Al tomar una decisión compleja, a menudo desglosamos el problema en una serie de decisiones más pequeñas. Por ejemplo, para decidir cómo tratar a un paciente, un médico puede seguir una jerarquía de pasos: elegir una prueba diagnóstica, interpretar los resultados y después recetar un medicamento.
Tomar decisiones jerárquicas es sencillo cuando la secuencia de opciones conduce al resultado deseado. Pero, si el resultado es desfavorable, puede ser difícil descifrar qué salió mal. Por ejemplo, si un paciente no mejora después del tratamiento, puede haber muchas razones: quizá la prueba diagnóstica solo sea precisa el 75 por ciento de las veces, o tal vez el medicamento solo funcione en el 50 por ciento de los pacientes. Para decidir qué hacer a continuación, el médico debe tener en cuenta estas probabilidades.
En un nuevo estudio, neurocientíficos del MIT exploraron cómo razona el cerebro sobre las causas probables de un fracaso después de una jerarquía de decisiones. Descubrieron que el cerebro realiza dos cálculos mediante una red distribuida de áreas de la corteza frontal. Primero, calcula la confianza en el resultado de cada decisión para determinar la causa más probable de un fracaso y, segundo, cuando no es fácil discernir la causa, realiza intentos adicionales para aumentar la confianza.
«Crear una jerarquía en la mente y desenvolverse en ella mientras se razona sobre los resultados es una de las fronteras más apasionantes de la neurociencia cognitiva», afirma Mehrdad Jazayeri, profesor Robert A. Swanson de Desarrollo Profesional en Ciencias de la Vida, miembro del Instituto McGovern para la Investigación Cerebral del MIT y autor principal del estudio.
Morteza Sarafyzad, estudiante de posgrado del MIT, es el autor principal del artículo, que se publica en Science el 16 de mayo.
Razonamiento jerárquico
Los estudios anteriores sobre la toma de decisiones en modelos animales se han centrado en tareas relativamente sencillas. Una línea de investigación ha estudiado cómo el cerebro toma decisiones rápidas al evaluar evidencia momentánea. Por ejemplo, numerosos estudios han caracterizado los sustratos y mecanismos neuronales que permiten a los animales categorizar estímulos poco fiables ensayo por ensayo. Otras investigaciones se han centrado en cómo el cerebro elige entre varias opciones basándose en resultados anteriores a lo largo de múltiples ensayos.
«Estas líneas de investigación han sido muy fructíferas», afirma Jazayeri. «Sin embargo, en realidad son solo la punta del iceberg de lo que hacen las personas cuando toman decisiones. En cuanto uno se encuentra ante una situación de toma de decisiones real, ya sea elegir pareja, elegir un coche o decidir si tomar un medicamento, las decisiones se vuelven realmente complicadas. A menudo hay muchos factores que influyen en la decisión, y esos factores pueden operar en distintas escalas de tiempo».
El equipo del MIT diseñó una tarea conductual que les permitió estudiar cómo procesa el cerebro información en varias escalas de tiempo para tomar decisiones. El diseño básico consistía en que los animales realizaran uno de dos movimientos oculares, según si el intervalo entre dos destellos de luz era inferior o superior a 850 milisegundos.
La tarea tenía una particularidad que obligaba a los animales a resolverla mediante razonamiento jerárquico: la regla que determinaba cuál de los dos movimientos oculares debían realizar cambiaba de forma encubierta después de entre 10 y 28 ensayos. Por lo tanto, para recibir una recompensa, los animales debían elegir la regla correcta y luego realizar el movimiento ocular adecuado según la regla y el intervalo. Sin embargo, como no se les informaba de los cambios de regla, no podían determinar fácilmente si el error se debía a que habían elegido la regla equivocada o a que habían calculado mal el intervalo.
Los investigadores utilizaron este diseño experimental para indagar en los principios computacionales y los mecanismos neuronales que sustentan el razonamiento jerárquico. La teoría y los experimentos conductuales con personas sugieren que razonar sobre las posibles causas de los errores depende en gran medida de la capacidad del cerebro para medir el grado de confianza en cada paso del proceso. «Se cree que uno de los elementos fundamentales del razonamiento jerárquico es tener cierto grado de confianza en la probabilidad de que distintos nodos [de una jerarquía] hayan podido conducir al resultado negativo», afirma Jazayeri.
Los investigadores pudieron estudiar el efecto de la confianza ajustando la dificultad de la tarea. En algunos ensayos, el intervalo entre los dos destellos era mucho menor o mucho mayor que 850 milisegundos. Estos ensayos eran relativamente fáciles y permitían tener un alto grado de confianza. En otros ensayos, los animales confiaban menos en sus juicios porque el intervalo estaba más cerca del límite y era difícil de distinguir.
Tal como habían planteado, los investigadores descubrieron que la confianza de los animales en su desempeño influía en su comportamiento. Cuando era fácil juzgar el intervalo, los animales cambiaban mucho más rápido a la otra regla al descubrir que se habían equivocado. Cuando era más difícil juzgar el intervalo, confiaban menos en su desempeño y aplicaban la misma regla unas cuantas veces más antes de cambiar.
«Saben que no tienen confianza y saben que, si no tienen confianza, no necesariamente ha cambiado la regla. Saben que quizá se hayan equivocado [al juzgar el intervalo]», afirma Jazayeri.
Circuito de toma de decisiones
Al registrar la actividad neuronal en la corteza frontal justo después de terminar cada ensayo, los investigadores pudieron identificar dos regiones clave para la toma de decisiones jerárquica. Descubrieron que ambas regiones, conocidas como corteza cingulada anterior (ACC) y corteza frontal dorsomedial (DMFC), se activaban después de informar a los animales de que habían respondido incorrectamente. Cuando los investigadores analizaron la actividad neuronal en relación con el comportamiento de los animales, quedó claro que las neuronas de ambas áreas señalaban la creencia de los animales de que podía haber cambiado la regla. Cabe destacar que la actividad relacionada con esa creencia era «más intensa» cuando los animales cometían un error después de un ensayo fácil y después de cometer errores consecutivos.
Los investigadores también descubrieron que, aunque estas áreas mostraban patrones de actividad similares, la actividad de la ACC, en particular, predecía cuándo cambiaría el animal de regla, lo que sugiere que la ACC desempeña un papel central en el cambio de estrategias de decisión. De hecho, los investigadores descubrieron que manipular directamente la actividad neuronal de la ACC bastaba para interferir con el comportamiento racional de los animales.
«Existe un circuito distribuido en la corteza frontal que involucra estas dos áreas, y parecen estar organizadas jerárquicamente, tal como lo exigiría la tarea», afirma Jazayeri.
Daeyeol Lee, profesor de neurociencia, psicología y psiquiatría de la Facultad de Medicina de Yale, afirma que el estudio supera un importante obstáculo para investigar este tipo de toma de decisiones: la falta de modelos animales que permitan estudiar la dinámica de la actividad cerebral con resolución de neuronas individuales.
«Sarafyazd y Jazayeri han desarrollado una elegante tarea de toma de decisiones que exigía a los animales evaluar varios tipos de evidencia, y han identificado que las dos regiones separadas de la corteza frontal medial participan de manera esencial en el manejo de distintas fuentes de errores en la toma de decisiones», afirma Lee, quien no participó en la investigación. «Este estudio es una proeza tanto de rigor como de creatividad, y desvela otra capa del misterio de la corteza prefrontal».
