Nueva técnica de escultura cerebral mejora el potencial de aprendizaje en la Universidad de Rochester

Editado por: Irena I

Científicos de la Universidad de Rochester han desarrollado un método innovador para mejorar el aprendizaje humano a través de la manipulación no invasiva de los patrones de actividad cerebral. Este enfoque innovador, liderado por la profesora asistente Coraline Iordan, tiene como objetivo mejorar el tratamiento de trastornos psiquiátricos y del desarrollo como la depresión y el autismo.

En un estudio publicado en los Proceedings of the National Academy of Sciences el 10 de diciembre de 2024, Iordan y sus colegas de Yale y Princeton demostraron que es posible inscribir nuevos patrones de actividad cerebral que promueven un aprendizaje más rápido de categorías visuales. Tradicionalmente, el aprendizaje ocurre a través de la experiencia y la instrucción, pero este equipo utilizó con éxito la manipulación externa y el retroalimentación neuronal para 'esculpir' la actividad cerebral.

Los investigadores utilizaron técnicas de neuroimagen en tiempo real y neurofeedback, permitiendo a los participantes modificar la representación cerebral de objetos visuales. Acostados en una máquina de fMRI, los sujetos vieron formas abstractas y aprendieron a controlar su representación mental de estas formas solo a través del pensamiento. El estudio reveló que los participantes podían aprender nuevas categorías visuales sin conciencia explícita, destacando el potencial del procesamiento implícito en el aprendizaje.

Iordan explicó: 'En lugar de enseñarte algo y medir cómo cambia tu cerebro, escribimos una nueva categoría en tu cerebro que habría aparecido si la hubieras aprendido tú mismo.' Este método no solo facilita el aprendizaje, sino que también podría tener importantes implicaciones para tratamientos clínicos, ayudando potencialmente a pacientes con trastornos neuropsiquiátricos a lograr patrones cerebrales más cercanos a los de la población neurotípica.

El equipo de investigación anticipa que esta técnica podría informar futuros desarrollos en interfaces cerebro-computadora e intervenciones clínicas, marcando un paso significativo en nuestra comprensión de la función cerebral y el aprendizaje.

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