Hacia la cuantificación fisiológica del dolor (¿el fin de los qualia filosóficos?).
A los filósofos les ha preocupado especialmente el problema de los qualia; por ejemplo, cómo explicar la rojez del rojo, o lo doloroso del dolor. La dificultad surge del hecho de que la rojez del rojo o lo doloroso del dolor no puede ser comunicado a otro ser humano con absoluta precisión, de allí que si no se pueden describir sus propiedades de manera inequívoca, resultará algo difícil el intento de explicar esas propiedades en términos reduccionistas. Sin embargo, el artículo de Brown et al. que se presenta a continuación parece señalar el fin de los qualia filosóficos, ya que se ha desarrollado un método para cuantificar el dolor, mediante lecturas de la actividad cerebral que está asociada con el procesamiento del dolor. A continuación, un resumen del artículo de investigación de Brown et al.
Con frecuencia existe dolor en ausencia de lesiones observables, por lo tanto, el patrón oro para la evaluación del dolor ha sido durante mucho tiempo el auto-reporte. La incapacidad de comunicarlo verbalmente puede representar un obstáculo a la hora del tratamiento eficaz del dolor, de allí que los esfuerzos de investigación se han centrado en el desarrollo de una herramienta que evalúe con precisión el dolor sin depender del auto-reporte. Los esfuerzos anteriores no han tenido éxito en la sustitución de auto-reporte con una medida clínicamente válida, basada en la fisiología del dolor.
Los datos recientes de neuroimagen sugieren que la resonancia magnética funcional (fMRI) y de máquinas de vectores soporte (SVM) pueden ser utilizados conjuntamente para evaluar con precisión los estados cognitivos. Por lo tanto, se ha sugerido la hipótesis de que una máquina SVM capaz de procesar los datos de la fMRI pudiese evaluar el dolor en ausencia del auto-reporte. En experimentos de resonancia magnética funcional, se sometió a 24 personas a estímulos térmicos dolorosos y no dolorosos. Usando ocho personas como muestra, se logró entrenar a una máquina SVM lineal para distinguir estos estímulos usando los patrones de actividad de todo el cerebro. Una vez entrenada la máquina SVM, se evaluó el modelo en 16 personas que no participaron en el entrenamiento. La máquina SVM fue capaz de diferenciar, con un 81% de precisión, los estímulos dolorosos de los no dolorosos en todo el cerebro (p <0,0000001). El rendimiento global de la SVM se vio afectado principalmente por la actividad en las regiones de procesamiento del dolor del cerebro como la corteza somatosensorial primaria, corteza somatosensorial secundaria, la corteza insular, la corteza motora primaria, y la corteza cingulada. Los análisis de las regiones de interés (ROI) de los análisis revelaron que los patrones de actividad de todo el cerebro fueron más precisos que la actividad localizada en las regiones cerebrales individuales. Estos hallazgos demuestran que la resonancia magnética funcional junto con el sistema SVM pueden evaluar el dolor sin necesidad de comunicación por parte de la persona que está siendo analizada.
Traducido por Rubén Carvajal Santana, de:
http://www.sciencedaily.com/releases/2011/09/110913172623.htm
Journal References:
- Justin E. Brown, Neil Chatterjee, Jarred Younger, Sean Mackey. Towards a Physiology-Based Measure of Pain: Patterns of Human Brain Activity Distinguish Painful from Non-Painful Thermal Stimulation. PLoS ONE, 2011; 6 (9): e24124 DOI: 10.1371/journal.pone.0024124
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