Prof. Emad Eskandar su Apprendimento e comportamenti di dipendenza

Di

In questo episodio, la Dott.ssa Elisabetta Burchi parla con il Professor Emad N. Eskandar, MD, esperto in Neurologia con molteplici interessi specialistici relativi alle funzioni cerebrali. Il professor Eskandar ci parla di apprendimento e comportamenti di dipendenza.

In particolare, discute il suo lavoro sulla costruzione di modelli predittivi per comprendere gli aspetti comportamentali e neurofisiologici dell'apprendimento e dei comportamenti di dipendenza.

Ospite

Professore Emad N. Eskandar, MD

Professore, Dipartimento di Chirurgia Neurologica Leo M. Davidoff

Professore, Dipartimento di Psichiatria e Scienze Comportamentali

Professore, Dipartimento di Neuroscienze Dominick P. Purpura

Presidente del Dipartimento di Chirurgia Neurologica Leo M. Davidoff

Cattedra Jeffrey P. Bergstein in Chirurgia Neurologica, Dipartimento di Chirurgia Neurologica Leo M. Davidoff

Cattedra di Chirurgia Neurologica David B. Keidan, Dipartimento di Chirurgia Neurologica Leo M. Davidoff

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

Ospite

Dott.ssa Elisabetta Burchi, MD, MBA

Psichiatra Clinico

Parasim/Nurosim

Colloquio

Dott.ssa Elisabetta Burchi 0:00

Ciao a tutti. È un piacere avere con noi oggi il professor Emad Eskandar, un rinomato medico e professore di chirurgia neurologica al Montefiore Medical Center di New York.

Direi che il professor Eskandar è un esperto eclettico e potremmo davvero discutere di tutto con i modelli che hai sviluppato.

Ma oggi il nostro argomento sarà l'apprendimento . Apprendimento con il fenomeno biologico alla base. [Riflette] la nostra capacità di adattarci e prosperare in qualsiasi ambiente in evoluzione, ed è anche la caratteristica fondamentale degli esseri umani, del nostro cervello e della nostra mente.

L’apprendimento è una caratteristica che, se interrotta, può sostenere molte condizioni mentali. I modelli sviluppati recentemente dal professor Eskandar potrebbero spiegare la connessione tra disturbi dell’apprendimento e dipendenza.

Pertanto, ci piacerebbe saperne di più a riguardo e anche sulle potenzialità della neuromodulazione per ripristinare l’apprendimento interrotto.

Professor Emad Eskandar 1:40

Bene, grazie mille per avermi ospitato oggi. È un vero piacere essere qui e attendo con ansia la nostra discussione.

Come dici tu, l’apprendimento è davvero fondamentale per ciò che siamo. Gli esseri umani entrano nel mondo con alcuni comportamenti riflessivi di base ma, in realtà, la stragrande maggioranza del nostro repertorio di comportamenti si basa su cose che abbiamo imparato.

E questo è vero per la maggior parte dei vertebrati, ma è particolarmente vero per gli esseri umani poiché gran parte del cervello è effettivamente dedicato all'apprendimento.

E un modo di pensare è che ci sono in realtà tre tipi di circuiti nel cervello che fanno cose diverse e imparare a muoverti un circuito coinvolge una parte della corteccia prefrontale nell'identificazione saliente delle cose che sono importanti o di interesse o un valore per la persona.

Un altro grande circuito è coinvolto nell'aspetto esecutivo dell'apprendimento: come collegare una particolare sequenza di comportamento al movimento o ad un determinato risultato

E poi c'è l'ultimo circuito che è realmente coinvolto nel perfezionare questi schemi di movimento, rendendoli quanto più fluidi ed efficienti possibile.

Quindi questi sono i tre circuiti. Coinvolgono tutti una parte della corteccia prefrontale e una parte dei gangli della base chiamata striato

In una tipica esperienza di apprendimento , potresti identificare qualcosa che ti interessa attraverso tentativi ed errori e provare a scoprire qual è il modo migliore per farlo. Una volta ottenuto, puoi ripetere l'azione alcune volte finché non imparerai davvero il percorso ottimale.

