Atavismos:

Publicado: 18 diciembre, 2011 en Ciencia, Política

La neurociencia cognitiva como modelo mecanicista de explicación de los trastornos mentales.

Una primera y llana aproximación.

Preludio

Desde mi perspectiva, al comienzo del primer capítulo de su libro intitulado Mental Mechanisms. Philosophical Perspectives on Cognitive Neuroscience, William Bechtel realiza un señalamiento asaz certero:

René Descartes is perhaps the historical philosopher most strongly associated today with theorizing about the mind. Most people, when they think of Descartes’ contribution, think first of his dualism—his insistence that minds are not physical and that mental activity is not to be explained in the same manner as physical phenomena. However, his greatest legacy arguably lies in his understanding of what constitutes explanation (Bechtel, 2008: 2; el énfasis es mío).

Y es que, en efecto, no hay que olvidar que el punto de fuga desde donde se construyen todas las distintas travesías que buscan dar cuenta del fenómeno de lo mental, parten de una pretensión epistémica que ambiciona culminar en ella misma. Ahora bien, cada uno de estos trechos consagrados al entendimiento construyen para sí lineamientos epistemológicos específicos; siendo algunos de ellos intentos que aspiran a hacer las veces del umbral de epistemologización (ver nota 1) más pertinente para el campo en cuestión -procuración bañada con la humildad ciega a los distintos poderes envueltos en la parafernalia científica de la actualidad.

Uno de estos intentos lo puedo encontrar en el desenvolvimiento del recién nacido discurso de la neurociencia cognitiva, vástago producto del amasiato entre las neurociencias y las ciencias cognitivas. En el presente escrito, buscaré echar cierta luz sobre aquellas contingencias que posibilitaron el parto de ésta novedosa aproximación; me entrometeré un poco más en los entresijos del portal que lo permitió; para después sacar una conclusión tan apresurada como incompleta, pero que me permitirá ir desarrollando un proyecto tanto más sosegado como mucho más apremiante.

I. El nacimiento

Considero pertinente empezar por describir, a grandes rasgos, qué es lo que se entiende por eso denominado como neurociencia cognitiva.

A primer vista, lo rimbombante de semejante expresión puede dividirse en dos conceptos más consabidos: las neurociencias, por un lado; las ciencias cognitivas en el otro extremo. Aquí ya empiezan las dificultades puesto que, de principio, ambas disciplinas muestran una pluralidad que no es mostrada en lo singular de la expresión que ahora me compete. Sin embargo, la limitada extensión del presente texto me impedirá continuar más por ésta primer línea reflexiva.

En realidad, no se tiene que ser demasiado sagaz para inferir que la neurociencia cognitiva es aquella que nace del matrimonio de las neurociencias y las ciencias cognitivas; sin embargo, el bemol lo puedo encontrar en qué fue lo que aconteció para que éstas dos disciplinas engendraran una nueva existencia. Desde los años setenta, nos dicen (von Eckardt & Poland, 2002: 976), mientras que las ciencias cognitivas jamás desestimaron la importancia de las neurociencias; no encontraban una manera clara de cómo un modelo computacional de la mente podía instanciarse en el cerebro. A su vez, las neurociencias habían logrado grandes avances en los niveles celulares y moleculares del cerebro; pero no en el estudio de los procesos mentales superiores. Desde el punto de vista de estos autores, fue la emergencia de nuevas tecnologías tales como la PET, la MRI y fMRI la que posibilitó, en la década de los ochentas, el primer bosquejo de semejante amasiato.

The aims of this new field were, first, to further the development of adequate psychological models of cognition by generating and bringing to bear a variety of kinds of neural data and, second, to develop adequate hypotheses about the neural localization and realization of cognitive structures and processes described psychologically (Ibíd.: 976).

No es en absoluto trivial el hecho de resaltar que fueron las nuevas tecnologías las que posibilitaron el advenimiento de ésta nueva empresa; tampoco resulta así el hecho de que, en su base misma, todo esto no es más que un acto de medición situado en ciertas condiciones experimentales: “Functional MRI [fMRI] provides a noninvasive window into human brain function, allowing us to associate the performance of particular cognitive tasks with measurements reflecting brain activity” (Roskies, 2007: 860). Ésta posibilidad de asociación, sin embargo, ha sido calificada en los estratos más naives del quehacer científico como análoga a la representación fotográfica; ahora bien, que sea una representación nadie lo pone en duda, pero que ésta forma de representar sea una fotográfica, bueno, hay un gran abismo que salvar. Adina L. Roskies, la autora que por el momento me compete, tiene un texto que intitula Are Neuroimages Like Photographs of the Brain? donde justamente se dedica a desmentir semejante presunción. Para lograrlo, primero describe qué es lo que acontece en las mediciones de la fMRI (Functional Magnetic Resonance Imaging): grosso modo, escribe Roskies, lo que la fMRI permite visualizar no es la actividad cerebral sino las propiedades magnéticas del agua que se encuentra dentro del cerebro; es decir, debido a que la oxigenación y desoxigenación de la hemoglobina implica diferentes propiedades magnéticas, la resonancia detectará los cambios en la proporción de oxígeno en la sangre. Dichos cambios dependen del flujo sanguíneo del tejido cerebral que, se afirma, son a su vez dependientes de la actividad neuronal. Así, la señal que es leída se conoce como la respuesta BOLD (Blood Oxygen Level Dependent) (Ibíd.: 863 – 864).

