{"id":1717,"date":"2024-08-22T15:25:30","date_gmt":"2024-08-22T18:25:30","guid":{"rendered":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/?p=1717"},"modified":"2024-08-22T16:03:04","modified_gmt":"2024-08-22T19:03:04","slug":"aprendizaje-automatico-y-neurociencia-cognitiva-para-comprender-alteraciones-en-la-percepcion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/?p=1717","title":{"rendered":"Aprendizaje autom\u00e1tico y neurociencia cognitiva para comprender alteraciones en la percepci\u00f3n"},"content":{"rendered":"

Laura Alethia de la Fuente es Profesora en la materia Aprendizaje Autom\u00e1tico. Es posdoctoranda de CONICET; se desempe\u00f1a en el INCyT (Instituto de Neurociencia Cognitiva y Traslacional de CONICET) y en el Laboratorio Cocuco (Consciousness, Culture and Complexity Lab<\/em>) de Exactas-UBA. Sus l\u00edneas de investigaci\u00f3n se centran en explorar el proceso de formaci\u00f3n de la subjetividad y c\u00f3mo se puede alterar examinando la intersecci\u00f3n entre los niveles fisiol\u00f3gicos y cognitivos de la experiencia. De ese modo, aplica herramientas de neurociencia cognitiva computacional para investigar los efectos de las drogas psicod\u00e9licas en la experiencia subjetiva consciente, as\u00ed como en la estabilizaci\u00f3n del comportamiento en adolescentes.<\/b><\/p>\n

En cuanto a su formaci\u00f3n, es Licenciada en Bioqu\u00edmica de la Universidad de la Rep\u00fablica (Montevideo, Uruguay), donde tambi\u00e9n ha realizado una Maestr\u00eda en Ciencias M\u00e9dicas. Y es Doctora en Ingenier\u00eda y Ciencias Aplicadas de la Universidad de San Mart\u00edn (Buenos Aires, Argentina).<\/b><\/p>\n

En di\u00e1logo con Conectados, Laura nos cuenta sobre el dictado de la materia Aprendizaje Autom\u00e1tico en la Maestr\u00eda y acerca del desarrollo de algunos proyectos de investigaci\u00f3n destacados.<\/b><\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo se organiza actualmente el dictado de Aprendizaje Autom\u00e1tico y c\u00f3mo viene resultando la materia para los y las estudiantes?<\/b><\/p>\n

La materia Aprendizaje Autom\u00e1tico, que dictamos con el profesor Hern\u00e1n Bocaccio, es introductoria, te\u00f3rico-pr\u00e1ctica y tiene cuatro unidades. En la primera unidad nos dedicamos a estudiar la justificaci\u00f3n te\u00f3rica y las herramientas metodol\u00f3gicas b\u00e1sicas del aprendizaje autom\u00e1tico, enmarc\u00e1ndolas en la rama del \u201c<\/span>data-driven<\/span><\/i>\u201d. En la segunda unidad vemos modelos cl\u00e1sicos de aprendizaje autom\u00e1tico como modelos de regresi\u00f3n (lineal y polinomial), clasificaci\u00f3n binaria (regresi\u00f3n log\u00edstica), SVM, KNN, \u00e1rboles de decisi\u00f3n y ensambles. Luego en la tercera unidad comenzamos con redes neuronales, tanto recurrentes como convolucionales y estudiamos las t\u00e9cnicas asociadas. Por \u00faltimo, en la cuarta unidad hacemos una actualizaci\u00f3n de las arquitecturas y aplicaciones de las redes neuronales, con ejemplos de diferentes modelos espec\u00edficos e integramos los contenidos vistos a partir de aplicaciones espec\u00edficas.<\/span><\/p>\n

En cuanto al desarrollo del dictado, el a\u00f1o pasado la dimos por primera vez, en el primer cuatrimestre. Este a\u00f1o la idea es darla en el segundo para que los estudiantes vengan con un poco m\u00e1s de <\/span>background <\/span><\/i>y est\u00e9n mejor nivelados, de esa forma consideramos que se va a reducir un poco la complejidad para estudiantes de primer a\u00f1o. Realmente es una muy linda forma de tener un panorama general del desarrollo de estas t\u00e9cnicas, para qu\u00e9 sirven y c\u00f3mo usarlas en casos reales. La idea tambi\u00e9n es pensar c\u00f3mo solucionar un problema concreto, incluso si vienen de la industria.<\/span><\/p>\n

