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Cuando los consumidores miran alimentos específicos, se ilumina una parte especializada de la corteza visual, según un estudio reciente realizado por neurocientíficos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT). Esta población recién descubierta de neuronas que responde a los alimentos se encuentra en el flujo visual ventral, junto con poblaciones que responden específicamente a rostros, cuerpos, lugares y palabras.
El postdoctorado del MIT Meenakshi Khosla es el autor principal del artículo, y el científico investigador del MIT N. Apurva Ratan Murty. El estudio aparece en la revista Current Biology.
Según los investigadores, estas conclusiones pueden demostrar el significado especial de los alimentos en la cultura humana.
“La comida es fundamental para las interacciones sociales humanas y las prácticas culturales. No se trata solo de sustento”, dice Nancy Kanwisher, profesora de neurociencia cognitiva Walter A. Rosenblith y miembro del Instituto McGovern para la Investigación del Cerebro y del Centro de Cerebros, Mentes y Máquinas del MIT.
“La comida es fundamental para muchos elementos de nuestra identidad cultural, práctica religiosa, interacciones sociales y muchas otras cosas que hacemos los humanos”.
Aprovechando las categorías visuales
Mientras estudiaba el flujo visual ventral, la parte del cerebro que reconoce objetos que datan de hace más de dos décadas, Kanwisher descubrió regiones corticales que responden selectivamente a las caras.
Más tarde, ella y su equipo encontrarán otras regiones que responderán selectivamente a lugares, cuerpos o palabras. La mayoría de esas áreas se encontraron cuando los investigadores se propusieron expresamente buscarlas. “Sin embargo, ese enfoque basado en hipótesis puede limitar lo que termina encontrando”, dice Kanwisher.
Para descubrir la estructura fundamental del flujo visual ventral, Kanwisher y Khosla decidieron analizar un gran conjunto de datos disponibles públicamente de respuestas de imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI) de cerebro completo de ocho sujetos humanos mientras veían millas de imágenes.
Los investigadores querían ver cuándo aplicamos una estrategia basada en datos y sin hipótesis, qué tipos de selectividades aparecen y si son consistentes con lo que se había descubierto antes. “Un segundo objetivo era ver si podíamos descubrir selectividades novedosas que no se habían planteado antes o que habían permanecido ocultas debido a la resolución espacial más baja de los datos de fMRI”, detalla Khosla.
Para ello, los investigadores descubrirán aplicaron un método matemático para poblaciones neuronales que no pueden identificarse a partir de los datos tradicionales de IRMf.
Una imagen de resonancia magnética funcional comprende muchos vóxeles, unidades tridimensionales que representan un cubo de tejido cerebral. Cada vóxel contiene cientos de millas de neuronas. Si algunas de esas neuronas pertenecen a poblaciones más pequeñas que responden a un tipo de entrada visual, sus respuestas pueden quedar ahogadas por otras poblaciones dentro del mismo vóxel.
Nuevos métodos de estudio
El nuevo método analítico puede provocar las respuestas de las poblaciones neuronales dentro de cada vóxel de datos de fMRI. Usando este enfoque, los investigadores encontraron cuatro poblaciones correspondientes a grupos previamente identificados que respondieron a rostros, lugares, cuerpos y palabras.
“Eso nos dice que este método funciona y que las cosas que encontramos antes no son solo propiedades oscuras de esa vía, sino propiedades principales y dominantes”, explica Kanwisher.
Curiosamente, también surgió una quinta población, y esta pareció ser selectiva para las imágenes de alimentos.
“Esto nos desconcertó bastante porque la comida no es una categoría visualmente homogénea”, subraya Khosla. «Cosas como las manzanas, el maíz y la pasta se ven muy diferentes entre sí, pero encontramos una sola población que responde de manera similar a todos estos alimentos diversos».
La población específica de alimentos, que los investigadores denominan componente alimentario ventral (VFC), parece estar distribuida en dos grupos de neuronas a cada lado del FFA. El hecho de que las poblaciones específicas de alimentos se distribuyan entre otras poblaciones específicas de categoría puede ayudar a explicar por qué no se han visto antes, afirman los investigadores.
“La selectividad alimentaria había sido más difícil de caracterizar antes porque las poblaciones que son selectivas para los alimentos se entremezclan con poblaciones cercanas que tienen respuestas distintas a otros atributos de estímulo. La baja resolución espacial de la fMRI no impide ver esta selectividad porque las respuestas de diferentes poblaciones neuronales se mezclan en un vóxel”, explica además Khosla.
Experimentar con articulos alimentarios y no alimentarios
En un experimento, alimentaron al modelo con imágenes de alimentos y artículos no alimentarios que se vieron muy similares, por ejemplo, un plátano y una luna amarilla creciente.
“Esos estímulos coincidentes tienen propiedades visuales muy similares, pero el atributo principal en el que difieren es comestible versus no comestible”, continúa Khosla. «Podríamos alimentar esos estímulos arbitrarios a través del modelo predictivo y ver si todavía respondería más a los alimentos que a los no alimentarios, sin recopilar los datos de fMRI».
También podría usar el modelo computacional para analizar conjuntos de datos mucho más grandes que consisten en millones de imágenes. Esas simulaciones ayudaron a confirmar que el VFC es altamente selectivo para las imágenes de alimentos.
A partir de su análisis de los datos de fMRI humanos, los investigadores encontraron que en algunos sujetos, el VFC respondió un poco más a los alimentos procesados ??como la pizza que a los alimentos no procesados ??como las manzanas. En el futuro, esperan explorar cómo los factores como la familiaridad y el gusto o disgusto por un alimento en particular podrían afectar las respuestas de las personas a ese alimento.
¿Preguntas adicionales surgidas?
Basado en un análisis de una extensa base de datos públicos de respuestas del cerebro humano a un conjunto de 10.000 imágenes, los descubrimientos plantean muchas preguntas adicionales sobre cómo y por qué se desarrolla esta población neuronal.
En estudios futuros, los investigadores esperan cómo explorar las respuestas de las personas a ciertos alimentos pueden diferir según sus gustos y disgustos o su familiaridad con ciertos tipos de alimentos.
También esperan estudiar cuándo y cómo esta región se especializa durante la primera infancia y con qué otras partes del cerebro se comunica.
Otra pregunta es si esta población selectiva de alimentos se verá en otros animales, como los monos, que no le dan a la comida el significado cultural que le dan a los humanos.
Editado por Elizabeth Green
