Un estudio revela que las expresiones faciales son indicadores de estados cognitivos ocultos

¿Puede lo que ocurre en un rostro mostrar lo que está pasando en la mente? Un nuevo estudio publicado en Nature Communications ha explorado esta interesante idea. Los científicos utilizaron herramientas informáticas avanzadas para observar de cerca las expresiones faciales de ratones y monos. Descubrieron que los movimientos faciales muestran de forma fiable los procesos cognitivos internos, lo que sugiere que estos son sorprendentemente similares en todas estas especies animales. Este estudio nos ayuda a comprender si los estados internos que guían el comportamiento animal son similares en diferentes tipos de animales. También destaca por qué necesitamos nuevas formas de comparar estos estados naturales sin tareas complicadas.

Nota: Este artículo tiene fines informativos y educativos. Resume investigaciones científicas en un lenguaje accesible para un público amplio y no es un comunicado de prensa científico oficial.

Un nuevo estudio, publicado el 4 de junio de 2025 en la revista Nature Communications, investiga si los estados cognitivos internos son comparables entre diferentes especies. El equipo de investigación, formado por Alejandro Tlaie, Muad Y. Abd El Hay y Marieke L. Schölvinck, entre otros, desarrolló un método para estudiar y comparar directamente los estados internos que se producen de forma espontánea en macacos y ratones. Científicos del Instituto Ernst Strüngmann de Neurociencia, la Universidad Politécnica de Madrid y el Instituto de Neurociencia de Princeton han contribuido a este trabajo.

El estudio utilizó realidad virtual y analizó expresiones faciales a partir de grabaciones de vídeo. El objetivo era identificar estados internos que pudieran predecir cómo reaccionarían los animales y cómo realizarían una tarea. Los autores informaron de que la conexión entre los estados identificados y el rendimiento de los animales en las tareas era similar tanto en ratones como en monos. Además, cada estado se correspondía con rasgos faciales específicos que se solapaban en parte entre las dos especies.

Lo que investigaron los científicos

El equipo de investigación exploró las similitudes entre estados cognitivos internos, como la «atención», en macacos y ratones. Los autores observan que los comportamientos animales, como la caza o la búsqueda de alimento, no son simples reacciones pasivas al entorno. Por el contrario, estos comportamientos están influenciados por estados internos cambiantes, como el estado de alerta o la vigilancia.

Los científicos señalaron que los métodos tradicionales para estudiar los estados internos suelen utilizar tareas complejas con estímulos simples, lo que dificulta las comparaciones entre especies debido a las diferencias en las propias tareas. Por ejemplo, las tareas de atención para los monos son muy diferentes de las de los roedores, lo que dificulta la comparación directa de los patrones de comportamiento subyacentes entre especies.

Para abordar este reto, los autores propusieron un enfoque conductual que utiliza comportamientos naturales para reflejar estados internos que se producen de forma espontánea. Su método tenía como objetivo identificar estos estados basándose en datos, sin imponer «conceptos» predefinidos de lo que son la atención u otros estados, y realizar un seguimiento de su evolución a lo largo del tiempo. Esto requería un seguimiento muy preciso y detallado del comportamiento. El estudio se llevó a cabo con ratones machos y macacos.

Cómo se llevó a cabo el estudio

El estudio combinó una tarea de búsqueda de alimento en realidad virtual (RV) con una herramienta de aprendizaje profundo para el seguimiento automatizado de características conductuales. Participaron dos monos y siete ratones en múltiples sesiones experimentales (18 para los monos y 29 para los ratones), con un total de más de 33 000 ensayos. Los animales navegaron por un entorno de RV proyectado dentro de una cúpula hecha a medida. Los monos utilizaron una bola de seguimiento para moverse en la RV, mientras que los ratones corrían en una cinta de correr esférica, y sus movimientos se traducían a la RV.

