Expresiones Faciales De Ratones Analizadas Con Inteligencia Artificial

Según Nature, un equipo de investigadores ha empleado recientemente inteligencia artificial para analizar e interpretar las expresiones faciales de ratones. Los ratones de laboratorio son algunos de los animales de laboratorio más comúnmente utilizados, pero se sabe poco sobre cómo se expresan con sus caras. La investigación también podría ayudar a los científicos a entender qué neuronas impactan expresiones faciales específicas en humanos.

El estudio de las expresiones animales es una idea antigua, pero una disciplina relativamente nueva. Darwin inicialmente hipotetizó que las expresiones faciales de los animales podrían darnos una idea sobre sus emociones, pero solo recientemente la ciencia y la tecnología han avanzado lo suficiente como para estudiar dichas expresiones y emociones.

David Anderson, un neurocientífico del Instituto de Tecnología de California en Pasadena, explicó que el estudio fue un paso importante para desmitificar cómo el cerebro manifiesta ciertas emociones y cómo esas emociones podrían expresarse en los músculos faciales. Mientras tanto, Nadine Gogalla, una neurocientífica del Instituto Max Planck de Neurobiología en Alemania, explicó la racionalidad detrás del estudio. Gogalla lideró el estudio y se inspiró en un artículo de 2014 escrito por Anderson y colegas. En su artículo, Anderson y colegas hipotetizaron que las emociones y otros estados cerebrales deberían mostrar ciertos atributos medibles, teorizando que la fuerza del estímulo debería impactar la gravedad de la emoción y que las emociones deberían ser persistentes, continuando durante un tiempo incluso después de que el estímulo responsable de ellas haya terminado.

Como explicó Inverse, Gogolla y los otros investigadores filmaron las caras de los ratones mientras estaban expuestos a una variedad de estímulos, tanto agradables como desagradables. Por ejemplo, se les dieron líquidos amargos o dulces. Los investigadores afirmaron que los ratones pueden cambiar sus expresiones alterando estructuras faciales como la nariz, ojos, orejas y mejillas. Sin embargo, no había un método para vincular fácilmente diferentes expresiones faciales con diferentes emociones. El equipo de investigación abordó este problema tomando los videos de las caras de los ratones y dividiéndolos en clips cortos, que luego se alimentaron a un algoritmo de aprendizaje automático.

Camilla Bellone en la Universidad de Ginebra en Suiza, dice que el método impulsado por la inteligencia artificial para examinar las expresiones faciales es valioso “porque evita cualquier sesgo del experimentador”.

El algoritmo de inteligencia artificial fue capaz de reconocer las diversas expresiones faciales de los ratones, ya que el movimiento de diferentes músculos faciales se correlaciona con diferentes emociones. Un ratón muestra que está experimentando placer tirando de su mandíbula y orejas hacia adelante y tirando de la punta de la nariz hacia abajo hacia la boca. Además, al analizar cómo las expresiones se manifestaron en respuesta a los estímulos, el equipo de investigación encontró que las expresiones fueron persistentes y correlacionadas con la fuerza del estímulo, tal como Anderson y colegas teorizaron.

El equipo de investigadores luego utilizó una técnica llamada optogenética para tratar de determinar qué células cerebrales son responsables de estas emociones. El equipo de investigación examinó los circuitos neuronales individuales asociados con ciertas emociones en animales. Cuando estos circuitos se estimularon, los ratones hicieron las expresiones faciales correspondientes.

El equipo de investigación también utilizó una técnica llamada imagen de calcio de dos fotones, que puede rastrear neuronas individuales. Utilizando esta técnica, identificaron neuronas en los cerebros de los ratones que se activaron solo cuando ciertas expresiones faciales, y por lo tanto emociones, fueron presenciadas. Gogolla teorizó que estas neuronas podrían representar parte de un código para las emociones en el cerebro, un código que podría estar conservado a lo largo de la historia evolutiva de los mamíferos, y por lo tanto los ratones y los humanos podrían compartir algunas características comunes en este código.