Prof. Emad Eskandar sobre aprendizaje y conductas adictivas

Acerca de 

En este episodio, la Dra. Elisabetta Burchi habla con el profesor Emad N. Eskandar, MD, experto en Neurología con múltiples intereses especializados relacionados con las funciones cerebrales. El profesor Eskandar nos habla sobre aprendizaje y conductas adictivas. 

En particular, analiza su trabajo en la construcción de modelos predictivos para comprender los aspectos conductuales y neurofisiológicos del aprendizaje y las conductas adictivas. 

Invitado

Profesor Emad N. Eskandar, MD

Profesor, Departamento de Cirugía Neurológica Leo M. Davidoff

Profesor, Departamento de Psiquiatría y Ciencias del Comportamiento

Profesor, Dominick P. Purpura Departamento de Neurociencia

Presidente, Departamento de Cirugía Neurológica Leo M. Davidoff

Cátedra Jeffrey P. Bergstein de Cirugía Neurológica, Departamento de Cirugía Neurológica Leo M. Davidoff

David B. Keidan Presidente de Cirugía Neurológica, Departamento de Cirugía Neurológica Leo M. Davidoff

Enlace: https://einsteinmed.edu/faculty/15647/emad-eskandar/

Anfitrión

Dra. Elisabetta Burchi, MD, MBA

Psiquiatra Clínico 

Parasym/Nurosym 

 

Entrevista

Dra. Elisabetta Burchi 0:00

Hola todos. Es un placer tener hoy con nosotros al profesor Emad Eskandar, un renombrado médico y profesor de cirugía neurológica en el Centro Médico Montefiore de Nueva York. 

Yo diría que el profesor Eskandar es un erudito y realmente podríamos discutir todo con los modelos que usted desarrolló.

Pero hoy nuestro tema será el aprendizaje . Aprender con el fenómeno biológico subyacente. [Refleja] nuestra capacidad para adaptarnos y prosperar en cualquier entorno cambiante, y también es la característica central de los humanos, nuestro cerebro y nuestra mente. 

El aprendizaje es una característica que, cuando se interrumpe, puede sustentar muchas condiciones mentales. Los modelos desarrollados recientemente por el profesor Eskandar podrían explicar la conexión entre el aprendizaje interrumpido y la adicción. 

Como tal, nos encantaría saber más sobre esto y también sobre las potencialidades de la neuromodulación para restaurar el aprendizaje interrumpido. 

 

Professor Emad Eskandar 1:40

Bueno, muchas gracias por invitarme hoy. Es un verdadero placer estar aquí y espero con interés nuestro debate.

Como usted dice, el aprendizaje es realmente fundamental para quiénes somos. Los seres humanos llegamos al mundo con algunas conductas reflexivas básicas pero, en realidad, la gran mayoría de nuestro repertorio de conductas se basa en cosas que hemos aprendido.

Y eso es cierto para la mayoría de los vertebrados, pero es especialmente cierto para los humanos, ya que gran parte del cerebro está dedicado al aprendizaje.

Y una forma de pensarlo es que en realidad hay tres tipos de circuitos en el cerebro que hacen cosas diferentes y aprender a mover un circuito implica que una parte de la corteza prefrontal está involucrada en la identificación de cosas que son importantes o de interés. o un valor para el, para la persona.

Otro gran circuito está involucrado en el aspecto ejecutivo del aprendizaje: cómo conectar una secuencia particular de comportamiento con el movimiento o un determinado resultado.

Y luego está el último circuito que realmente está involucrado en refinar esencialmente esos patrones de movimiento, haciéndolos lo más suaves y eficientes posible. 

Entonces esos son los tres circuitos. Todos involucran alguna parte de la corteza prefrontal y una parte de los ganglios basales llamada cuerpo estriado. 

En una experiencia típica de tipo aprendizaje , se puede identificar algo que sea de interés mediante prueba y error, y tratar de descubrir cuál es la mejor manera de hacerlo. Una vez que lo hayas conseguido, podrás repetir esa acción unas cuantas veces hasta que realmente aprendas el camino óptimo.

La acción finalmente se convertirá en una actuación habitual. No hay nada negativo en ser habitual, simplemente significa que la acción se vuelve muy fluida. Eres muy cómodo y eficiente al hacerlo. 

Estos son los tres grandes circuitos de los que hablaremos. 

 

Dr Elisabetta Burchi 3:46

Entonces, Emad, al principio tenemos el aprendizaje dirigido a objetivos y, con el tiempo, este aprendizaje dirigido a objetivos se aprende tan bien que se convierte en hábito, ¿verdad? 

