Laura Alethia de la Fuente es Profesora en la materia Aprendizaje Automático. Es posdoctoranda de CONICET; se desempeña en el INCyT (Instituto de Neurociencia Cognitiva y Traslacional de CONICET) y en el Laboratorio Cocuco (Consciousness, Culture and Complexity Lab) de Exactas-UBA. Sus líneas de investigación se centran en explorar el proceso de formación de la subjetividad y cómo se puede alterar examinando la intersección entre los niveles fisiológicos y cognitivos de la experiencia. De ese modo, aplica herramientas de neurociencia cognitiva computacional para investigar los efectos de las drogas psicodélicas en la experiencia subjetiva consciente, así como en la estabilización del comportamiento en adolescentes.

En cuanto a su formación, es Licenciada en Bioquímica de la Universidad de la República (Montevideo, Uruguay), donde también ha realizado una Maestría en Ciencias Médicas. Y es Doctora en Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad de San Martín (Buenos Aires, Argentina).

En diálogo con Conectados, Laura nos cuenta sobre el dictado de la materia Aprendizaje Automático en la Maestría y acerca del desarrollo de algunos proyectos de investigación destacados.

¿Cómo se organiza actualmente el dictado de Aprendizaje Automático y cómo viene resultando la materia para los y las estudiantes?

La materia Aprendizaje Automático, que dictamos con el profesor Hernán Bocaccio, es introductoria, teórico-práctica y tiene cuatro unidades. En la primera unidad nos dedicamos a estudiar la justificación teórica y las herramientas metodológicas básicas del aprendizaje automático, enmarcándolas en la rama del “data-driven”. En la segunda unidad vemos modelos clásicos de aprendizaje automático como modelos de regresión (lineal y polinomial), clasificación binaria (regresión logística), SVM, KNN, árboles de decisión y ensambles. Luego en la tercera unidad comenzamos con redes neuronales, tanto recurrentes como convolucionales y estudiamos las técnicas asociadas. Por último, en la cuarta unidad hacemos una actualización de las arquitecturas y aplicaciones de las redes neuronales, con ejemplos de diferentes modelos específicos e integramos los contenidos vistos a partir de aplicaciones específicas.

En cuanto al desarrollo del dictado, el año pasado la dimos por primera vez, en el primer cuatrimestre. Este año la idea es darla en el segundo para que los estudiantes vengan con un poco más de background y estén mejor nivelados, de esa forma consideramos que se va a reducir un poco la complejidad para estudiantes de primer año. Realmente es una muy linda forma de tener un panorama general del desarrollo de estas técnicas, para qué sirven y cómo usarlas en casos reales. La idea también es pensar cómo solucionar un problema concreto, incluso si vienen de la industria.

Respecto a lo que es tu trabajo de investigación, ¿podrías comentar un poco sobre las líneas actuales de trabajo?

Soy posdoctoranda de CONICET y siempre trabajé en Neurociencia. Actualmente trabajo en el INCyT (Instituto de Neurociencia Cognitiva y Traslacional de CONICET) y en el Laboratorio Cocuco (Consciousness, Culture and Complexity Lab), dependiente del Departamento de Física de Exactas-UBA y del Instituto de Física de Buenos Aires-CONICET.

Mi línea de trabajo me llevó a trabajar con datos neurofisiológicos del cerebro: electroencefalografías, resonancias o cualquier tipo de imágenes que impliquen series temporales. La idea es vincular el análisis de estos datos con la conducta, ya sea a través de un reporte de aspectos cognitivos, desempeño en las tareas y actividades, atención, memoria o percepción. Trato de entender cómo se vincula la parte neurofisiológica con la parte subjetiva de cada persona en diferentes momentos. En general trabajamos con drogas, no sólo porque es interesante estudiar el efecto sino ver qué cambios se pueden producir tanto en la conducta como en la experiencia subjetiva o percepción.

¿Podrías contar sobre alguno de estos proyectos de investigación?