L'azione diventerà finalmente una prestazione abituale. Non c'è nulla di negativo nell'essere abitudinari, significa solo che l'azione diventa molto ben radicata. Sei molto a tuo agio ed efficiente nel farlo.

Quindi questi sono i tre grandi circuiti di cui parleremo.

Dott.ssa Elisabetta Burchi 3:46

Quindi Emad, all'inizio, abbiamo l' apprendimento diretto agli obiettivi , e col tempo questo apprendimento diretto agli obiettivi diventa così ben appreso da diventare abitudini, giusto?

Professor Emad Eskandar 4:03

Hai ragione. E ancora, a volte l'abitudine ha una connotazione negativa ma in questo contesto non c'è niente di negativo, è solo che, sai, come tutti i passi che faccio per salire in macchina e poi guidare, e lo faccio senza quasi pensarci . Questo è ciò che intendo per apprendimento abituale.

Si arriva al punto in cui [le azioni sono] molto familiari e non ci penso costantemente. Una parte molto importante dell'intero sistema è il meccanismo di feedback: quando esploriamo nuovi ambienti e impariamo, deve esserci qualche tipo di indicazione, qualche feedback. "È questo il passo giusto?" “È la cosa giusta da fare oppure no?”

Il feedback [che] proviene dall'esterno può essere molte cose diverse, ma c'è un segnale di feedback interno fornito da questi neuroni nel mesencefalo che collega la corteccia al tronco encefalico.

Questi neuroni dopaminergici si trovano nel mesencefalo e trasmettono un segnale particolare. Si chiama errore di previsione della ricompensa, il che significa sostanzialmente che segnala la differenza tra il risultato atteso e ciò che effettivamente accade.

Quindi, se incontro [un] risultato inaspettatamente buono - quando sto semplicemente esplorando e trovo qualcosa di inaspettatamente buono - ciò provoca una scarica di questi neuroni dopaminergici. Questo è un errore di previsione della ricompensa positiva.

Se incontro qualcosa di negativo, c'è una riduzione dell'attività. E se trovo quello che mi aspetto, non c'è alcun cambiamento [nell'errore di previsione della ricompensa].

Questo è un sistema molto finemente scanalato che funziona davvero, davvero bene e ci permette di imparare un'incredibile quantità di cose. Qualunque sia la tua scelta, che si tratti di [imparare] un insieme di argomenti particolari, imparare a suonare il pianoforte o anche potenzialmente imparare a praticare uno sport, tutti seguono la stessa sequenza.

Inizi a non sapere esattamente cosa fare, poi fai un po' di tentativi ed errori imparando ad esplorare diverse possibilità per trovare il [metodo] migliore. Alla fine, diventa molto ben appreso e abituale. Tutto il feedback per coloro che imparano sono i segnali dopaminergici interni.

Dott.ssa Elisabetta Burchi 6:24

Mi dispiace interromperti. Questo è un argomento importante: questa connessione tra apprendimento e ricompensa come segnale interno e biologico per consolidare l'apprendimento. Ha senso da una prospettiva evolutiva, giusto?

Tendiamo a [imparare] qualcosa che dia una ricompensa. In generale, [l'apprendimento] che dà una ricompensa è qualcosa - da un punto di vista evolutivo - vantaggioso. Possiamo pensare al cibo e possiamo pensare al sesso.

Professor Emad Eskandar 7:07

Può essere qualsiasi cosa. Quindi c'è la ricompensa esterna, reale: l'esempio più semplice è il cibo. Ad esempio, mi sto arrampicando su un albero e poi trovo un frutto. Questa è un’ovvia ricompensa esterna.

Possono esserci altre ricompense. Può essere qualcosa di positivo come un ambiente in cui connettersi con qualcuno. Oppure possono essere solo parole: se sono uno studente e l'insegnante mi loda, anche quella è una sorta di ricompensa. Quindi queste sono le molte sfumature delle ricompense esterne.