 

Professor Emad Eskandar 4:03

Tienes razón.  Y repito, a veces el hábito tiene una connotación negativa pero en este contexto no tiene nada de negativo, es solo que, ya sabes, como todos los pasos que doy para subirme a mi auto y luego conducir, y lo hago sin apenas pensarlo. . A eso me refiero con aprendizaje habitual.

Llega un punto en el que [las acciones] me resultan muy familiares y no pienso constantemente en ello. Una parte muy importante de todo este sistema es el mecanismo de retroalimentación: cuando exploramos nuevos entornos y aprendemos, tiene que haber algún tipo de indicación, alguna retroalimentación. "¿Es este el paso correcto?" “¿Es esto lo correcto o no?” 

La retroalimentación [que] viene del exterior puede ser de muchas cosas diferentes, pero hay una señal de retroalimentación interna proporcionada por estas neuronas en el mesencéfalo que conecta la corteza con el tronco del encéfalo.

Estas neuronas dopaminérgicas se encuentran en el mesencéfalo y transmiten una señal particular. Se llama error de predicción de recompensa, lo que básicamente significa que señala la diferencia entre el resultado esperado y lo que realmente sucede.

Entonces, si encuentro [un] resultado inesperadamente bueno, cuando simplemente estoy explorando y encuentro algo inesperadamente bueno, eso provoca una descarga de estas neuronas dopaminérgicas. Ese es un error de predicción de recompensa positiva. 

Si encuentro algo negativo, hay una reducción en la actividad. Y si encuentro lo que espero, no hay ningún cambio [en el error de predicción de recompensa].

Este es un sistema muy fino que funciona muy, muy bien y nos permite aprender cantidades increíbles de cosas. Lo que sea, ya sea [aprender] una parte de un tema en particular, aprender a tocar el piano o incluso potencialmente aprender a practicar un deporte, todos siguen la misma secuencia. 

Empiezas sin saber exactamente qué hacer, luego aprendes por prueba y error para explorar diferentes posibilidades y encontrar el mejor [método]. Con el tiempo, se vuelve muy aprendido y habitual. Toda la retroalimentación para quienes aprenden son las señales dopaminérgicas internas. 

 

Dra Elisabetta Burchi 6:24

Lamento interrumpirte. Este es un gran tema: esta conexión entre el aprendizaje y la recompensa como señal interna y biológica para consolidar el aprendizaje. Tiene sentido desde una perspectiva evolutiva, ¿verdad? 

Tendemos a [aprender] algo que nos da una recompensa. Generalmente, [el aprendizaje] que da una recompensa es algo -desde un punto de vista evolutivo- ventajoso. Podemos pensar en comida y podemos pensar en sexo.

 

Professor Emad Eskandar 7:07

Puede ser cualquier cosa. Así pues, existe la recompensa externa y real; el ejemplo más sencillo es la comida. Por ejemplo, estoy trepando a un árbol y encuentro una fruta. Ésa es una recompensa externa obvia. 

Puede haber otras recompensas. Puede ser algo positivo como un ambiente para conectar con alguien. O pueden ser solo palabras: si soy un estudiante y el maestro me elogia, eso también es una especie de recompensa. Así que esos son los muchos matices de las recompensas externas. 

Sin embargo, internamente, todas reciben la misma señal: las neuronas dopaminérgicas. Entonces existe esta convergencia donde todos estos resultados potencialmente gratificantes se consolidan en esta única señal. 

Esto es atractivo en cierto modo porque [la consolidación] facilita que el sistema lo maneje porque hay alrededor de 10 señales de recompensa internas diferentes. . 

Pero también es una vulnerabilidad porque ahora solo hay una señal altamente privilegiada que es potencialmente susceptible de sufrir interrupciones. Ese es un punto muy importante. 

Mientras estudiamos el aprendizaje , hemos aprendido muchas cosas. Por ejemplo, qué partes del cerebro están involucradas, como ya he explicado, existe este circuito saliente, el circuito de aprendizaje, y existe el circuito de desempeño habitual. 

También hemos aprendido que es posible mejorar el aprendizaje encontrando formas de imitar esta liberación episódica o pulsátil de dopamina. De hecho, puedes mejorar el aprendizaje más allá de lo normal. 

En algunos casos, incluso se puede utilizar para tratar potencialmente a personas que han sufrido una lesión cerebral (como un derrame cerebral) para mejorar su recuperación. 