Respecto a lo que es tu trabajo de investigaci\u00f3n, \u00bfpodr\u00edas comentar un poco sobre las l\u00edneas actuales de trabajo?<\/b><\/p>\n

\"\"<\/a>Soy posdoctoranda de CONICET y siempre trabaj\u00e9 en Neurociencia. Actualmente trabajo en el INCyT<\/a> (Instituto de Neurociencia Cognitiva y Traslacional de CONICET) y en el Laboratorio Cocuco<\/a> (<\/span>Consciousness, Culture and Complexity Lab)<\/span><\/i>, dependiente del Departamento de F\u00edsica de Exactas-UBA y del Instituto de F\u00edsica de Buenos Aires-CONICET.<\/span><\/p>\n

Mi l\u00ednea de trabajo me llev\u00f3 a trabajar con datos neurofisiol\u00f3gicos del cerebro: electroencefalograf\u00edas, resonancias o cualquier tipo de im\u00e1genes que impliquen series temporales. La idea es vincular el an\u00e1lisis de estos datos con la conducta, ya sea a trav\u00e9s de un reporte de aspectos cognitivos, desempe\u00f1o en las tareas y actividades, atenci\u00f3n, memoria o percepci\u00f3n. Trato de entender c\u00f3mo se vincula la parte neurofisiol\u00f3gica con la parte subjetiva de cada persona en diferentes momentos. En general trabajamos con drogas, no s\u00f3lo porque es interesante estudiar el efecto sino ver qu\u00e9 cambios se pueden producir tanto en la conducta como en la experiencia subjetiva o percepci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

\u00bfPodr\u00edas contar sobre alguno de estos proyectos de investigaci\u00f3n?<\/b><\/p>\n

S\u00ed, hay al menos dos proyectos destacados en esta l\u00ednea. El primero lo hicimos con la Dra. Carla Pallavicini en el laboratorio Cocuco, dirigido por el Dr. Enzo Tagliazucchi, donde el prop\u00f3sito era poder vincular informaci\u00f3n de la composici\u00f3n qu\u00edmica de la planta de cannabis con las experiencias de consumo de m\u00e1s de cien mil reportes de usuarios. Esto nos permiti\u00f3 indagar sobre las experiencias subjetivas a partir de la validaci\u00f3n de una gran cantidad de reportes de usuarios.<\/span><\/p>\n

El trabajo consisti\u00f3 en tomar m\u00e1s de 100 mil reportes de personas que hab\u00edan consumido alguna variedad de cannabis -entre m\u00e1s de 800 variedades- que estaban identificadas con su nombre comercial, los \u2018strain\u2019. A trav\u00e9s de m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico (<\/span>machine learning)<\/span><\/i> entrenamos clasificadores que permitieran vincular las etiquetas de sabores con las de sensaciones y, as\u00ed, determinar si se trataba de \u00edndicas o sativas. La conclusi\u00f3n fue que, efectivamente, pod\u00edan clasificar a los sabores con 86% de precisi\u00f3n, mientras que con los efectos llegaban a 98%. Esto no necesariamente apoya la divisi\u00f3n bot\u00e1nica entre ambas especies pero s\u00ed muestra que existe una diferenciaci\u00f3n entre ambas etiquetas en cuanto a los aromas, sabores y efectos percibidos por los usuarios.<\/span><\/p>\n

A partir de los reportes, realizamos un abordaje que se conoce como \u201can\u00e1lisis sem\u00e1ntico latente\u201d donde, b\u00e1sicamente, se relacionan palabras con significados cercanos. As\u00ed pudimos visualizar que ese cuerpo de palabras estaba dividido en dos grupos: sativas e h\u00edbridas, por un lado, \u00edndicas e h\u00edbridas por el otro. Para corroborar la coherencia entre los relatos de narrativa libre y los efectos tipificados utilizamos el m\u00e9todo de asignar a cada palabra un vector en un espacio de 360 dimensiones; as\u00ed pudimos observar cercan\u00edas de vectores, es decir, correlatividades entre t\u00f3picos y etiquetas.<\/span><\/p>\n