Internamente, però, vengono tutti segnalati dalla stessa cosa: i neuroni dopaminergici. Quindi c’è questa convergenza in cui tutti questi risultati potenzialmente gratificanti vengono consolidati in questo unico segnale.

Ciò è interessante in un certo senso perché [il consolidamento] rende più facile per il sistema gestirlo perché ci sono circa 10 diversi segnali di ricompensa interna. .

Ma è anche una vulnerabilità perché ora esiste un solo segnale altamente privilegiato che è potenzialmente suscettibile di interruzione. Questo è un punto molto importante.

Studiando l’apprendimento , abbiamo imparato molte cose. Ad esempio, quali parti del cervello sono coinvolte, come ho già spiegato, c'è questo circuito saliente, il circuito di apprendimento, e c'è il circuito della prestazione abituale.

Abbiamo anche imparato che è possibile migliorare l’apprendimento trovando modi per imitare questo rilascio episodico o pulsante di dopamina. Puoi effettivamente migliorare l’apprendimento oltre il normale.

In alcuni casi è anche possibile utilizzarlo per curare persone che hanno avuto una lesione cerebrale, come un ictus, per migliorare il loro recupero.

Queste sono molte delle cose che abbiamo imparato. La cosa interessante è che gli stessi tre grandi circuiti – aree corticali e neuroni dopaminergici – sono anche gli stessi circuiti implicati in una varietà di comportamenti di dipendenza. Sono gli stessi circuiti.

È sempre stato molto interessante pensarci, ma la profondità di tale connessione non è stata pienamente compresa. Sai, come l'uno influenza l'altro.

Quindi l'idea su cui stiamo lavorando è provare a costruire, essenzialmente, una imitazione computazionale di questo: un modello o un sistema in un computer. Sono i codici che apprendono, e apprende utilizzando le stesse regole utilizzate nell’apprendimento biologico.

Il sistema ha un agente che sarebbe l'organismo o la persona, e un ambiente [che] ha molti stati diversi, scelte possibili e ricompense diverse. E ha un segnale di feedback, il segnale di feedback interno che funziona esattamente [come la controparte biologica] e fornisce un errore di previsione della ricompensa, proprio come fa la dopamina nel mondo reale.

Volevamo specificamente esaminare questi tipi di aspetti del sistema di apprendimento. In un semplice primo test, abbiamo chiesto all'agente di trovare il percorso più breve tra un punto di partenza e il punto di ricompensa, dove lo ha fatto molto facilmente. Abbiamo quindi fatto provare all'agente di trovare la strada attraverso un labirinto per ottenere il punto ricompensa, e anche in questo caso lo ha fatto molto facilmente. Quindi sappiamo che [il sistema] funziona.

Ok, e poi volevamo usare quel [sistema] per simulare e darci idee o previsioni su cosa sarebbe successo se questo sistema fosse stato interrotto da qualche sostanza di abuso. Innanzitutto, abbiamo iniziato con un solo punto di ricompensa, [ma ora] ne avevamo quattro con un valore di ricompensa interno più o meno uguale. Concettualmente, puoi pensare a questi come cibo, acqua, riparo e compagnia . Erano tutti importanti. Erano tutti necessari.

Avevano un valore di ricompensa interna sostanzialmente uguale, a meno che un [componente] non fosse realmente privato e iniziasse ad acquisire valore. Ma [in] circostanze normali, avevano tutti valori di ricompensa essenzialmente normali.

In quel caso, l’agente ha visitato tutti [i punti] con una frequenza più o meno uguale e ha sviluppato un ciclo o un percorso. [È andato al punto] numero uno, poi al [punto] numero due, poi al [punto] numero tre, poi al [punto] numero quattro e ha continuato ad andare avanti.

