Comprendere il modo in cui il cervello prende decisioni
Il cervello umano medio prende decine di migliaia di decisioni ogni giorno. Sebbene alcune di queste decisioni possano essere basate su una ricompensa, la maggior parte di esse rientra nella categoria delle decisioni intenzionali, ossia quelle scelte che compiamo sulla base di un’intenzione volontaria e interna. Benché questa «libertà di scegliere» sia un aspetto fondamentale di ciò che significa essere umani, sappiamo sorprendentemente poco su come funziona. Svelando i meccanismi neuro-computazionali del processo decisionale intenzionale, il progetto FREEMIND, finanziato dall’UE, intende contribuire a colmare questa lacuna. Il progetto si propone di capire in che modo il cervello attua le operazioni computazionali chiave durante il processo decisionale e di determinare in che misura i fattori interni ed esterni possono modificare le decisioni intenzionali degli individui. «Questa conoscenza potrebbe approfondire la nostra comprensione del comportamento umano, aprendo la strada a progressi in campi come la psicologia, le neuroscienze e la scienza delle decisioni», afferma Jiaxiang Zhang, ricercatore presso l’Università di Cardiff e coordinatore del progetto FREEMIND.
Combinare le modalità di imaging con la modellizzazione computazionale
Il progetto, che ha ricevuto il sostegno del Consiglio europeo della ricerca, ha utilizzato un’ampia gamma di modalità di imaging cerebrale, fra cui la risonanza magnetica funzionale (fMRI), la risonanza magnetica di diffusione (DWI) e la magnetoencefalografia/elettroencefalogramma (MEG/EEG). Queste modalità sono state poi integrate con un approccio di modellizzazione computazionale a più livelli. «La combinazione di queste diverse metodologie ci permette di comprendere più a fondo i meccanismi alla base delle funzioni cerebrali», spiega Zhang, «nonché di tentare di rispondere a quesiti di ricerca complessi che spaziano dai processi psicologici alle dinamiche delle popolazioni neurali.»
Nuovi, importanti spunti
Sebbene questi metodi e tecnologie siano importanti, secondo Zhang il vero fiore all’occhiello del progetto è il gruppo di eccezionali collaboratori di ricerca e dottorandi. «La loro competenza e dedizione sono state fondamentali per guidare i nostri progressi e ottenere risultati significativi», aggiunge. Fra questi risultati c’è la prova inconfutabile che il processo decisionale negli esseri umani presenta una notevole variabilità fra gli individui. «La nostra ricerca ha dimostrato che nel processo decisionale intenzionale è coinvolta una rete cerebrale centrata nella corteccia prefrontale mediale», osserva Zhang. «Inoltre, abbiamo dimostrato che la variabilità individuale delle prestazioni decisionali è correlata alla microstruttura dei tessuti, quantificata dalla risonanza magnetica di diffusione.» Il progetto ha anche dimostrato che le prestazioni comportamentali umane in un’ampia gamma di paradigmi decisionali possono essere caratterizzate efficacemente utilizzando un quadro computazionale standardizzato.
Ulteriori ricerche future
Secondo Zhang, i risultati del progetto FREEMIND non solo hanno sottolineato la natura intricata dei processi cognitivi, ma hanno anche motivato il suo gruppo di ricerca ad approfondire il tema della variabilità interindividuale nella cognizione umana. Sono già in corso progetti per condurre ulteriori ricerche volte a gettare nuova luce sulle origini di questa variabilità. Il gruppo di ricerca sta anche cercando di approfondire le potenzialità della variabilità individuale come marcatore comportamentale affidabile, una ricerca che potrebbe determinare se modelli specifici di variabilità nei processi decisionali e cognitivi possano servire come indicatori solidi di tratti o predisposizioni individuali. «Questa indagine potrebbe informare lo sviluppo di nuovi strumenti di valutazione in grado di caratterizzare in modo efficiente e accurato il profilo cognitivo di un individuo», conclude Zhang.
Parole chiave
FREEMIND, cervello, processo decisionale, comportamento umano, psicologia, neuroscienze, scienza delle decisioni, imaging cerebrale, modellizzazione computazionale, risonanza magnetica
