Ambienti «affollati»: il ruolo del corpo striato nella selezione visiva
Gli esseri umani sono bombardati da input sensoriali. Devono dare priorità agli stimoli esterni, allocare le limitate risorse di elaborazione alle informazioni rilevanti per il comportamento e prendere decisioni sulle azioni da intraprendere. Sebbene gli scienziati sappiano che alcune regioni corticali sono fondamentali per la rappresentazione delle informazioni visive, non è chiaro quali aree cerebrali codifichino le previsioni e come queste influenzino la selezione visiva. Con il sostegno del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto STRIAVISE(si apre in una nuova finestra), coordinato dall’Università di Birmingham(si apre in una nuova finestra), ha affrontato queste questioni aperte attraverso la psicofisica, l’imaging cerebrale e la modellizzazione.
L’ipotesi del corpo striato: previsione, processo decisionale e selezione visiva
Lo striato, densamente interconnesso, è di gran lunga la più grande struttura sottocorticale del cervello dei mammiferi. Riceve input dalle strutture corticali alla base dell’attenzione visiva, invia output alle strutture sottocorticali necessarie per il movimento volontario e comunica indirettamente con la corteccia. Numerose ricerche hanno evidenziato il ruolo del corpo striato nella previsione dei risultati futuri e nel movimento e nella ricompensa, come nel processo decisionale e nei movimenti diretti a un obiettivo. Pertanto, il corpo striato rappresenta un eccellente substrato neurale potenziale per integrare le previsioni e mediare l’attenzione visiva.
Interazioni cortico-striatali e fonti di informazione concorrenti
STRIAVISE era interessato al ruolo del corpo striato in presenza di fonti di informazione concorrenti che richiedono decisioni sull’allocazione dell’attenzione. Per rispondere a questa domanda, Kelly Garner, borsista del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie nell’ambito del progetto STRIAVISE, ora presso l’Università del Queensland(si apre in una nuova finestra), ha utilizzato i dati di uno studio di imaging cerebrale su larga scala(si apre in una nuova finestra) e la modellizzazione causale dinamica, un metodo che è stato utilizzato con successo per stimare l’accoppiamento tra le regioni cerebrali a partire dai dati di imaging cerebrale funzionale. «Abbiamo scoperto che quando le persone dovevano occuparsi di fonti di informazione concorrenti, il corpo striato “accelerava” la frequenza con cui parlava con la corteccia. In altre parole, il multitasking richiede la trasmissione di un maggior numero di informazioni attraverso i circuiti in un determinato lasso di tempo», spiega Garner.
Meccanismi neurali di previsione: certezza spaziale e valore di incentivo
Due modi in cui le informazioni che competono per l’attenzione visiva del cervello possono essere prioritarie sono la certezza spaziale degli stimoli o il loro valore di incentivo. La prima attribuisce un valore superiore agli stimoli visivi che, secondo le attese, dovrebbero verificarsi maggiormente in determinati luoghi. Il secondo attribuisce un valore maggiore agli stimoli associati a una ricompensa più elevata. Gli scienziati sanno che il cervello crea una mappa spaziale dell’ambiente. Convenzionalmente, si riteneva che l’aspettativa e la ricompensa fossero codificate nella stessa mappa per guidare l’attenzione visiva. «Abbiamo dimostrato che le previsioni sullo spazio sono codificate nella mappa e guidano preventivamente l’attenzione visiva. Tuttavia, inaspettatamente, abbiamo scoperto che le previsioni sulla ricompensa sembrano essere codificate in un segnale di tipo “rimpianto”: è possibile che questo tipo di segnali ci aiutino a riorientare l’attenzione verso qualcosa di più gratificante quando la nostra prima scelta non funziona molto bene», spiega Garner. Ciò(si apre in una nuova finestra) suggerisce che l’aspettativa e la ricompensa agiscano in modo indipendente per guidare la selezione visiva e possano essere codificate in substrati neurali diversi. I risultati di Garner hanno dimostrato inoltre che il cervello normalizza tutti i diversi segnali motivazionali disponibili nell’ambiente per determinare il bias da assegnare a ciascuna posizione. Garner conclude: «STRIAVISE ha ampliato il nostro modo di pensare ai sistemi di attenzione visiva del cervello. I nostri dati suggeriscono che dobbiamo considerare il modo in cui il corpo striato dialoga con la corteccia in condizioni difficili, come stabilire un ordine di priorità tra più fonti di informazioni visive in competizione tra loro». La continua attenzione di Garner a questo aspetto promette di produrre ottimi risultati.
Parole chiave
STRIAVISE, corpo striato, attenzione, previsione, ricompensa, selezione visiva, aspettativa, valore di incentivo, certezza spaziale, modellizzazione causale dinamica