Los animales realizaron una tarea de decisión perceptiva con dos opciones: tenían que acercarse a un estímulo objetivo (una hoja con forma de espiga) y evitar uno distractor (una hoja redonda) en un prado virtual. El rendimiento de la tarea se midió mediante los resultados de las pruebas (correcto, incorrecto, fallido) y el tiempo de reacción. Los autores observaron que las tasas de éxito y los tiempos de reacción eran muy similares entre las especies, aunque los ratones mostraron un rendimiento menos constante.

Mientras los animales realizaban la tarea, se grabaron sus caras. En el caso de los macacos, se analizaron las imágenes de vídeo de una cámara frontal y los datos de seguimiento ocular. En el caso de los ratones, se utilizaron imágenes de vídeo tomadas con una cámara lateral. Se extrajeron los rasgos faciales, como los movimientos de las cejas, la nariz y las orejas (18 en los monos y 9 en los ratones), utilizando el software DeepLabCut. Estos datos se promediaron en una ventana de 250 milisegundos antes de que aparecieran los estímulos, con el fin de captar los procesos generados internamente en lugar de las reacciones inmediatas a los estímulos.

Las características faciales extraídas se introdujeron en un modelo informático especial denominado «regresión lineal con cambio de Markov» (MSLR). Este modelo predijo el tiempo de reacción de los animales basándose en sus expresiones faciales, suponiendo que existían estados internos «ocultos». Cada estado sugería una relación diferente entre las características faciales y el tiempo de reacción. El modelo identificó cuatro estados de este tipo para los monos y tres para los ratones. Los autores descubrieron que el uso de múltiples estados ocultos mejoraba significativamente las predicciones del modelo en comparación con el uso de un solo estado. El modelo funcionó bien con todos los animales y pudo predecir de forma fiable el comportamiento de nuevos animales.

¿Qué hace que este estudio sea novedoso?

Los autores destacan que este estudio utilizó tecnologías avanzadas, concretamente realidad virtual y algoritmos de aprendizaje profundo, para identificar y comparar directamente estados internos que se producen espontáneamente en macacos y ratones. Hacen hincapié en que su enfoque, que utiliza expresiones faciales para inferir estados a partir del comportamiento natural, representa un «cambio radical» con respecto a métodos más antiguos que obligaban a los animales a realizar tareas restrictivas para estudiar sus estados internos.

Este estudio presenta un método que, al centrarse en un análisis detallado de todas las expresiones faciales, tiene como objetivo trazar un mapa de la gama de estados internos que se producen de forma natural basándose en datos, de una manera que, por primera vez, es directamente comparable entre especies. Los autores destacaron la fiabilidad de sus hallazgos, ya que se obtuvieron resultados similares al utilizar otro tipo de modelo (GLM-HMM).

En comparación con investigaciones anteriores, que se centraban principalmente en conexiones simples entre rasgos faciales individuales (como el tamaño de la pupila) y estados cognitivos predefinidos, este estudio tuvo en cuenta el rostro en su conjunto. Los autores afirman que esto ayudó a reducir la confusión en comparación con trabajos anteriores y «añade una de las primeras estimaciones rigurosas sobre qué aspectos de los estados internos se generalizan realmente entre especies y cuáles no». También señalan que el hallazgo de fuertes similitudes en estados internos que se producen espontáneamente en diferentes especies abre la puerta a más investigaciones sobre los principios comunes y evolutivamente conservados de estos estados.