Esas son muchas de las cosas que hemos aprendido. Lo interesante es que los mismos tres grandes circuitos (áreas corticales y neuronas dopaminérgicas) son también los mismos circuitos que han sido implicados en una variedad de conductas adictivas. Son los mismos circuitos. 

Siempre ha sido muy interesante pensar en eso, pero no se ha comprendido completamente la profundidad de esa conexión. Ya sabes, cómo uno afecta al otro. 

Entonces, la idea en la que hemos estado trabajando es intentar construir, esencialmente, una imitación computacional de esto: un modelo o un sistema en una computadora. Son los códigos los que aprenden, y aprende utilizando las mismas reglas que se utilizan en el aprendizaje biológico. 

El sistema tiene un agente que sería el organismo o la persona, y un entorno [que] tiene muchos estados diferentes y elecciones posibles, y diferentes recompensas. Y tiene una señal de retroalimentación, la señal de retroalimentación interna que funciona exactamente [como la contraparte biológica] y que proporciona un error de predicción de recompensa tal como lo hace la dopamina en el mundo real. 

Específicamente queríamos observar este tipo de facetas del sistema de aprendizaje. En una primera prueba sencilla, hicimos que el agente intentara encontrar el camino más corto entre un punto de partida y el punto de recompensa, donde lo hizo muy fácilmente. Luego hicimos que el agente intentara encontrar el camino a través de un laberinto para obtener el punto de recompensa, y nuevamente lo hizo muy fácilmente. Entonces sabemos que [el sistema] funciona. 

Bien, y luego quisimos usar ese [sistema] para simular y darnos ideas o predicciones sobre lo que sucedería si este sistema fuera interrumpido por alguna sustancia de abuso. Primero, comenzamos con solo un punto de recompensa, [pero ahora] teníamos cuatro con un valor de recompensa interna aproximadamente igual. Conceptualmente, puedes considerarlos como comida, agua, refugio y compañía . Todos eran importantes. Todos eran necesarios. 

Tenían un valor de recompensa interna prácticamente igual, a menos que un [componente] se viera realmente privado y comenzara a ganar valor. Pero [en] circunstancias normales, todos tenían valores de recompensa esencialmente normales. 

En ese caso, el agente visitó todos [los puntos] con aproximadamente la misma frecuencia y desarrolló un ciclo o una ruta. [Pasó al punto] número uno, luego al [punto] número dos, luego al [punto] número tres, luego al [punto] número cuatro y siguió adelante. 

Curiosamente, una variedad de sustancias aditivas, incluidos psicoestimulantes (cocaína y metanfetamina, toda la clase de opiáceos y narcóticos y etanol), todas ellas evocan la liberación pulsátil de dopamina. Pero lo hacen de una manera súper fisiológica. 

Normalmente, un evento gratificante podría generar un pulso [de dopamina] de ciertas magnitudes, pero estos agentes generarán trenes de pulsos (cinco, diez pulsos), cada uno de los cuales es potencialmente cinco veces más grande que un pulso espontáneo o normal. 

Así que estos factores están impulsando el sistema con mucha, mucha fuerza. Es una señal de retroalimentación interna súper potente. Teniendo esto en cuenta, volvimos a nuestro modelo y dijimos: “Está bien, ahora tenemos nuestros cuatro estados de recompensa y son más o menos iguales. ¿Qué pasa si agregamos uno que tenga un valor de recompensa interna cinco veces mayor que los demás? 

 

Dr Elisabetta Burchi 13:28

¿Como las sustancias aditivas? 

 

Professor Emad Eskandar 13:29 

[Asentir]. ¿Cómo se comporta el agente en este contexto? ¿Qué hace el agente? Lo que sucede a continuación es que, esencialmente, el agente comienza a identificar "este es un valor de recompensa interna muy alto" y comienza a visitar ese sitio con mucha más frecuencia, mucho más que los otros [sitios]. 

De hecho, el número de veces que visita el otro [sitio] - que dijimos que podrían ser cosas como comida, refugio y agua - es mucho menos frecuente. Se va a éste, muy gratificante, a expensas de los demás. 

 

Dr Elisabetta Burchi 13:58

Básicamente, se trata de secuestrar el comportamiento de forma paralela. 

 

Professor Emad Eskandar 14:17

Sí exactamente. Lo considero un panorama de toma de decisiones. Hay muchísimos estados posibles en los que puede encontrarse cualquier organismo o persona, con muchas opciones posibles a lo largo del tiempo. Lo que sucede entonces es que todo el paisaje se distorsiona realmente, o se deforma, de modo que sea cual sea el estado en el que se encuentre el agente, apunta hacia el siguiente estado que acerca [al agente ] al objeto o estado que tiene un alto valor de recompensa interna. 