È interessante notare che una varietà di sostanze aggiuntive, tra cui cose come gli psicostimolanti - cocaina e metanfetamina, l'intera classe di oppiacei e narcotici ed etanolo - evocano tutti un rilascio pulsante di dopamina. Ma lo fanno in un modo super fisiologico.

Normalmente, un evento gratificante potrebbe generare un impulso [di dopamina] di una certa entità, ma questi agenti genereranno treni di impulsi - cinque, dieci impulsi - ciascuno dei quali è potenzialmente cinque volte più grande di un impulso spontaneo o normale.

Quindi questi stanno guidando il sistema molto, molto duramente. È un segnale di feedback interno super potente. Detto questo, siamo tornati al nostro modello e abbiamo detto: “Okay, ora abbiamo i nostri quattro stati di ricompensa e sono più o meno uguali. E se ne aggiungessimo uno che ha un valore di ricompensa interna cinque volte più alto degli altri?"

Dott.ssa Elisabetta Burchi 13:28

Come le sostanze aggiuntive?

Professor Emad Eskandar 13:29

[Cenno]. Come si comporta l'agente in questo contesto? Cosa fa l'agente? Ciò che accade dopo è che, essenzialmente, l'agente inizia a identificare "il valore della ricompensa interna è molto elevato" e inizia a visitare quel sito molto frequentemente, molto più frequentemente degli altri [siti].

In effetti, il numero di volte in cui visita l'altro [sito] - che abbiamo detto potrebbero essere cose come cibo, riparo e acqua - è molto meno frequente. Va a questo altamente gratificante a scapito degli altri.

Dott.ssa Elisabetta Burchi 13:58

Fondamentalmente, sta dirottando il comportamento in modo parallelo.

Professor Emad Eskandar 14:17

Si, esattamente. Lo considero un panorama decisionale. Esistono moltissimi stati possibili in cui qualsiasi organismo o persona può trovarsi, con molte scelte possibili nel tempo. Ciò che accade in questo caso è che l'intero panorama diventa davvero distorto - o deformato - quindi qualunque sia lo stato in cui si trova l'agente, punta verso lo stato successivo che avvicina [l' agente ] all'oggetto o allo stato che ha un alto valore di ricompensa interna.

Se si pensa a quegli stati in varie combinazioni di comportamenti stimolanti come rappresentazioni effettive di possibili azioni e scelte da parte dei neurocircuiti, è come se una parte enorme dei circuiti in tutte e tre queste aree fosse ora completamente assorbita in questo processo.

Pensiamo che sia molto interessante. Ad un livello elevato, a livello mentale , possiamo ipotizzare cosa ciò potrebbe significare per le persone. Puoi immaginare una persona sfortunata che ha una grave dipendenza da qualche sostanza, spesso scopriamo che non si prende molto bene cura di se stessa. Non mangiano molto bene. Sono scompigliati. Potrebbero diventare dei senzatetto.

Di fatto riducono la priorità a questi [elementi essenziali della vita quotidiana] a beneficio di questa [dipendenza]. Quindi questo è un riflesso diretto di ciò di cui avevamo appena parlato.

Dott.ssa Elisabetta Burchi Ore 16:00

Per riassumere questo primo risultato dei numerosi esperimenti che tu e altri scienziati avete intrapreso negli ultimi decenni, mostra che le aree del cervello alla base dell’apprendimento – il normale fenomeno fisiologico – e [le aree per] il comportamento additivo si sovrappongono. Questa era la [teoria] e qualcosa che hai scoperto.

Quindi, hai visto che la dopamina era coinvolta nell'apprendimento e anche nel comportamento di apprendimento e dipendenza . Puoi provare a riassumere in un paio di frasi, cosa ha aggiunto il tuo modello alla nostra comprensione?

Professor Emad Eskandar 17:09

Fondamentalmente, ci fornisce alcune previsioni reali. Una sorta di previsioni concrete e quali sono le conseguenze di questi [comportamenti].