Principales conclusiones del estudio

1. Conservación evolutiva de las señales faciales: cada estado interno estaba relacionado con un patrón único de rasgos faciales, que eran distintos y claramente identificables. Es importante destacar que los rasgos faciales específicos que predecían comportamientos similares en ratones y monos se solapaban significativamente, lo que sugiere que la forma en que los estados internos se expresan a través de los movimientos faciales es sólida y se ha conservado bien a lo largo de la evolución.
2. Las expresiones faciales predicen el comportamiento: Las expresiones faciales de los animales antes de una prueba predijeron con precisión sus tiempos de reacción e incluso el resultado de la tarea (prueba correcta, incorrecta o fallida). Esto demostró que los movimientos faciales eran indicadores fiables de los estados internos subyacentes, y que el modelo no se basaba únicamente en simples signos de excitación, como el tamaño de la pupila.
3. La estabilidad del estado varía según la especie: Los macacos mostraron estados internos muy estables que rara vez cambiaban, lo que sugiere un procesamiento interno constante. Por el contrario, los ratones cambiaban de estado con mayor frecuencia. Esto podría deberse a diferencias reales en la forma en que procesan la información o estar influenciado por el entrenamiento más extenso de los macacos.
4. Los estados reflejan los estilos de rendimiento: Los estados ocultos identificados estaban claramente relacionados con las diferentes formas en que los animales realizaban la tarea, como su velocidad de respuesta. Por ejemplo, algunos estados conducían sistemáticamente a respuestas correctas y rápidas, mientras que otros se asociaban con resultados más lentos o incorrectos. Tanto los ratones (con 3 estados) como los monos (con 4 estados) mostraron patrones de rendimiento comparables en sus respectivos estados.
5. Estrategias de comportamiento diversas: Ambas especies mostraron estados relacionados con un rendimiento lento y fallido, así como múltiples estados para un trabajo rápido y preciso. Algunos estados indicaban un enfoque cuidadoso y minucioso, mientras que otros sugerían rapidez o impulsividad. Los autores propusieron que estos estados podrían estar relacionados con los diferentes niveles de «atención» necesarios para la tarea.

Conclusiones de los autores

• Predicción fiable a partir de rasgos faciales: Los autores concluyen que su estudio identificó con éxito los estados internos utilizando rasgos faciales. Estos estados predijeron de forma fiable cómo reaccionarían los animales a los estímulos y cómo realizarían las tareas. La conexión entre estos estados y el rendimiento de las tareas fue similar tanto en ratones como en monos.
• Estados cognitivos genuinos: Los estados internos revelados por el modelo MSLR predijeron con precisión los resultados conductuales (como ensayos correctos o incorrectos), incluso sin haber recibido directamente esta información. Los autores sugieren que esto demuestra que estos estados ocultos son «estados cognitivos genuinos y dinámicos» que dan lugar a diferentes resultados conductuales.
• Diferencias entre especies en la dinámica de los estados: Aunque el número de estados (3 para los ratones y 4 para los monos) era similar, la frecuencia con la que cambiaban los estados a lo largo del tiempo difería: los ratones parecían cambiar de estado con más frecuencia que los monos. Esto podría indicar una diferencia real en la forma en que estas especies procesan la información o podría deberse a que los monos habían recibido un entrenamiento más extenso.
• Principios comunes a lo largo de la evolución: El estudio descubrió que los tipos generales de comportamiento cubiertos por estos estados eran en gran medida comparables entre especies. Los autores señalaron que las expresiones faciales en ambas especies transmiten información cognitiva y motivacional (como la concentración o el esfuerzo mental), similar a los humanos, incluso fuera de entornos sociales. Sugieren que estas fuertes similitudes en los estados internos que se producen espontáneamente abren la puerta a más investigaciones sobre los principios comunes y conservados evolutivamente de la cognición animal.
• Direcciones futuras de la investigación: Los autores reconocieron algunas limitaciones, como que su modelo solo proporciona estimaciones únicas de los estados internos por ensayo. Para el futuro, proponen utilizar modelos más avanzados para seguir los cambios continuos de los estados internos dentro de un mismo ensayo. Esto podría ofrecer una comprensión más precisa de cómo interactúan la actividad cerebral y el comportamiento.

El estudio original se puede consultar aquí: DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-60296-1

La información en este artículo se proporciona únicamente con fines informativos y no constituye asesoramiento médico. Para obtener asesoramiento médico, consulta a tu médico.

• Category: Salud Cerebral y Neurociencia
• Tag: Neurociencia, Neuroscience