Si piensas en esos estados en varias combinaciones de conductas estimulantes como representaciones reales de posibles acciones y elecciones de los neurocircuitos, es como si una gran parte de los circuitos de estas tres áreas estuvieran ahora completamente absorbidos en este proceso. 

Creemos que es muy interesante. En un nivel alto -un nivel mental- podemos especular lo que eso podría significar para las personas. Puedes imaginarte a una persona desafortunada que tiene una adicción severa a alguna sustancia, muchas veces nos encontramos con que no se cuida muy bien. No comen muy bien. Están desaliñados. Podrían quedarse sin hogar. 

Efectivamente le quitan prioridad a estos [elementos esenciales de la vida diaria] en beneficio de esta [adicción]. Éste es un reflejo directo de lo que acabábamos de hablar.

 

Dr Elisabetta Burchi 16:00

Para resumir este primer resultado de los muchos experimentos que usted y otros científicos han llevado a cabo en las últimas décadas, muestra que las áreas del cerebro que sustentan el aprendizaje -el fenómeno fisiológico normal- y [las áreas para] el comportamiento aditivo se superponen. Esta era la [teoría] y algo que has descubierto. 

Luego, viste que la dopamina estaba involucrada en el aprendizaje y también en el comportamiento de aprendizaje y adictivo . ¿Puedes intentar resumir en un par de oraciones qué añadió tu modelo a nuestra comprensión? 

 

Professor Emad Eskandar 17:09 

Básicamente, nos da algunas predicciones reales. Algún tipo de predicciones concretas y cuáles son las consecuencias de estos [comportamientos]. 

Creo que la gente ha reconocido la superposición y el potencial de la dopamina. Pero va al siguiente paso y dice, suponiendo que ambas cosas sean ciertas: "¿Qué haría eso?" "¿Cuáles son las predicciones para los neurocircuitos y cuáles son las predicciones para el comportamiento exterior?" Esa es la parte que falta. 

¿Puedes realmente modelarlo y luego generar un conjunto de predicciones? Obviamente, tener un modelo es muy importante porque podemos luchar contra él y podemos probarlo. Si las predicciones son validadas, entonces aceptamos [los modelos] pero si son totalmente inexactos podemos descartarlos [los]. 

O, si son parcialmente inexactos, podemos revisarlos. Al menos [los modelos] nos dan un camino a seguir. 

 

Dr Elisabetta Burchi 18:00

Se puede entender mejor, pero el poder del modelo también se puede [usar] para diseñar algunas estrategias que afecten este fenómeno. 

 

Professor Emad Eskandar 18:19

Exactamente. Así que el modelo captura mucho de lo que está sucediendo tanto desde el punto de vista conductual como neurofisiológico. Entonces podemos decir “Bueno, ¿de qué manera podemos intervenir y modificar esto?” 

Podemos probar eso en el modelo. Si funciona en el modelo, entonces sabes con cierta probabilidad razonable que funcionará en el mundo real. Nos da algo más manejable con lo que lidiar que [tener] una persona real con todas sus complejidades. 

Así que ese es un conjunto de predicciones: abandonar o restar prioridad a cosas esenciales. Otras características que surgen como esta propensión - una vez que se forman, se arraigan muy profundamente - por lo que [la persona] se vuelve compulsiva. 

Como dije antes, el hábito en sí no tiene una connotación negativa, pero cuando se convierte en una compulsión, significa que la persona sigue haciéndolo incluso cuando tiene consecuencias negativas. 

Esto no es cierto para los hábitos habituales (el tipo de hábitos de los que hablo se desaprenden o reemplazan fácilmente), pero las compulsiones no. Persisten a pesar de tener un resultado negativo, o de no ser útiles o simplemente contraproducentes. La tendencia a tener estos hábitos tan difíciles de revertir también surge del modelo. 

La tercera cosa que surge [del modelo], que también es relevante, es la versión completa del modelo que incluye la posibilidad de resultados negativos. El modelo completo tiene una integración de los resultados negativos y los resultados positivos: eso es lo que conduce a las decisiones tomadas. 

Cuando lo ejecutas, lo que encuentras es esencialmente una devaluación relativa de los resultados negativos. Dicho de otra manera, el agente esencialmente tiene una tolerancia al riesgo mucho mayor. Adopta opciones que implican mucho más riesgo en ese contexto. 

