Codificación predictiva: por qué las expectativas son importantes para el movimiento y el dolor

14 minutos. Publicado en Dolor
Escrito por Todd Hargrove info

La codificación predictiva es un modelo fascinante para la percepción que he estado estudiando últimamente. En algunos aspectos, es de sentido común e intuitivo, y en otros es muy desafiante. Aquí hay una publicación que describe lo que he aprendido que encuentro muy interesante.

Antes de entrar de lleno, repasemos por qué esto debería ser interesante para cualquier persona preocupada por el movimiento y el dolor.

Primero, un buen movimiento requiere una buena percepción. La habilidad de mover su cuerpo con coordinación es inseparable de la habilidad de percibir dónde está su cuerpo en el espacio y cómo se mueve. Percibimos movernos y movernos para percibir, y es por eso que a menudo decimos que los grandes bailarines tienen un sorprendente “sentido del cuerpo” o “propiocepción”.

Segundo, la naturaleza del dolor se basa en la percepción. Depende de la interpretación del cerebro acerca de si el cuerpo está en peligro y qué debe hacerse para protegerlo. Si te duele el pie, significa que tu cerebro percibe, bien o mal, que está lesionado. La percepción sobre el cuerpo (como cualquier otra cosa) pueden confundirse, por lo que podemos sentir dolor en áreas que no están lesionadas y lesiones en áreas que no son dolorosas. Al aprender más sobre la ciencia de la percepción, necesariamente aprendemos más sobre el dolor y cómo tratarlo.

El modelo convencional de percepción: de abajo hacia arriba

El modelo convencional de percepción funciona más o menos de la siguiente manera. Recopilamos información sensorial a través de terminaciones nerviosas en los ojos, oídos, piel, músculos, etc. Esta información se transmite al cerebro, que procesa la información, interpreta su significado y luego crea una percepción sobre la causa.

Por ejemplo, cuando veo el rostro de mi esposa frente a mí, esto se debe a que la luz rebotaba en su rostro, el patrón de la luz fue registrado por mis ojos y enviado a mi cerebro, que reconoció que el patrón provenía del rostro de mi esposa, entonces creó la percepción de que ella estaba allí.

Aquí hay otro ejemplo que involucra dolor: si alguien siente dolor en la rodilla cuando da un paso, esto se debe a que la fuerza mecánica del paso desencadenó la nocicepción (señales nerviosas sobre la lesión potencial), las señales llegaron al cerebro, el cerebro concluyó que la rodilla estaba bajo amenaza, y creó dolor para fomentar la protección (tal vez cojeando).

Por lo tanto, este modelo es muy “de abajo hacia arriba” o “de afuera hacia adentro”. Enfatiza el flujo de información desde el mundo exterior hasta la periferia del cuerpo, y luego desde la periferia hacia el cerebro.

¿Qué le falta a esta historia? No incluye ninguna explicación de los factores “de arriba hacia abajo” que afectan la percepción, como las experiencias pasadas y las expectativas. Aquí es donde el modelo de codificación predictiva agrega valor.

Codificación predictiva: Las expectativas son importantes

Según la teoría de la codificación predictiva, el cerebro siempre está construyendo y refinando sus representaciones o modelos del mundo exterior (y de nuestros cuerpos). Nuestras percepciones dependen en gran parte de estos modelos, no solo de datos sensoriales entrantes.

Por ejemplo, tengo un modelo interno de mi casa que incluye solo una criatura de cuatro patas: mi perro Levi. Entonces, si caminase por la sala de estar con poca luz y viera a un lobo, probablemente, vería a mi perro Levi. En otras palabras, mi percepción estaría determinada más por mis expectativas que por los datos sensoriales reales de mis ojos.

Consulte las imágenes a continuación para ver otros ejemplos de cómo las expectativas pueden afectar la percepción.

imagen

 

Sgúen un estiduo de ivnsetigicaón en la Uinersivadd de Cmabrigde, no ipormta en qué odern etsén las lteras de una pabrala, lo úcino iprmortante es que la premira y la úlitma ltera etsén en el lagur crorecto. El rseto peude ser un dsasetre toatl y aún peudes lreelo sin porbelmas. Etso se dbee a que la mnete hamuna no lee tados las lteras por sí msima, snio la pabrala en su cnojnuto.

