O neurofeedback decodificado pode apagar nossas memórias ruins?

Apesar de sua forma incorpórea, as memórias têm uma maneira de se tornar uma parte muito real de nossa identidade, como o padrão de sardas em seu rosto ou sua jaqueta favorita.



Lembrar-se de um amigo de infância enquanto contempla um campo de dentes-de-leão pode ser agradável, mas ser sugado de volta para uma memória ruim - uma separação difícil ou uma perda traumatizante - pode ser insuportável.

Mas e se, a la Luz do sol eterna da mente imaculada , poderíamos simplesmente apagar essas memórias? É algo que está sendo explorado, mas Philipp Kellmeyer , neurologista e chefe do Neuroethics & A.I. O Laboratório de Ética da Universidade de Freiburg tem várias preocupações. Entre eles está a identidade.



A eliminação direcionada ou o início de memórias para outros fins que não o tratamento médico obviamente acarreta enormes problemas éticos, diz Kellmeyer Inverso, (incluindo) a possibilidade de interferir na identidade de uma pessoa ... ou instrumentalizar indivíduos usando o início de falsa memória para influenciar seu comportamento.



Embora muitas dessas memórias dolorosas desapareçam com o tempo, as memórias particularmente dolorosas podem deixar uma marca duradoura na forma de transtorno de estresse pós-traumático (PTSD) e dificultar o gerenciamento de aspectos aparentemente inócuos da vida diária.

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Embora pareça um futuro distante, a tecnologia pode estar mais próxima do que pensamos. Neurocientistas computacionais estão nos estágios de prova de conceito de um novo tipo de tratamento de PTSD chamado neurofeedback decodificado (DecNef), que coleta e analisa sinais cerebrais usando aprendizado de máquina para modificar memórias dolorosas - tudo sem o assunto à noite saber.

Pode ser o caminho para a cura de inúmeras pessoas que sofrem de PTSD - pelo menos, se a tecnologia estiver nas mãos certas.

O que é Neurofeedback decodificado?



Embora nossos cérebros possam parecer uma massa estática de matéria reclinada em nossos crânios, eles são, na verdade, um centro de força incrivelmente ativo do corpo, disparando sinais elétricos para cada movimento que fazemos ou estímulo que encontramos. Aurelio Cortese , um neurocientista computacional e investigador principal do ATR Computational Neuroscience Labs, conta Inverso que são esses sinais que os cientistas estão aproveitando ao fazer DecNef.

Um dos principais objetivos é reduzir o impacto de memórias traumáticas ou de itens fóbicos.

Em (DecNef,) usamos dados de neuroimagem, explica Cortese. Um grande ímã que examina nosso cérebro e mede as mudanças nos níveis de oxigênio no sangue cerebral. Esses dados são então processados ​​em tempo real por meio de um computador local, que seleciona os dados da área cerebral relevante.

Além de suas contribuições para uma série de estudos DecNef, ele trabalhou em uma revisão recente de um conjunto de dados publicado este ano no jornal Dados Científicos .



Este grande ímã faz parte de uma máquina de ressonância magnética, uma grande máquina semelhante a um túnel semelhante a uma máquina de tomografia computadorizada que você pode ver em um hospital. Coletar dados de fMRI não é nada incomum, mas o que é diferente no DecNef, diz Cortese, é o uso de aprendizado de máquina para extrair e redirecionar padrões específicos de atividade neural.

O aprendizado de máquina é usado para aprender a representação neural da representação mental alvo em primeiro lugar, diz Cortese. Esse decodificador de aprendizado de máquina é então usado no procedimento de neurofeedback, para detectar os padrões de ativação e calcular a probabilidade de que corresponda a um padrão de destino.

Os participantes (DecNef) recebem uma pequena recompensa cada vez que um padrão de ativação de alvo em seu cérebro é detectado, diz ele. O objetivo é dar aos participantes o controle sobre alguns processos cerebrais específicos.

Como isso funciona na prática? Essencialmente, dados de fMRI coletados durante a exposição a um estímulo doloroso (que em alguns estudos é um choque elétrico moderado mas em outros um estímulo de medo como a imagem de um agressor) é analisada por um algoritmo de aprendizado de máquina para separar o padrão específico do ruído.

Poderíamos construir os decodificadores de aprendizado de máquina sem nunca ter que apresentar a imagem traumática.

Os participantes são então encarregados em sessões separadas de automodular sua própria atividade neural por meio de tentativa e erro para combinar sua atividade cerebral a uma série de alvos em tempo real por uma pequena recompensa em dinheiro. Enquanto os participantes pensam que estão simplesmente jogando um jogo, o que eles realmente estão fazendo é combinar sua atividade neural em tempo real com o instantâneo da atividade neural dos estímulos dolorosos.