Una vez más, es especulativo que ambas cosas tengan el potencial de reflejar cómo se comportan las personas con un problema grave de consumo de sustancias. [Cuando] están tratando de obtener [la sustancia para abuso], a menudo se involucran en un comportamiento aparentemente muy riesgoso que puede causarles problemas con la policía o [con] problemas legales. Son encarcelados o pierden su trabajo.

Los comportamientos de alto riesgo de usar agujas sucias [por ejemplo] y otros comportamientos de alto riesgo [cuando] en circunstancias normales, incluso estas personas [fuera de ese contexto] no serían suficientes. 

El modelo dirá que, en ese contexto, perciben que el riesgo es menor de lo que realmente es. Hay una devaluación real del riesgo y, a menudo, son estos comportamientos riesgosos los que resultan muy problemáticos. Estas son todas las ideas que han surgido de [nuestro modelo]. 

 

Dr Elisabetta Burchi 21:49

[Puedo ver el valor y] la posible aplicación de su modelo [para restringir] el estigma al que todavía están conectados estos trastornos.  

Podemos ver eso, por supuesto, en el campo [donde] sabemos que hay fundamentos biológicos que explican [el fenómeno], pero creo que me gusta [la explicación] de que la adicción es un espectro como usted mencionó, desde lo más extremo hasta [simplemente ] estimulantes y todos ellos tienen el denominador común de la dopamina. 

Y cuando hay una alteración de la dopamina, como usted ha explicado muy bien como denominador común de todas las sustancias adictivas, ahora se nos muestran fundamentos biológicos a través de su modelo. 

¿Es una especie de modelo ML? No te explicamos bien eso, Emad, porque sé que también eres capaz de codificar y muchas otras cosas. ¿Qué tipo de modelo es el tuyo? ¿Quizás solo tengas dos palabras al respecto? 

 

Professor Emad Eskandar 23:18

Es un modelo computacional pero dinámico porque es iterativo. No es que esté codificado: tenemos un sistema que aprende y luego observamos cómo evoluciona el aprendizaje en estos diferentes contextos. 

Las reglas en [el modelo] son ​​muy simples: busque el sitio de recompensa y use el error de predicción de recompensa, etc., y nada más. Todo lo demás ha surgido de él: aprende estas cosas. 

Me gusta eso porque es más representativo de lo que realmente sucede. Es cierto que está muy simplificado porque no puedo incluir todos los grados de libertad y todas las neuronas que realmente están en el cerebro, pero si muestra este comportamiento incluso con esos grados de libertad tan reducidos, entonces me dice que hay Puede haber algún elemento de verdad o algunos valores en estas predicciones. 

[Sin embargo], tienen que ser probados. Entonces, el siguiente paso para nosotros es validarlos: probarlos en una variedad de modelos experimentales, [como] usar animales de experimentación, etc., para confirmar estos elementos específicos. De hecho, si el circuito de aprendizaje se distorsiona mucho, entonces eso es lo que contribuye al comportamiento.

Y puede haber [hallazgos] incluso más importantes que el simple valor hedónico de estas sustancias: no se trata solo de perseguir estas cosas porque hace que la persona o el animal se sientan bien, sino que la gente persistirá [en hacerlo] mucho tiempo después. cualquier valor hedónico ha desaparecido. Probablemente sea infinitamente pequeño y, sin embargo, persiste. 

Entonces esto es lo que vamos a obtener: ¿cuánto de eso tiene que ver con este cambio subyacente en los circuitos y los pesos del circuito? 

Luego, el siguiente paso, como señaló anteriormente, es comprender cómo podemos intervenir a través de técnicas neuromoduladoras e intentar restaurar un panorama de decisiones más equilibrado que no esté tan deformado o distorsionado, sino más plano, por así decirlo. Más variado, ese tipo de cosas.

 

Dr Elisabetta Burchi 25:45

Así que es agradable [ver] que el pico cambia drásticamente en el paisaje. De hecho, vi las imágenes que usted me proporcionó: sus modelos producen paisajes que reflejan el camino de resistencia de diferentes decisiones que el cerebro puede tomar en diferentes situaciones biológicas. 

Ahora, como bien has explicado y para traducir al lenguaje sencillo, cuando las sustancias aditivas básicamente alteraron el funcionamiento normal de estas señales de recompensa internas, afectando las señales de dopamina. Básicamente, este panorama se altera totalmente. 