En s\u00edntesis, nuestro trabajo sugiere que el desarrollo de est\u00e1ndares en el cannabis para la industria no solo debe centrarse en los efectos psicoactivos y el contenido de cannabinoides, sino tambi\u00e9n tener en cuenta aromas y sabores.<\/span> Ver paper publicado<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/a>

Efecto. An\u00e1lisis de la red de similitud de efectos para la clasificaci\u00f3n de especies de cannabis.<\/p><\/div>\n

\"\"<\/a>

Sabor. An\u00e1lisis de la red de similitud de sabores para la clasificaci\u00f3n de etiquetas de especies de cannabis.<\/p><\/div>\n

En cuanto al segundo proyecto, fue la base de mi trabajo de doctorado, que estudi\u00f3 el consumo de pasta base en adolescentes (cuya mol\u00e9cula activa es la coca\u00edna). Cabe mencionar que el modo de acci\u00f3n es muy similar a la coca\u00edna, lo que cambia es la v\u00eda de administraci\u00f3n. Entonces si realmente la pasta base es m\u00e1s adictiva, puede que influya la v\u00eda de administraci\u00f3n, es decir, que la coca\u00edna fumada llega much\u00edsimo m\u00e1s r\u00e1pido al cerebro y, a su vez, la coca\u00edna tiene efectos perif\u00e9ricos, de hecho puede usarse como anest\u00e9sico local en uso cl\u00ednico. El tema es que cuando el tiempo es muy corto, el cuerpo naturalmente asocia los efectos perif\u00e9ricos con los efectos centrales, eso podr\u00eda hacer que cualquier activaci\u00f3n perif\u00e9rica desencadene el deseo de consumir la droga.<\/span><\/p>\n

Entonces lo que estudiamos es si los efectos perif\u00e9ricos de consumir coca\u00edna fumada generaban una percepci\u00f3n exacerbada, denominada \u201cinterocepci\u00f3n\u201d, que es la percepci\u00f3n de las se\u00f1ales internas del propio cuerpo. De este modo realizamos la primera evaluaci\u00f3n de la relaci\u00f3n entre la interocepci\u00f3n card\u00edaca y la dependencia de la coca\u00edna fumada (SCD) en una muestra de (a) 25 participantes que cumpl\u00edan los criterios de dependencia de dicha droga, (b) 22 participantes adictos a la coca\u00edna clorhidratada insuflada (solo para la evaluaci\u00f3n conductual) y (c) 25 controles sanos emparejados por edad, g\u00e9nero, educaci\u00f3n y nivel socioecon\u00f3mico. En el trabajo ten\u00edamos que evaluar esto con la detecci\u00f3n de latidos card\u00edacos y medir las modulaciones del potencial evocado card\u00edaco durante las condiciones de precisi\u00f3n interoceptiva y aprendizaje interoceptivo.<\/span><\/p>\n

Lo que observamos es que conductualmente los sujetos que consumieron coca\u00edna fumada ten\u00edan una mayor capacidad de seguir sus se\u00f1ales internas y a nivel fisiol\u00f3gico ten\u00edan una reacci\u00f3n del cerebro m\u00e1s exacerbada, que la medimos con un potencial evocado (HEP por <\/span>Heart Evoked Potential<\/span><\/i>) que est\u00e1 asociado a la sensibilidad interna.<\/span><\/p>\n

Y tuvimos que aplicar una t\u00e9cnica que se llama <\/span>Random Forest<\/span><\/i> para regresi\u00f3n, 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 categ\u00f3ricas como continuas, para hacer un modelo de regresi\u00f3n. Entonces tomando el consumo de diferentes sustancias con diferentes frecuencias, pudimos cotejar si alguna de esas en particular era la que predec\u00eda que iba a tener mejor interocepci\u00f3n, observando el comportamiento de cada grupo, y ah\u00ed vimos que la frecuencia y la cantidad de consumo de pasta base era la que mejor fundamentaba la interocepci\u00f3n en los sujetos, lo que iba en l\u00ednea con nuestra hip\u00f3tesis. De alguna forma eso respalda por qu\u00e9 es una droga m\u00e1s adictiva.<\/span> Ver paper publicado<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

\u00bfRealizaron transferencia o vinculaci\u00f3n de estos conocimientos con alg\u00fan actor o instituci\u00f3n?<\/b><\/p>\n