 

imagen

En las dos primeras imágenes, percibiste algo muy diferente de lo que te dijeron tus ojos, en función de tus suposiciones anteriores sobre cómo se ordenan o deletrean las palabras. En la tercera imagen, has visto dos caras de aspecto normal, según tus experiencias previas con las partes de la cara dispuestas de cierta manera. (Voltea la imagen para ver una disposición muy diferente).

Esto sucede con muchos otros tipos de sensaciones. Si crees que los mensajes satánicos están ocultos en las letras de rock, puedes escucharlos si tocas Stairway to Heaven al revés. Si vienes detrás de alguien y dices “¡caliente!” al mismo tiempo que les pones hielo en el brazo, notará calor. El efecto analgésico de un placebo se basa únicamente en la expectativa de que reducirá el dolor. Y los nocebos funcionan de manera opuesta: esperar dolor puede causar dolor. Hasta cierto punto, percibimos lo que predecimos.

Comparación de arriba hacia abajo con de abajo hacia arriba

El modelo de codificación predictiva tiene una gran explicación de cómo exactamente las expectativas afectan la percepción. El sistema nervioso está organizado de forma jerárquica con las cortezas cerebrales en la parte superior y las terminaciones nerviosas en la parte inferior. Los niveles más altos del sistema nervioso están constantemente “prediciendo” el flujo entrante de datos sensoriales de los niveles más bajos. Estas predicciones crean actividad neuronal que fluye hacia abajo (de arriba hacia abajo) para cumplir con los datos sensoriales entrantes (de abajo hacia arriba). Cuando se produce la reunión, se realiza una comparación entre lo que se ha predicho y lo que se ha detectado y esto genera un error de predicción.

Si el error es relativamente pequeño, no se considera ruido aleatorio o “lo suficientemente cerca”. Los niveles más altos del sistema nervioso no son informados de sus errores de predicción, y el mundo se percibe exactamente como se esperaba. Si el error es grande, los niveles más altos son notificados de su error para que puedan actualizar su modelo del mundo. Esto crea una sensación subjetiva de que algo sorprendente o importante ha sucedido, y la atención se desplaza automáticamente a los datos sensoriales entrantes para que la percepción y la acción puedan ajustarse en consecuencia.

La fuerza o confianza de la predicción tiene un gran efecto sobre cómo se tratan los errores de predicción. Si la predicción sobre los datos sensoriales entrantes es altamente confiable (quizás basada en toneladas de experiencia pasada), incluso los errores significativos serán ignorados. Pero si la predicción no es segura (tal vez porque el contexto es novedoso y se anticipan errores), entonces la información sensorial ascendente tiene una mejor oportunidad de alcanzar niveles más altos del sistema nervioso y causar cambios en la percepción. La atención también es importante sobre cómo se procesan los errores de predicción. Si presto atención a un cierto flujo de información sensorial, aumenta la posibilidad de que pequeños errores de predicción se noten y no se descarten. Por lo tanto, el sistema puede sesgar la percepción a favor de factores de arriba hacia abajo o de abajo hacia arriba en función de los niveles relativos de confianza o atención a cualquiera de ellos.

Por ejemplo, según mi modelo del mundo, el único SUV negro en mi garaje es mi automóvil. Si lo cambiaras por otro, probablemente entraría sin nisiquiera darme cuenta. Mi percepción estaría controlada por las expectativas, no por los datos brutos de mis ojos. Pero no sufriría la misma ilusión en un estacionamiento abarrotado donde tengo la expectativa de que otros SUV negros estarán presentes y, por lo tanto, mis percepciones serían controladas mucho más por la sensación de abajo hacia arriba que por la predicción de arriba hacia abajo.

Ahora que tenemos una comprensión básica de cómo funciona este modelo, veamos cómo explica algunos fenómenos comunes y no tan comunes relacionados con la percepción.