Entonces, para remodelarlo, ¿qué tenemos que hacer, Emad? Demos un salto aquí: ¿cómo imagina el uso de la neuromodulación para reajustar este panorama? 

 

Professor Emad Eskandar 27:05 

Quiero decir, comencemos pensando -y esto ahora en un nivel muy abstracto- que el panorama de decisiones es plano. Hay un poco de turbulencia: algunas cosas están un poco más arriba, otras están un poco más abajo. Esa sería una situación en la que, esencialmente, tienes libre albedrío, una capacidad máxima para cambiar. 

Es como “está bien, iré a este destino” o “No, esto me interesa, voy aquí y no soy abiertamente parcial”, ¿verdad?  

Y me imagino que una de estas cosas está en juego. Esencialmente, en lugar de tener este paisaje plano, ahora es como tener un gran agujero. Tan pronto como te acercas, comienza a dar vueltas y es casi inevitable que tengas que bajar. No puedes evitarlo. 

Tienes que mantenerte muy, muy lejos de eso. Y a veces ni siquiera puedes llegar al otro punto del paisaje porque se ha vuelto muy grande. 

Entonces quieres restaurar eso. Quiere deshacerse de esta enorme perturbación. Hay formas de pensarlo desde una perspectiva neuromoduladora. Quieres restaurar los pesos normales a estos circuitos. 

Una forma de hacerlo es exponer a las personas o a los animales de experimentación a algo [que sea] provocativo: un estímulo que normalmente desencadenaría una respuesta que llevaría a que [la gente o el animal de experimentación] quisiera conseguir esa cosa. Luego encuentre una manera de mitigar esa liberación pulsátil de dopamina y hágalo repetidamente. 

Con el tiempo, los circuitos no se siguen reforzando. Eventualmente regresan a algo normal. Esa sería una manera de hacerlo. 

Otra forma de hacerlo es encontrar otros patrones de estimulación de comportamiento que tal vez sean más adaptativos o productivos, y reforzarlos selectivamente para que lleguen a tener los mismos o más valores que el negativo. Entonces una [forma] o alguna combinación de las dos.

Básicamente, restablece ese equilibrio, pero todavía necesitamos algo de trabajo. Obviamente, [necesitamos] cierta [mejor] precisión en cómo aplicamos la neuromodulación, etc. , pero potencialmente [es] factible. 

 

Dr Elisabetta Burchi 29:21 

Me parece que la combinación entre los enfoques conductuales (también farmacológicos, por supuesto, pero principalmente diría que conductuales y neuromoduladores) puede ser realmente el escenario para acelerar nuevos aprendizajes o aprendizajes más saludables para los individuos. 

 

Professor Emad Eskandar 29:47

Exactamente. Y al hacer eso, de hecho le estás devolviendo a la persona esa libertad para tomar otras decisiones. Porque ahora no gran parte del circuito está arraigado en esto. 

En realidad, estás restaurando esta capacidad de tomar decisiones de manera justa y de tomar una gama más amplia de decisiones sin quedar atrapado constantemente en ese [agujero]. 

Y con el tiempo, supongo que si se avanza lo suficiente, creo que los análisis de la terapia conductual serían muy importantes. 

[Si] se sigue reforzando eso, [los pacientes] realmente pueden recuperar la autonomía y la capacidad de tomar decisiones apropiadas, y no simplemente verse deformados por este problema. 

 

Dr Elisabetta Burchi 30:37

Creo, Emad, que ese no es sólo un tema interesante sino que es realmente el núcleo, como dijimos al principio [de esta entrevista]. Porque el libre albedrío y la capacidad de deliberar sobre nuestras decisiones es probablemente la característica más importante del ser humano. Entonces [nuestros esfuerzos para] tratar de resolver estas condiciones y tratar de ayudar a las personas que tienen este problema es algo realmente relevante. 

[Por supuesto] nos gustaría saber más. Esta [entrevista] de 30 minutos es sólo para darnos una idea de lo que sucede detrás de escena. Te seguiremos de cerca. 

 

Professor Emad Eskandar 31:32

Realmente disfruté hablar contigo y compartir mis pensamientos. Veremos cuando volvamos a comprobar dentro de un par de años lo que habéis [logrado en aprendizaje]. 

 

Dr Elisabetta Burchi 31:41

Yo diría más rápido [ya que] tienes una forma de aprender. Ahora que has hablado de aprendizaje, hay que acelerar el proceso. Gracias. 

 

Professor Emad Eskandar 31:54

Gracias de nuevo por tu tiempo, realmente lo aprecio. 

Regresar al blog