Neurofeedback decodificado usa uma mistura de táticas de terapia psicológica e aprendizado de máquina para recondicionar as memórias dolorosas das pessoas, mas os cientistas ainda não têm certeza de por que funciona. Yamada et al. (2017)

Embora estudos de pesquisa na última década tenham descoberto que essa abordagem pode reduzir visivelmente o medo associado a essas memórias (mesmo em pacientes com PTSD), eles ainda não têm certeza do porquê.

Mas as teorias prevalecentes são que o DecNef funciona de forma semelhante à terapia baseada na exposição (o padrão-ouro do tratamento de PTSD que funciona diminuindo o medo ao longo do tempo por meio da exposição) ou pelo contra-condicionamento (que substitui o medo de um estímulo por uma reação mais positiva , como antecipar uma recompensa.)

Cortese observa, porém, que isso não significa necessariamente que a memória em si será excluída - a la Eterno raio de sol - mas ficará sem dor.

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Um dos principais objetivos é reduzir o impacto de memórias traumáticas, ou de itens fóbicos, diz Cortese. Ao emparelhar repetidamente a ocorrência neural da memória ou do objeto com uma pequena recompensa, o cérebro pode desaprender o aspecto de medo.

POR QUE OS HUMANOS QUEREM ISSO? Cortese diz que há uma série de maneiras pelas quais essa técnica de modulação da memória pode ser útil, incluindo até mesmo ajudando a treinar a atenção, aumentar a função da memória ou reduzir a dor física. Mas agora, a pesquisa está focada em formas resistentes ao tratamento de PTSD.

A realidade virtual é outra alternativa ao tratamento tradicional de PTSD, mas mesmo essa abordagem tecnológica ainda gira em torno da exposição a um estímulo de medo.

No momento, a terapia baseada em exposição para PTSD - na qual os pacientes são expostos virtualmente ou na vida real a um estímulo que causa medo - é o tratamento primário para esse distúrbio, mas pode ser um processo exaustivo e não é necessariamente eficaz em todos os pacientes.

Essa tecnologia realmente tem o potencial de fornecer ajuda a indivíduos que enfrentam distúrbios mentais.

O uso de DecNef, em vez disso, poderia potencialmente abrir uma porta para modificar essas memórias sem a necessidade de expor novamente os pacientes à fonte de seu trauma. Testes de prova de conceito hoje para DecNef normalmente coletam a resposta neural a um estímulo no laboratório, mas pesquisa também mostrou que pode ser possível usar um conjunto substituto de sinais neurais para fazer isso, o que significa que os pacientes poderiam um dia pular a reexposição por completo.

Isso já é uma grande conquista, pois significa que poderíamos construir os decodificadores de aprendizado de máquina sem nunca ter que apresentar a imagem traumática para saber qual é a representação mental (padrão de ativação) para aquela pessoa, diz Cortese.

É ético apagar memórias ruins?

As memórias são uma parte essencial da história humana e algo sobre o qual sentimos uma grande propriedade. Por esta razão, Cortese diz que uma das melhores características do DecNef (sua capacidade de modificar inconscientemente memórias ruins) é simultaneamente uma questão ética em potencial.

Como o (DecNef) pode ser usado para alterar parcialmente as representações mentais sem que a pessoa esteja totalmente ciente disso, ele deve ser usado apenas em ambientes muito específicos, com supervisão adequada dos conselhos de ética, diz Cortese.

Kellmeyer também diz que essa tecnologia levanta questões éticas tanto sobre dados quanto privacidade mental. Ao contrário de ter seu número de cartão de crédito roubado, ter seus dados de memória roubados pode ter implicações muito maiores.

Portanto, essas preocupações precisam ser abordadas tanto no nível de uma análise ética cuidadosa, mas também por meio de regulamentos e leis que proíbem tais usos manipulativos de modificação de memória.

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Em última análise, Cortese espera que essas questões éticas possam ser tratadas de forma eficaz, para que essa técnica possa ter um impacto poderoso sobre aqueles atormentados por memórias sombrias de seu passado.

A esperança é que um dia seja possível, em poucas sessões combinadas com aconselhamento médico / psicológico, remover uma memória traumática, ou reduzir os sintomas de depressão, ou melhorar outros estados mentais psiquiátricos, diz Cortese.

Com um pouco mais de desenvolvimento e aperfeiçoamento, essa tecnologia realmente tem o potencial de fornecer ajuda a indivíduos que enfrentam distúrbios mentais.