Dolor

El marco de codificación predictiva ayuda a explicar por qué el dolor se ve afectado por experiencias pasadas, pensamientos, expectativas y emociones, y no solo por el daño tisular.

Por ejemplo, si tienes un largo historial de sentir dolor al realizar una flexión lumbar, comenzarás a construir un modelo interno que predice el dolor al realizar una flexión. Esto te predispondrá fuertemente a sentir dolor cada vez que te dobles, incluso si la espalda en realidad no produce tanta nocicepción.

Puedes reducir la contribución de los factores de arriba hacia abajo a tu dolor actualizando el modelo de tu espalda. Para hacer esto, debes causar un error de predicción al violar tu expectativa de que doblar la espalda te hará daño. Una buena estrategia sería realizar una flexión lumbar de alguna forma novedosa, tal vez en cuadrupedia o en decúbito supino, prestando atención a cómo sientes la espalda al doblarla, para que no se ignoren los errores de predicción.

Una estrategia más agresiva y arriesgada sería realizar algún movimiento en el que los músculos de la espalda tengan que trabajar muy duro para evitar la flexión, digamos un peso muerto relativamente pesado. Quizás hagas el peso muerto con buena forma para evitar la flexión. Puede doler un poco, pero no tanto como esperabas. De hecho, tienes una sensación visceral de sorpresa por lo fuerte que te sientes. Esto es la evidencia de que has violado la expectativa de que tu espalda era demasiado débil y frágil para manejar cualquier fuerza significativa, y que tu mapa para la espalda se está actualizando para tener en cuenta el error de predicción. ¡Buena señal!

La conclusión es esta: una gran parte de lo que puede ayudar con el dolor a corto plazo es violar la expectativa de que algo va a doler. Probablemente hay muchas maneras de hacerlo: masajes, peso muerto, gato/caballo, estiramientos, ejercicios de resistencia isométrica, ejercicios de movilidad articular activa o asistida. Lo que todos tienen en común es que no duelen tanto como se podría esperar.

Moverse mejor: Predicción y acción

Según el modelo de codificación predictiva, existe una profunda conexión entre la percepción y el movimiento, ya que ambos pueden ayudar a corregir un error de predicción, y es realmente todo lo que le importa al sistema. Cuando el sistema se enfrenta a un error de predicción, puede hacer una de dos cosas: actualizar los modelos para reflejar la nueva información (percepción de cambio) o alterar la acción de manera que recopile información sensorial consistente con la predicción (movimiento de cambio).

Por ejemplo, digamos que estoy haciendo sentadillas con un cajón y una barra en la espalda. Cuando hago sentadillas a cierta profundidad, espero una respuesta sensorial de mis nalgas que indican el aterrizaje sobre el cajón. Pero hay un error de predicción: mis nalgas no notan nada. Puedo hacer una de las dos cosas: puedo cambiar mi percepción sobre la ubicación del cajón (¡uy, olvidé ponerlo en su lugar!) o podría cambiar mi acción: mover mi nalgas un poco más abajo o más atrás hasta que obtenga la retroalimentación pronosticada.

Entonces, de una forma u otra, el objetivo esencial es siempre reducir el error de predicción, y realmente no importa si eso se hace cambiando la percepción o la acción. Lo importante es que no me estrelle contra el suelo con una barra en la espalda. De cualquier manera, buenos modelos internos y buenas predicciones son la base para generar percepciones y acciones funcionales.

Por lo tanto, mejorar el movimiento se trata en gran medida de mejorar tus modelos internos de movimiento y tus predicciones sobre qué tipo de retroalimentación sensorial obtendrás durante el movimiento. Esto significa que necesitas mucha experiencia, debes cometer errores y debes prestar atención a los flujos correctos de información sensorial para identificar y corregir esos errores a través de mejores percepciones y acciones. Es genial ver que la aplicación del marco de codificación predictiva nos lleva a las respuestas correctas.

Aquí hay algunas cosas interesantes que podemos aprender de la codificación predictiva que aún no conocemos y que otros modelos no explican fácilmente.

