. 1997 Mar 14;275(5306):1593-9.

Imagen: Designed by stock-world-on / Freepik


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