Mediante un algoritmo de aprendizaje automático para analizar las expresiones faciales de los ratones, Nejc Dolensek y sus colegas han descubierto los orígenes neurológicos de los estados emocionales. Su trabajo "ofrece una herramienta de análisis objetivo esencial para comprender los mecanismos neurobiológicos de las emociones e identificar emociones específicas para especies e identificar su variabilidad entre individuos", afirman Benoit Girard y Camilla Bellone en un artículo de Perspective relacionado. Los orígenes neurobiológicos de las emociones son todavía un misterio para los investigadores. Los científicos aún no entienden por completo cómo surgen las emociones en los complejos circuitos del cerebro humano, y los intentos por comprender las emociones en animales como los ratones se han visto obstaculizados por la falta de herramientas precisas para medir los estados emocionales. Para comprender mejor los estados emocionales de nuestros primos peludos, Dolensek et al. utilizaron una avanzada técnica de visión artificial para clasificar con precisión las expresiones faciales en ratones que reaccionan a eventos inductores de emociones. Los investigadores grabaron a los ratones mientras los exponían a estímulos sensoriales como sabores dulces o amargos y eventos de miedo e identificaron diferentes expresiones faciales que se correlacionaron sistemáticamente con descriptores emocionales como placer, desagrado y malestar. Estas expresiones faciales mostraron propiedades como la valencia (engendrar reacciones positivas o negativas) y aumentaron con el refuerzo del estímulo, lo que sugiere que correspondían a estados emocionales internos y no a meras reacciones reflexivas. Utilizando imágenes de calcio de dos fotones, los autores también caracterizaron neuronas "faciales" en el cerebro cuya actividad se correlacionó con expresiones faciales específicas en los ratones. De acuerdo con los autores, este trabajo puede ayudar a progresar hacia una definición más universal y evolutiva de las emociones y sus bases neuronales entre las distintas especies.
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