Penso che le persone abbiano riconosciuto la sovrapposizione e il potenziale della dopamina. Ma andrà al passo successivo e dirà, presupponendo che entrambe le cose siano vere, "Che cosa farebbe?" "Quali sono le previsioni per i neurocircuiti e quali sono le previsioni per il comportamento esteriore?" Questa è la parte che manca.

Puoi effettivamente modellarlo e poi elaborare una serie di previsioni? Ovviamente avere un modello è molto importante perché possiamo confrontarlo e testarlo. Se le previsioni sono convalidate, allora accettiamo [i modelli] ma se sono del tutto inaccurati possiamo scartarli.

Oppure, se sono parzialmente imprecisi, possiamo revisionarli. Almeno [i modelli] ci danno una strada da seguire.

Dott.ssa Elisabetta Burchi Ore 18:00

Puoi capire meglio, ma il potere del modello può anche essere [usato] per elaborare alcune strategie per influenzare questo fenomeno.

Professor Emad Eskandar 18:19

Esattamente. Quindi il modello cattura davvero molto di ciò che sta accadendo sia a livello comportamentale che neurofisiologico. Quindi possiamo dire “Bene, in che modo possiamo intervenire e modificare questo?”

Possiamo testarlo nel modello. Se funziona nel modello, allora sai con qualche ragionevole probabilità che funzionerà nel mondo reale. Ci dà una cosa più trattabile da affrontare rispetto a [avere] una persona reale con tutte le sue complessità.

Quindi questa è una serie di previsioni: abbandonare o declassare le cose essenziali. Altre caratteristiche che emergono come questa propensione - una volta formate, diventano molto profondamente radicate - così [la persona] diventa compulsiva.

Come ho detto prima, l'abitudine in sé non ha una connotazione negativa, ma quando diventa una compulsione significa che la persona continua a farlo anche quando ciò ha conseguenze negative.

Questo non è vero per le abitudini regolari – il tipo di abitudini di cui sto parlando sono facilmente disimparate o sostituite – ma non lo sono le compulsioni. Persistono nonostante abbiano un esito negativo, o nonostante non siano utili o semplicemente controproducenti. Dal modello emerge anche la tendenza ad avere queste abitudini molto difficili da invertire.

La terza cosa che emerge dal modello, anch’essa rilevante, è la versione completa del modello che include la possibilità di esiti negativi. Il modello completo prevede un'integrazione degli esiti negativi e degli esiti positivi: questo è ciò che porta alle scelte fatte.

Quando lo esegui, ciò che trovi è essenzialmente una relativa svalutazione dei risultati negativi. Detto in altro modo, l’ agente ha essenzialmente una tolleranza al rischio molto più elevata. Adotta scelte che comportano molti più rischi in quel contesto.

Ancora una volta, è speculativo che entrambi questi fattori abbiano il potenziale per riflettere il modo in cui si comportano le persone con un grave problema di uso di sostanze. [Quando] cercano di ottenere [la sostanza per abuso], spesso assumono un comportamento apparentemente molto rischioso che può metterli nei guai con la polizia o [con] problemi legali. Vengono incarcerati o perdono il lavoro.

I comportamenti ad alto rischio derivanti dall’uso di aghi sporchi [ad esempio] e altri comportamenti ad alto rischio [quando] in circostanze normali, anche queste persone [al di fuori di quel contesto] non andrebbero bene.

Il modello dirà che, in quel contesto, percepiscono il rischio come inferiore a quello reale. C'è una vera e propria svalutazione del rischio, e spesso sono proprio questi comportamenti rischiosi ad essere molto problematici. Quindi queste sono tutte le idee che sono emerse dal [nostro modello].

Dott.ssa Elisabetta Burchi 21:49

[Capisco il valore e] la potenziale applicazione del tuo modello [per limitare] lo stigma a cui questi disturbi sono ancora collegati.

