Sabías que para pronunciar una sola palabra el cerebro debe pensar en qué decir, “buscarla”, encontrar los sonidos que la representan, su patrón de a
Sabías que para pronunciar una sola palabra el cerebro debe pensar en qué decir, “buscarla”, encontrar los sonidos que la representan, su patrón de acentuación, avisar a todos los músculos (más de 100) que participan en la vocalización, organizarlos para que actúen de manera coordinada, controlar la respiración y finalmente pronunciarla. El habla, aunque parezca sorprendente, es una habilidad compleja a pesar de la facilidad con la que la hacemos a diario.
Una persona es capaz de articular 150 palabras por minuto durante una conversación, número que aumenta si necesitamos hacerlo de prisa. Un humano promedio tiene en su cerebro alrededor de 30.000 palabras (aunque varía entre las 10.000 y 100.000). “Si además pensamos en lo que implica mantener una conversación, nos podemos hacer una idea de la tremenda complejidad que supone. Y todo parte de la combinación de unos 25 fonemas, que son los sonidos que representan las letras de nuestro alfabeto, que aprendemos de manera automática y sin ayuda –solo es necesario interactuar con otros seres humanos– desde que nacemos”, dice Pedro Javier López, doctor en neurociencia.
López, profesor de tiempo completo de la Universidad de la Costa, llevó a cabo un estudio enmarcado en el campo de investigación del procesamiento del lenguaje, concretamente el de la producción del habla, respecto al estudio de la dinámica temporal de la actividad cerebral durante su producción, es decir: cuál es el patrón de activación de las diferentes áreas del cerebro que participan en esta habilidad.
“Esta investigación forma parte de un proyecto más general que se llevó a cabo en el Laboratorio de Neurociencia Cognitiva y Psicolingüística de la Universidad de La Laguna, España. El investigador principal es el doctor Niels Janssen, con el que colaboro junto con otros expertos”, indica López.
Agrega que la motivación principal es profundizar en el campo de la producción del habla, del que por razones metodológicas se sabe menos en comparación con otro similar: el de la comprensión del lenguaje. “Los doctores Janssen, Van der Meij y Barber me permitieron participar en este trabajo y para mí fue un honor esta colaboración de la que he aprendido mucho”.
El objetivo principal del experimento fue poner a prueba una hipótesis acerca del patrón de activación de las diferentes áreas involucradas en la producción del habla, ya que estudios previos muestran que la activación se da desde zonas posteriores (la parte de atrás de la cabeza, la nuca) hacia áreas anteriores (la frente) y de manera secuencial; sin embargo, su hipótesis plantea que la dinámica de activación se da de forma paralela.
“Gracias al desarrollo tecnológico y a la contribución de muchos científicos se han producido innovaciones en el campo de los computadores, de los algoritmos de análisis y de los equipos de registro, y esto nos ha permitido plantear hipótesis alternativas acerca de este patrón de activación. En este sentido, el estudio trata de contribuir a este campo de investigación aplicando innovaciones metodológicas y de análisis de los datos para mejorar las observaciones que realizamos y, con ello, la fiabilidad y sensibilidad de las medidas”.
Estos resultados están consignados en el artículo ‘Exploring the temporal dynamics of speech production with EEG and group ICA’ (Exploración de la dinámica temporal de la producción del habla con EEG y el grupo ICA), publicado en la revista Scientific Reports.
El investigador explica que EEG es el acrónimo de electroencefalograma, una representación gráfica de la actividad eléctrica del cerebro. “La actividad mental produce en el cerebro un gran número de señales que nos permiten estudiarla y comprenderla, aunque la mayoría de ellas son débiles y difíciles de registrar”.
Señala que van desde las más accesibles, como puede ser la conducta directamente observable a través de nuestros ojos hasta señales que produce el propio cerebro, como la actividad eléctrica, que únicamente pueden detectarse a través del instrumental adecuado.
“El EEG tiene muchas aplicaciones, tanto clínicas como experimentales. La razón principal de su uso es su resolución temporal, puesto que discrimina y sitúa en el tiempo, de forma adecuada, distintas respuestas cerebrales. Esto nos ayuda a entender con mayor precisión las funciones del cerebro y la forma en que se ven afectadas por diferentes condiciones. Es una técnica que lleva usándose durante muchos años y, en nuestro caso, nos permite medir cambios en el voltaje en el cuero cabelludo relacionados con la presentación de estímulos. De modo que estudiamos procesos cognitivos básicos como la atención, la memoria, el lenguaje, etcétera”.
Por su parte, ICA es ‘análisis de componentes independientes’ por sus siglas en inglés. Es un método de análisis estadístico que se aplica a las señales de EEG.
“Para registrar actividad eléctrica cerebral, en el caso de nuestro trabajo, se colocan electrodos sobre el cuero cabelludo de los participantes que funcionan a modo de micrófono. Cada electrodo “escucha” las descargas eléctricas que se producen en el cerebro. Esto equivaldría a poner un micrófono en una sala llena de gente mientras conversan. Sabemos que en la sala hay diferentes personas. Las personas se agrupan con base a su afinidad y mantienen conversaciones diferentes”.
Indica que si toman el audio del micrófono y quisieran estudiar las conversaciones de cada persona probablemente escucharían una mezcla de todas ellas, por lo que costaría mucho identificar charlas particulares.
“Aunque todas las voces son parecidas, cada persona tiene una particular, es decir, existen unas características que las hacen diferentes al resto, como su tono. Para intentar separarlas podríamos utilizar ICA. Este algoritmo evalúa a través de diferentes cálculos las características que hacen única a cada voz y las separa. De este modo, aunque haya muchas conversaciones al mismo tiempo, podemos separarlas y analizarlas”.
Del mismo modo, cada electrodo “escucha” el patrón de descarga de miles de neuronas que trabajan en aspectos diferentes que tienen que ver, en este caso, con la producción del habla. Así pueden identificar grupos de neuronas que participan en procesos diferentes, aunque actúen al mismo tiempo.
“Gracias a estudios previos sabemos que cada región se encarga de una tarea diferente y en nuestra investigación utilizamos esta técnica para estudiar el patrón de activación de cada área implicada en los diferentes aspectos relacionados con la producción del habla”.
Existe mucha controversia en este campo de investigación y la evidencia hasta el momento indicaba que las diferentes regiones del cerebro participan de manera secuencial, es decir de “una en una”, durante la producción del habla.
“En nuestro estudio, a los participantes se les presentaba una imagen en el monitor del computador y estos debían nombrarla. Dado que esta tarea tiene un componente visual, la evidencia previa mostraba que la corteza occipital (área implicada en la visión y que se encuentra en la nuca, región posterior del cerebro) se activaba al presentarse la imagen, pero luego su activación disminuía hasta desaparecer. Nuestros resultados muestran que la contribución de esta área permanece activa durante todo el proceso, desde la presentación de la imagen hasta que terminamos de hablar”.
Hablar es una habilidad única de la especie humana y nos permite comunicarnos y desarrollarnos. De acuerdo con el investigador, esta habilidad puede verse afectada por diferentes razones, desde alteraciones genéticas, problemas durante el embarazo, accidentes y otros.
“Conocer el modo en que se coordinan las diferentes áreas implicadas en esta habilidad es importante si queremos diseñar terapias que maximicen las probabilidades de recuperarla”, afirma López.
Referencia: Exploring the temporal dynamics of speech production with EEG and group ICA
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