Uno de los problemas más generales con respecto a ésta forma de medición es que, de principio, en la actualidad no existe un consenso entre los investigadores que permita el establecimiento de un solo modelo cuantitativo que pueda relacionar todos los factores involucrados en el proceso. Sin embargo, existen aun más cuestiones que sería necesario plantear. Por ejemplo, la relación temporal entre la BOLD y la actividad neuronal está desfasada de entre tres y cinco segundos, es decir, la escala temporal de la respuesta no es un reflejo temporal de la actividad neuronal (en determinados casos, la BOLD aparece hasta después de haber cesado la actividad cerebral); a su vez, y más importante aun, a pesar de que la teoría y la práctica empírica permiten establecer una relación “fundamental” entre la actividad cerebral y el flujo sanguíneo, el conocimiento actual sólo deja espacio a correlaciones generales y no a predicciones cuantitativas precisas sobre la actividad con base en la señal de la resonancia magnética. Dicho de otra forma:

What is being directly measured in functional MR is the timescale of the dephasing of water molecules in the brain, not neural activity. The visual properties of the image are not visual properties of the object being measured. Moreover, fMRI is not sensitive to brain activity, but to some of its causal effects. We infer the presence of brain activity from the change in the dephasing of the signal, and are warranted in doing so because of a general theory about the correlation between neural activity, metabolism, and blood flow (Ibíd.: 864; el énfasis es mío).

Para decirlo de manera más clara: lo que se está midiendo en la fMRI no es la actividad cerebral sino lo que, con base en cierta teoría general, se supone como un efecto de la actividad cerebral (agréguese lo desfasado de la medición). Si todo esto no es suficiente para llamar la atención, también es posible que a cierto nivel diferentes tipos de actividad neuronal impliquen los mismos patrones visuales de cambios en la presión sanguínea; es decir, las imágenes de la fMRI no pueden distinguir, por ejemplo, a toda actividad neuronal que se encuentre por debajo del umbral especificado, tampoco distingue excitaciones que son simultáneamente inhibidas, o modularity inputs provenientes de otras áreas; a su vez, puede reflejar cambios en la sincronicidad neuronal cuando no existe un cambio concomitante en la media de las excitaciones neuronales, o cuando existen grandes cambios en la excitación de pequeños grupos de neuronas, o pequeños cambios en la excitación de grandes grupos; más importante aun, la resonancia magnética no puede distinguir entre excitación e inhibición de la actividad neuronal (Ibíd.: 866). Todo lo anterior, sin embargo, no está implicando que la fMRI no sea una herramienta útil; lo que único que resalta son las limitaciones que a dicha técnica le son inherentes (cuestiones de gran importancia para la apreciación correcta de lo que es representado).

Tal vez para comprender mejor las implicaciones de lo anterior sea necesario un pequeño acercamiento al rol que juegan los modelos en ciencia.

Interludio: dos aproximaciones a la teoría de modelos
Ronald N. Giere

Para Ronald N. Giere, los modelos en el quehacer científico juegan un rol de primerísima importancia; a tal efecto que, incluso, él llega a afirmar que el razonamiento científico es en gran medida uno basado en ellos (Giere, 1999: 10). Para sustentar lo anterior, Giere construye una interpretación que dice unificada sobre el papel que desempeñan los modelos en la ciencia; sabiendo de antemano no solamente que su interpretación es sólo una de las muchas posibles, sino también tomando en cuenta que el análisis filosófico no podría encontrar algo así como una única esencia de la naturaleza de los modelos (Ibíd.: 1).

Para éste autor, la función principal de los modelos es ser una herramienta que permita representar el mundo; ahora bien, el cómo por dicha vía se logra semejante pretensión implica la aceptación de las siguientes cuatro características:

  1. Los modelos representan el mundo solamente de una manera parcial;
  2. la forma en la cual logran éste cometido es guardando cierta similitud con respecto al mundo que buscan representar.
  3. Parte importante de ésta similitud es que viene prefigurada por grados, es decir, existen modelos que representan de mejor manera los rasgos del mundo que buscan modelar;
  4. estos grados de similitud se especifican desde fuera del modelo, dicho de otra manera, se establecen como siendo relativos a los intereses de aquellos que buscan representar algún aspecto del mundo.