Possiamo vederlo, ovviamente, nel campo [dove] sappiamo che ci sono basi biologiche che spiegano [il fenomeno], ma penso che mi piaccia [la spiegazione] secondo cui la dipendenza è uno spettro, come hai menzionato tu - dall'hardcore a [solo ] stimolanti e hanno tutti il ​​denominatore comune della dopamina.

E quando c'è un'interruzione della dopamina, come hai spiegato molto bene come denominatore comune di tutte le sostanze che creano dipendenza, ora ci sono basi biologiche che ci vengono mostrate attraverso il tuo modello.

È una specie di modello ML? Non ce lo siamo spiegato bene, Emad, perché so che sei anche capace di programmare e molte altre cose. Che tipo di modello è il tuo, magari dirmi solo due parole a riguardo?

Professor Emad Eskandar 23:18

È un modello computazionale ma è dinamico perché è iterativo. Non è come se fosse codificato: abbiamo un sistema che impara e poi guardiamo come si evolve l'apprendimento in questi diversi contesti.

Le regole nel [modello] sono molto semplici: trova il sito della ricompensa e usa l'errore di previsione della ricompensa eccetera e nient'altro. Da lui è emerso tutto il resto: queste cose impara.

Mi piace perché è più rappresentativo di ciò che realmente accade. Certo, è molto semplificato perché non posso includere tutti i gradi di libertà e tutti i neuroni che sono effettivamente nel cervello, ma se mostra questo comportamento anche con gradi di libertà molto ridotti, allora mi dice che c'è potrebbe esserci qualche elemento di verità o alcuni valori in queste previsioni.

[Tuttavia], devono essere testati. Quindi il prossimo passo per noi è convalidarli: testarli in una varietà di modelli sperimentali, [come] utilizzando animali da esperimento e così via per confermare questi elementi specifici. In effetti, se il circuito di apprendimento diventa molto distorto, allora è proprio questo che contribuisce al comportamento

E potrebbero esserci [scoperte] ancora più importanti del semplice valore edonico di queste sostanze: non è solo il perseguimento di queste cose perché fanno sentire bene la persona o l'animale, ma le persone persisteranno [nel farlo] molto tempo dopo. ogni valore edonico è scomparso. Probabilmente è infinitesimamente piccolo, eppure [esso] persiste.

Quindi questo è ciò che otterremo: quanto di ciò ha a che fare solo con questo cambiamento di fondo nei circuiti e nei pesi del circuito?

Quindi il passo successivo, come hai sottolineato prima, è comprendere come possiamo intervenire attraverso tecniche neuromodulatorie e provare a ripristinare un panorama decisionale più equilibrato che non sia così deformato o distorto, ma più piatto se vuoi. Più vario, questo genere di cose.

Dott.ssa Elisabetta Burchi 25:45

Quindi è bello [vedere] il picco cambiare drasticamente nel paesaggio. In realtà, ho visto le immagini che mi hai fornito: i tuoi modelli producono paesaggi che rispecchiano il percorso di resistenza delle diverse decisioni che il cervello può prendere in diverse situazioni biologiche.

Ora, come hai spiegato bene e per tradurre in un linguaggio profano, quando le sostanze aggiuntive hanno sostanzialmente interrotto il normale funzionamento di questi segnali di ricompensa interna, influenzando i segnali della dopamina. Fondamentalmente questo panorama viene totalmente sconvolto.

Quindi, per rimodellarlo, cosa dobbiamo fare, Emad? Facciamo un salto qui: come immagina l'uso della neuromodulazione per riaggiustare questo panorama? 

Professor Emad Eskandar 27:05

Voglio dire, iniziamo pensando - e questo è ora a un livello molto astratto - che il panorama decisionale è piatto. C'è un po' di turbolenza: alcune cose sono un po' più in alto, altre sono un po' più in basso. Sarebbe una situazione in cui, essenzialmente, hai il libero arbitrio, la massima capacità di cambiare.

È come “ok, andrò verso questa destinazione” oppure “No, mi interessa, vado qui e non sono apertamente di parte”, giusto?