Sí, hay al menos dos proyectos destacados en esta línea. El primero lo hicimos con la Dra. Carla Pallavicini en el laboratorio Cocuco, dirigido por el Dr. Enzo Tagliazucchi, donde el propósito era poder vincular información de la composición química de la planta de cannabis con las experiencias de consumo de más de cien mil reportes de usuarios. Esto nos permitió indagar sobre las experiencias subjetivas a partir de la validación de una gran cantidad de reportes de usuarios.

El trabajo consistió en tomar más de 100 mil reportes de personas que habían consumido alguna variedad de cannabis -entre más de 800 variedades- que estaban identificadas con su nombre comercial, los ‘strain’. A través de métodos de aprendizaje automático (machine learning) entrenamos clasificadores que permitieran vincular las etiquetas de sabores con las de sensaciones y, así, determinar si se trataba de índicas o sativas. La conclusión fue que, efectivamente, podían clasificar a los sabores con 86% de precisión, mientras que con los efectos llegaban a 98%. Esto no necesariamente apoya la división botánica entre ambas especies pero sí muestra que existe una diferenciación entre ambas etiquetas en cuanto a los aromas, sabores y efectos percibidos por los usuarios.

A partir de los reportes, realizamos un abordaje que se conoce como “análisis semántico latente” donde, básicamente, se relacionan palabras con significados cercanos. Así pudimos visualizar que ese cuerpo de palabras estaba dividido en dos grupos: sativas e híbridas, por un lado, índicas e híbridas por el otro. Para corroborar la coherencia entre los relatos de narrativa libre y los efectos tipificados utilizamos el método de asignar a cada palabra un vector en un espacio de 360 dimensiones; así pudimos observar cercanías de vectores, es decir, correlatividades entre tópicos y etiquetas.

En síntesis, nuestro trabajo sugiere que el desarrollo de estándares en el cannabis para la industria no solo debe centrarse en los efectos psicoactivos y el contenido de cannabinoides, sino también tener en cuenta aromas y sabores. Ver paper publicado.

Efecto. Análisis de la red de similitud de efectos para la clasificación de especies de cannabis.

Sabor. Análisis de la red de similitud de sabores para la clasificación de etiquetas de especies de cannabis.

En cuanto al segundo proyecto, fue la base de mi trabajo de doctorado, que estudió el consumo de pasta base en adolescentes (cuya molécula activa es la cocaína). Cabe mencionar que el modo de acción es muy similar a la cocaína, lo que cambia es la vía de administración. Entonces si realmente la pasta base es más adictiva, puede que influya la vía de administración, es decir, que la cocaína fumada llega muchísimo más rápido al cerebro y, a su vez, la cocaína tiene efectos periféricos, de hecho puede usarse como anestésico local en uso clínico. El tema es que cuando el tiempo es muy corto, el cuerpo naturalmente asocia los efectos periféricos con los efectos centrales, eso podría hacer que cualquier activación periférica desencadene el deseo de consumir la droga.

Entonces lo que estudiamos es si los efectos periféricos de consumir cocaína fumada generaban una percepción exacerbada, denominada “interocepción”, que es la percepción de las señales internas del propio cuerpo. De este modo realizamos la primera evaluación de la relación entre la interocepción cardíaca y la dependencia de la cocaína fumada (SCD) en una muestra de (a) 25 participantes que cumplían los criterios de dependencia de dicha droga, (b) 22 participantes adictos a la cocaína clorhidratada insuflada (solo para la evaluación conductual) y (c) 25 controles sanos emparejados por edad, género, educación y nivel socioeconómico. En el trabajo teníamos que evaluar esto con la detección de latidos cardíacos y medir las modulaciones del potencial evocado cardíaco durante las condiciones de precisión interoceptiva y aprendizaje interoceptivo.

Lo que observamos es que conductualmente los sujetos que consumieron cocaína fumada tenían una mayor capacidad de seguir sus señales internas y a nivel fisiológico tenían una reacción del cerebro más exacerbada, que la medimos con un potencial evocado (HEP por Heart Evoked Potential) que está asociado a la sensibilidad interna.