Esquizofrenia, Autismo y bebés

Mira esta foto de Albert Einstein: ¿está su nariz más cerca de ti o más lejos?

imagen

Esperamos que las narices estén más cerca de nosotros, por lo que la mayoría de la gente verá esta máscara como convexa, cuando en realidad es cóncava. Curiosamente, los esquizofrénicos (y las personas drogadas con marihuana) tienen menos probabilidades de cometer este error. Esto podría deberse a que sus percepciones están más controladas por la sensación de abajo hacia arriba que los modelos de arriba hacia abajo del mundo. Y tal vez es por eso que ambos tienden a experimentar paranoia.

La esquizofrenia implica delirios donde los eventos cotidianos se consideran increíblemente destacados. Imagínate sentado en una cafetería llena de gente, escuchando tu nombre en una conversación cercana. Esto podría llamar tu atención, pero probablemente no se registraría en tu conciencia como algo profundamente sorprendente. Pero si tuvieras un problema en el que la relevancia de la información sensorial entrante imprevista se incrementara enormemente, entonces la mención de tu nombre podría sentirse profundamente importante y tal vez contribuir a delirios o paranoia. Entonces, quizás los delirios paranoicos implican asignar demasiada importancia a errores menores en la predicción.

El autismo también puede entenderse como una condición donde la sensación de abajo hacia arriba domina las predicciones de arriba hacia abajo. Incluso los errores de predicción más pequeños se consideran importantes. Por lo tanto, toda la información sensorial entrante se considera “de interés periodístico” y las personas con autismo son “esclavas de la sensación”, constantemente distraídas o irritadas por insumos menores como etiquetas en sus ropas o ruidos aleatorios.

Curiosamente, las personas con autismo a menudo se tranquilizan al participar en movimientos rítmicos repetitivos. Estos crean un flujo de información sensorial que es altamente predecible. Una mejor predicción permite la supresión de información sensorial que de otro modo sería abrumadora.

Quizás es por eso que a los bebés les gustan los movimientos rítmicos, o que los lleven todo el tiempo, o que los envuelvan. Debido a que no tienen mucha experiencia en el mundo, no tienen modelos internos fuertes para crear predicciones confiables sobre sus datos sensoriales entrantes, y simplemente se sorprenden con toda la información que obtienen sobre los movimientos impredecibles de sus brazos y piernas, las variaciones en la forma en que su espalda toca el asiento del coche y los ruidos aleatorios creados por la TV, el tráfico, etc. Los adultos también están expuestos a toda esta información, pero podemos predecirla fácilmente y, por lo tanto, ignorarla. Pero para los bebés sin buenos modelos internos del mundo, todo es una confusión floreciente y vibrante.

Mucha información interesante para reflexionarar. Aquí tienes algunos recursos adicionales si deseas obtener más información.

Buenos artículos sobre codificación predictiva

Una cuenta de precisión aberrante del Autismo

Minimización del error de predicción: Implicaciones para la cognición encarnada y la hipótesis de la mente extendida

Inferencia interoceptiva activa y el cerebro emocional

El difícil problema de la conciencia es una distracción del verdadero

Es Bayes todo el camino

Artículos de este blog sobre temas relacionados

Modelos de dolor y movimiento

Sensación y percepción

Andy Clark sobre cognición encarnada y mente extendida

Movimiento que te da la sensación

Dolor y memoria

📚 Mantente a la vanguardia de la investigación en fisioterapia

Cada mes, nuestro equipo de expertos resume las investigaciones más relevantes en artículos de cinco minutos que puedes aplicar inmediatamente en la clínica.

Accede a nuestras revisiones de investigación de forma gratuita durante 7 días.

preview image

No olvides compartir este apasionante blog

Déjanos un comentario

Si tienes una pregunta, sugerencia o enlace de alguna investigación relacionada, ¡compártelo a continuación!

Debes estar conectado para publicar o dar like a un comentario.

Recibe actualizaciones cuando publiquemos nuevos blogs

¡Suscríbete a nuestro newsleter ahora!

Al ingresar su correo electrónico, acepta recibir correos electrónicos de Physio Network, que enviará mensajes de acuerdo con su política de privacidad.