E immagino che una di queste cose sia in gioco. Essenzialmente, invece di avere questo paesaggio piatto, ora è come se ci fosse un grosso buco. Non appena ti avvicini, inizia a girare intorno ed è quasi inevitabile che tu debba scendere. Non puoi evitarlo.

Devi starne molto, molto lontano. E a volte non puoi nemmeno raggiungere l'altro punto del paesaggio perché è diventato così grande.

Quindi vuoi ripristinarlo. Vuoi sbarazzarti di questa enorme interruzione in esso. Ci sono modi per pensarci da una prospettiva neuromodulatoria. Vuoi ripristinare i pesi normali in questi circuiti.

Un modo per farlo è esporre le persone o gli animali da esperimento a qualcosa [che sia] provocatorio, uno stimolo che normalmente innescherebbe una risposta che porta [le persone o l'animale da esperimento] a voler ottenere quella cosa. Quindi trova un modo per attenuare il rilascio pulsante di dopamina e fallo ripetutamente.

Nel tempo, i circuiti non continuano a rinforzarsi. Alla fine ritornano a qualcosa di normale. Questo sarebbe un modo per farlo.

Un altro modo per farlo è trovare altri modelli di comportamento stimolanti che magari siano più adattivi o produttivi, e rinforzarli selettivamente in modo che arrivino ad avere gli stessi o più valori di quello negativo. Quindi in un modo o in una combinazione dei due.

In sostanza, ripristina quell’equilibrio ma [abbiamo ancora] bisogno di un po’ di lavoro. Ovviamente, [abbiamo bisogno] di una [migliore] precisione nel modo in cui applichiamo la neuromodulazione eccetera , ma potenzialmente [è] fattibile.

Dott.ssa Elisabetta Burchi 29:21

Mi sembra che la combinazione tra approcci comportamentali – anche farmacologici ovviamente, ma soprattutto direi comportamentali e neuromodulatori – possa davvero essere lo scenario per accelerare nuovi apprendimenti o apprendimenti più sani per gli individui.

Professor Emad Eskandar 29:47

Esattamente. E così facendo, in effetti stai restituendo alla persona la libertà di fare altre scelte. Perché ora non gran parte dei circuiti sono radicati in questo.

In realtà stai ripristinando questa capacità di prendere decisioni in modo equo e di prendere una gamma più ampia di decisioni senza essere costantemente trascinato in quel [buco].

E col tempo, suppongo che se andassi abbastanza a lungo, penso che l'analisi della terapia comportamentale sarebbe molto importante.

[Se] continui a rafforzarlo, [i pazienti] possono davvero riguadagnare il libero arbitrio e la capacità di prendere effettivamente decisioni appropriate, e non solo essere deformati da questo problema.

Dott.ssa Elisabetta Burchi 30:37

Penso, Emad, che questo non sia solo un argomento interessante ma sia davvero il nocciolo della questione, come abbiamo detto all'inizio [di questa intervista]. Perché il libero arbitrio e la capacità di prendere decisioni deliberate sono probabilmente la caratteristica più importante dell’essere umano. Quindi [i nostri sforzi nel] cercare di risolvere queste condizioni e cercare di aiutare le persone che hanno questo problema sono davvero qualcosa di rilevante.

[Naturalmente] vorremmo saperne di più. Questa [intervista] di 30 minuti è solo per darci un'idea di cosa sta succedendo dietro le quinte. Ti seguiremo da vicino.

Professor Emad Eskandar 31:32

Mi è davvero piaciuto parlare con te e condividere i miei pensieri. Vedremo tra un paio d'anni cosa hai ottenuto nell'apprendimento.

Dott.ssa Elisabetta Burchi 31:41

Direi più velocemente [poiché] hai modo di imparare. Ora che hai parlato di apprendimento, devi accelerare il processo. Grazie.

Professor Emad Eskandar 31:54

Grazie ancora per il tuo tempo, lo apprezzo davvero.

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