S\u00ed, para el segundo proyecto que te coment\u00e9 hemos trabajado permanentemente con comunidades terap\u00e9uticas e instituciones de la sociedad civil en prevenci\u00f3n en tratamiento y abuso de drogas, a fin de que este conocimiento de alguna forma contribuya a entender no s\u00f3lo el perfil de los pacientes, que ten\u00edan problemas atencionales o conductuales, sino brindar nuevas herramientas para estos tratamientos. Claro que muchas veces llegamos al \u201cfinal de la pel\u00edcula\u201d porque ya hay much\u00edsimo consumo y adicci\u00f3n de drogas, es un problema enorme. Entonces creo que s\u00f3lo aportamos nuestro granito de arena para tener un mayor conocimiento cient\u00edfico sobre este tema. M\u00e1s all\u00e1 de esto, generar conciencia sobre el tema ayuda a poder gestionarlo. Nosotros arrancamos a trabajar con el cura Bachi, quien lamentablemente falleci\u00f3 en la pandemia, y con una instituci\u00f3n que es Fonga (Federaci\u00f3n de ONGs de Especializados en Tratamientos y Prevenci\u00f3n de Adicciones), donde nos derivaron a trabajar con diferentes comunidades terap\u00e9uticas.<\/span><\/p>\n

Por \u00faltimo, entiendo que tambi\u00e9n desarrollan proyectos relacionados con arte y percepci\u00f3n\u2026<\/b><\/p>\n

S\u00ed, tenemos otro trabajo muy interesante liderado por Stephanie M\u00fcller, que es ayudante en la materia, quien est\u00e1 trabajando en la l\u00ednea de neurociencia y psicod\u00e9licos para percepci\u00f3n del arte. Hay un libro conocido que se llama \u201cLas puertas de la percepci\u00f3n\u201d de Aldous Huxley, que habla mucho sobre los est\u00edmulos art\u00edsticos y creativos usando un psicod\u00e9lico y a partir de ese consumo va definiendo su experiencia perceptiva.<\/span><\/p>\n

Stephanie investig\u00f3 algo similar, pero haciendo un experimento neurocient\u00edfico 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 (<\/span>Eye Tracking<\/span><\/i>) de los sujetos que estaban expuestos a mirar cuadros de arte cl\u00e1sico, para ver si con estas dosis se modificaba la forma en que exploraban las obras de arte, que son est\u00edmulos visuales complejos.\u00a0<\/span><\/p>\n

El trabajo demostr\u00f3 que las dosis altas de psilocibina dan como resultado una exploraci\u00f3n visual m\u00e1s local de las pinturas y, por lo tanto, una distribuci\u00f3n de probabilidad de fijaci\u00f3n menos entr\u00f3pica. Los participantes informaron una respuesta emocional aumentada y una mayor experiencia inmersiva en las obras bajo la condici\u00f3n de dosis alta. Estos hallazgos son consistentes con un efecto de la psilocibina en la fijaci\u00f3n de la mirada mediada por la percepci\u00f3n alterada de informaci\u00f3n visual de bajo nivel, como texturas, formas y colores. Aunque todav\u00eda se siguen analizando datos de Eye Tracking, ya hay un<\/span> paper<\/span><\/a> con estos resultados. Tambi\u00e9n se estudi\u00f3 el efecto de la psilocibina en la pareidolia, un fen\u00f3meno psicol\u00f3gico en el que las personas perciben patrones familiares, como rostros u objetos, en est\u00edmulos ambiguos o aleatorios.<\/span><\/p>\n

La verdad que nuestros trabajos son muy variados, as\u00ed como multidisciplinarios y combinan el uso de neurociencia cognitiva con t\u00e9cnicas avanzadas de explotaci\u00f3n de datos y aprendizaje autom\u00e1tico.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Laura Alethia de la Fuente es Profesora en la materia Aprendizaje Autom\u00e1tico y posdoctoranda de CONICET, donde investiga sobre neurociencia cognitiva computacional. En esta nota nos cuenta sobre el dictado de la materia Aprendizaje Autom\u00e1tico en la Maestr\u00eda y acerca del desarrollo de algunos proyectos de investigaci\u00f3n destacados.<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":1718,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_mi_skip_tracking":false},"categories":[24,36,25],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/1717"}],"collection":[{"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=1717"}],"version-history":[{"count":7,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/1717\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1730,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/1717\/revisions\/1730"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/1718"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=1717"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=1717"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=1717"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}