Una perspectiva neurocientífica
TNF es un trastorno caracterizado por el desarrollo de un razonamiento perceptivo defectuoso sobre fenómenos sensoriomotores y emocionalmente valiosos (Drane et al., 2021).
El razonamiento perceptivo se refiere al proceso mediante el cual un individuo forma creencias sobre las causas y los efectos de los acontecimientos que ocurren dentro y fuera del cuerpo (Teufel y Fletcher, 2020). Dado que los fenómenos sensoriomotores y emocionalmente valiosos reflejan creencias más que acontecimientos reales, es normal que los individuos los interpreten como "verdaderos" (Drane et al., 2021).
En el campo de la neurociencia computacional de sistemas, hace tiempo que se estableció la idea de que son las predicciones del cerebro las que influyen en cómo percibimos e interpretamos el mundo que nos rodea. La teoría del procesamiento predictivo proporciona un marco importante para entender los trastornos neuropsiquiátricos, en los que se cree que los mecanismos por los que la información previa influye en la percepción funcionan mal, lo que conduce a la generación de modelos subóptimos de predicciones sobre el mundo (Teufel y Fletcher, 2020).
Los modelos bayesianos han sido muy importantes para comprender mejor el funcionamiento del cerebro, ya que se basan en el supuesto de que el razonamiento perceptivo y cognitivo no se basa simplemente en la información actual, sino que está determinado principalmente por predicciones basadas en información previa sobre la estructura y la función del entorno que nos rodea.
Explicación de los términos
Teoría bayesiana de la decisión
Teoría basada en los principios de la probabilidad bayesiana, que describe la optimización de decisiones mediante el uso de distribuciones de probabilidad que cuantifican las probabilidades previas de sucesos o estados.
Razonamiento perceptivo y cognitivo
Proceso mediante el cual se forman percepciones y creencias a partir de una combinación de pruebas procedentes de percepciones sensoriales y de información basada en experiencias o conocimientos previos.
Codificación predictiva
Una familia de algoritmos que captan cómo el cerebro realiza inferencias probabilísticas calculando el desajuste entre la magnitud de la señal prevista y la real.
Previsiones
Las previsiones se generan a partir de estimaciones de la información no tenida en cuenta o que falta en el marco del tratamiento de las previsiones. Los tratamientos pueden (aunque no necesariamente) ser en gran medida prospectivos.
Una visión más amplia de la teoría del procesamiento predictivo la proporciona el campo de la cibernética, cuyo nombre deriva del término griego que significa timonel, y combina así la idea de que un agente exitoso (es decir, una persona capaz de autonomía y autorregulación en el contexto de responder a las diferentes situaciones que ofrece el entorno) debe ser capaz de controlar su entorno, ni siquiera en el sentido de ser excesivamente restrictivo, sino en el de responder de forma adaptativa a los cambios que se producen en el entorno. El concepto de codificación predictiva ha tenido un impacto inconmensurable en la comprensión del procesamiento neuronal de la información y en la formalización de los mecanismos que subyacen a los trastornos neuropsiquiátricos (Taufel y Fletcher, 2020).
En el contexto de la teoría, las neuronas que transmiten predicciones sobre estados sensoriales (creencia previa o expectativa) se comunican con las neuronas que detectan errores de predicción, con el objetivo de desarrollar un modelo generativo que represente la explicación más óptima para la información perceptiva recibida. Cuando hay muchos errores de predicción, el modelo generativo se actualiza (Drane et al., 2021), y a medida que las discrepancias disminuyen, el cerebro busca obtener más evidencias para su modelo interno del mundo (Sojka et al., 2018). Así, la inferencia perceptiva podría describirse como un proceso durante el cual el error de predicción se reduce mediante un cambio en la expectativa (Sojka et al., 2018).
En un estudio de Sadnicka et al., (2020), se utilizó la discriminación temporal para estudiar el procesamiento de la información en pacientes con el subtipo motor del trastorno neurológico funcional. Descubrieron que los pacientes de TNF presentan perfiles de tiempo de reacción prolongados y anormales, que se deben a un aumento de la incertidumbre en la toma de decisiones. Los autores interpretaron los resultados como consecuencia de mecanismos atencionales alterados, en los que en TNF la atención excesiva y centrada en el cuerpo compite con otros recursos atencionales, aumentando el nivel de distracción y, en consecuencia, el propio tiempo de reacción.
Los autores también analizaron los resultados en el contexto del razonamiento activo, en el que la información viaja bilateralmente tanto de "abajo arriba" (es decir, información propioceptiva o procedente de los órganos sensoriales) como de "arriba abajo" (es decir, información previa o procedente del córtex), y el cerebro intenta minimizar la diferencia entre las dos fuentes distintas de información. Se cree que el trastorno neurológico funcional se caracteriza por una información previa anormalmente fuerte y precisa, que subyace tanto a los síntomas como al déficit en el sentido de la agencia del yo sobre el movimiento y/o los síntomas abrumadores. Esto también explica la menor calidad de la información sensorial de que dispone el individuo durante las tareas de toma de decisiones.
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Drane, D. L., Fani, N., Hallett, M., Khalsa, S. S., Perez, D. L., y Roberts, N. A. (2021). A framework for understanding the pathophysiology of functional neurological disorder. CNS spectrums, 26(6), 555-561.
Sadnicka, A., Daum, C., Meppelink, A. M., Manohar, S., y Edwards, M. (2020). Reduced drift rate: a biomarker of impaired information processing in functional movement disorders. Brain, 143(2), 674-683.
Sojka, P., Bareš, M., Kašpárek, T., y Světlák, M. (2018). Processing of emotion in functional neurological disorder. Frontiers in psychiatry, 9, 479.
Teufel, C., y Fletcher, P. C. (2020). Forms of prediction in the nervous system. Nature Reviews Neuroscience, 21(4), 231-242.