Y tuvimos que aplicar una técnica que se llama Random Forest para regresión, que lo que nos permite es, al tener muestras que no son muy grandes, poder usar muchas variables que caracterizan esa muestra, variables que pueden ser tanto categóricas como continuas, para hacer un modelo de regresión. Entonces tomando el consumo de diferentes sustancias con diferentes frecuencias, pudimos cotejar si alguna de esas en particular era la que predecía que iba a tener mejor interocepción, observando el comportamiento de cada grupo, y ahí vimos que la frecuencia y la cantidad de consumo de pasta base era la que mejor fundamentaba la interocepción en los sujetos, lo que iba en línea con nuestra hipótesis. De alguna forma eso respalda por qué es una droga más adictiva. Ver paper publicado.

¿Realizaron transferencia o vinculación de estos conocimientos con algún actor o institución?

Sí, para el segundo proyecto que te comenté hemos trabajado permanentemente con comunidades terapéuticas e instituciones de la sociedad civil en prevención en tratamiento y abuso de drogas, a fin de que este conocimiento de alguna forma contribuya a entender no sólo el perfil de los pacientes, que tenían problemas atencionales o conductuales, sino brindar nuevas herramientas para estos tratamientos. Claro que muchas veces llegamos al “final de la película” porque ya hay muchísimo consumo y adicción de drogas, es un problema enorme. Entonces creo que sólo aportamos nuestro granito de arena para tener un mayor conocimiento científico sobre este tema. Más allá de esto, generar conciencia sobre el tema ayuda a poder gestionarlo. Nosotros arrancamos a trabajar con el cura Bachi, quien lamentablemente falleció en la pandemia, y con una institución que es Fonga (Federación de ONGs de Especializados en Tratamientos y Prevención de Adicciones), donde nos derivaron a trabajar con diferentes comunidades terapéuticas.

Por último, entiendo que también desarrollan proyectos relacionados con arte y percepción…

Sí, tenemos otro trabajo muy interesante liderado por Stephanie Müller, que es ayudante en la materia, quien está trabajando en la línea de neurociencia y psicodélicos para percepción del arte. Hay un libro conocido que se llama “Las puertas de la percepción” de Aldous Huxley, que habla mucho sobre los estímulos artísticos y creativos usando un psicodélico y a partir de ese consumo va definiendo su experiencia perceptiva.

Stephanie investigó algo similar, pero haciendo un experimento neurocientífico con varios sujetos, donde introdujo un placebo doble ciego en el que hubo dos sesiones por sujeto: una con una dosis alta de hongos psilocibios y otra con una dosis muy baja o placebo activo. Y durante el experimento hizo un seguimiento ocular (Eye Tracking) de los sujetos que estaban expuestos a mirar cuadros de arte clásico, para ver si con estas dosis se modificaba la forma en que exploraban las obras de arte, que son estímulos visuales complejos. 

El trabajo demostró que las dosis altas de psilocibina dan como resultado una exploración visual más local de las pinturas y, por lo tanto, una distribución de probabilidad de fijación menos entrópica. Los participantes informaron una respuesta emocional aumentada y una mayor experiencia inmersiva en las obras bajo la condición de dosis alta. Estos hallazgos son consistentes con un efecto de la psilocibina en la fijación de la mirada mediada por la percepción alterada de información visual de bajo nivel, como texturas, formas y colores. Aunque todavía se siguen analizando datos de Eye Tracking, ya hay un paper con estos resultados. También se estudió el efecto de la psilocibina en la pareidolia, un fenómeno psicológico en el que las personas perciben patrones familiares, como rostros u objetos, en estímulos ambiguos o aleatorios.

La verdad que nuestros trabajos son muy variados, así como multidisciplinarios y combinan el uso de neurociencia cognitiva con técnicas avanzadas de explotación de datos y aprendizaje automático.