Decodificato il processo decisionale nel cervello

09 November 2013

Di fronte a una scelta, il cervello recupera le tracce specifiche di ricordi (piuttosto che fare una panoramica generale delle esperienze passate) dal suo schedario mentale, secondo una nuova ricerca di imaging cerebrale dell'Università del Texas di Austin.

Guidato da Michael Mack, ricercatore post-dottorato dei dipartimenti di psicologia e neuroscienze, lo studio è il primo a combinare le simulazioni al computer con i dati di imaging cerebrale per confrontare due diversi tipi di modelli decisionali.

Nel primo modello - l'esemplare - una decisione è incorniciata intorno a tracce concrete di ricordi, mentre nel secondo - il prototipo - la decisione si basa su una visione generale di tutti i ricordi raggruppati in una specifica categoria. Quale dei due modelli guidi maggiormente le decisioni è materia di dibattito tra gli scienziati da più di trent'anni.

Ma, secondo i risultati [di questo studio], il modello esemplare è più coerente con il comportamento decisionale. Lo studio è stato pubblicato questo mese in Current Biology e tra gli autori ci sono Alison Preston, professore associato al Dipartimento di Psicologia e al Centro per l'Apprendimento e la Memoria, e Bradley Love, professore alla University College di Londra.

Lo studio ha chiesto ai 20 partecipanti di ordinare varie figure in due categorie. Durante l'operazione è stata osservata la loro attività cerebrale con la risonanza magnetica funzionale (fMRI), consentendo ai ricercatori di vedere come gli intervistati associano le forme ai ricordi del passato.

Secondo i risultati, la sola ricerca del comportamento non può determinare se un soggetto utilizza il modello esemplare o quello prototipo per prendere decisioni. Con l'analisi di imaging cerebrale, i ricercatori hanno scoperto che il modello esemplare forma la maggior parte delle decisioni dei partecipanti. I risultati mostrano che tre differenti regioni cerebrali associate al modello esemplare sono attivate nel corso del compito di apprendimento: la occipitale (percezione visiva), la parietale (sensoriale) e la corteccia frontale (attenzione).

Durante l'elaborazione di nuove informazioni, il cervello memorizza le tracce concrete di esperienze, permettendo così di prendere diversi tipi di decisioni, come ad esempio le informazioni di classificazione (è un cane?), di identificazione (è il cane di John?) e di richiamo (quando ho visto per l'ultima volta il cane di John?).

Per chiarire, Mack dice: immaginiamo di avere una conversazione con un amico sull'acquisto di una nuova auto. Quando si pensa alla categoria "auto", è molto probabile che si pensi al concetto astratto di macchina, ma non ai dettagli specifici. Tuttavia, le categorie astratte sono composte di ricordi delle esperienze individuali. Così, quando si immagina "auto", l'immagine mentale astratta deriva in realtà da esperienze, come la berlina bianca di un amico o la macchina sportiva rossa vista andando al lavoro la mattina.

"Memorizziamo in modo flessibile le nostre esperienze, e questo ci permette di utilizzare questi ricordi per diversi tipi di decisioni", spiega Mack. "Memorizzando tracce concrete di nostre esperienze, siamo in grado di prendere decisioni su diversi tipi di auto e anche di specifiche esperienze passate nella nostra vita con gli stessi ricordi".

Mack dice che questo nuovo approccio alla neuroscenza cognitiva, basato su modello, potrebbe portare a scoperte nella ricerca cognitiva. "Il settore sta lottando per collegare teorie di come ci comportiamo e agiamo, all'attivazione di misure che vediamo nel cervello", afferma Mack. "Il nostro lavoro offre un metodo per andare oltre, guardando semplicemente alle chiazze di attivazione cerebrale. Al contrario noi usiamo schemi di attivazione cerebrale per decodificare gli algoritmi che sottendono i comportamenti cognitivi, come il processo decisionale".

Fonte: University of Texas at Austin.

Riferimenti: Michael L. Mack, Alison R. Preston, Bradley C. Love. Decoding the Brain’s Algorithm for Categorization from Its Neural Implementation. Current Biology, 2013; 23 (20): 2023 DOI: 10.1016/j.cub.2013.08.035

Pubblicato in utexas.edu (> English version) - Traduzione di Franco Pellizzari.

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