Ahora bien, el núcleo de la propuesta de Giere gira en torno a la similitud. Él acepta que es un término problemático; sin embargo, busca dar argumentos para sustentarlo no sólo como una mejor alternativa al isomorfismo, sino como no siendo un concepto a primera vista trivial (por el mero hecho de cualquier cosa puede guardar cierta semejanza con cualquier otra). Para lograr éste cometido, Giere argumenta a favor de que los modelos están condicionados por la intenciones de aquellos que los construyen, hasta el grado de afirmar que en la ciencias, por ejemplo, el acto de representar el mundo vía los modelos es fundamentalmente pragmático (Giere, 2004: 743); cuando éste pragmatismo se entiende dentro de la forma:

S uses X to represent W for purposes P (Ibíd.: 743).

De ésta manera, la similitud está en función del uso que, en éste caso el científico, pueda darle al modelo en cuestión.

Note that I am not saying that the model itself represents an aspect of the world because it is similar to that aspect […] It is not the model that is doing the representing; it is the scientist using the model who is doing the representing (Ibíd.: 747 y 748).

Giere aquí retoma una señalización que hace Hacking en (1983), y afirma su pertinencia para entender el meollo de la reflexión: no estamos hablando de «representations», sino que estamos refiriendo a acciones específicas, «representings». Ahora bien, estos actos de representar son, como ya mencioné, dependientes de las prácticas de los científicos; sin embargo, un punto que considero crucial de enunciar también es el hecho de que los modelos no surgen de la nada, es decir, que existe un acto creativo en su núcleo mismo. La construcción de modelos implica por tanto que el científico, en primera instancia, deba de seleccionar los rasgos del mundo que considere relevantes para poder modelarlos; estos rasgos pasarán a formar parte del modelo como elementos imbuidos en relaciones específicas que él construirá. La piedra angular que puedo encontrar en la propuesta de Giere es el hecho de que, al menos en las «ciencias maduras», son determinados principios los que hacen las veces de guía en éste acto de selección: “Principles, I suggest, should be understood as rules devised by humans to be used in building models to represent specific aspects of the natural world” (Giere, 1995: 133 y 134); y dado que estos principios «de alguna forma parecen capturar algo fundamental de la estructura del mundo» (Ibíd.: 133), parte del sustento de los modelos que se derivan de ese punto de vista particular estará en relación con esa «alguna forma» en la cual los principios capturan ciertas propiedades fundamentales del mundo. Dicho de otra manera, desde la lectura que estoy realizando, para Giere la pertinencia de un modelo se encuentra en una doble relación: 1) para con las prácticas científicas y 2) para con los principios desde los cuales el modelo se construyó. Sin embargo, lo anterior no es todo lo involucrado en éste andamiaje; para el autor que ahora me convoca existe otro paso a tomar en consideración, podría decir, un cierto acto de prestidigitación para que, a partir de los modelos específicos que se construyen desde los principios, se generen grupos de hipótesis y generalizaciones que puedan ser corroboradas dentro de ciertos marcos de experimentación. Giere lo plasma en la siguiente figura (Giere, 2004: 744):

Hasta aquí se podría afirmar con algún sustento que ciertas propiedades específicas de los modelos que resultan pertinentes son hasta cierto grado similares a determinadas propiedades del mundo cuando son ensambladas en hipótesis y generalizaciones que llegan a corroborarse. Sin embargo, ésta relación no es una sencilla: “The connection to the world is provided by a complex relationship between a model and an identifiable system in the real world” (Giere, 1995: 131); aunque, desde mi conocimiento sobre el tema, Giere no ahonda más en ello. Ahora bien, no hay que dejar de lado la existencia de entidades completamente abstractas que también forman parte de los modelos; es decir, no todos los elementos que conforman cierto modelo tienen un correlato similar en las partes del mundo representadas. Tampoco hay que olvidar el hecho de que incluso, no importando el grado de similitud de los elementos del modelo con ciertas propiedades del mundo, todo modelaje es una abstracción (Ibíd.: 131) o un constructo imaginario (Giere, 2008: 3).

Bas C. van Fraassen

A mi parecer, existen más cosas en común que desacuerdos entre la teoría representacional de modelos suscrita por Giere y la forma en la cual van Fraassen construye su teoría sobre la representación en las ciencias. Sin embargo, creo que también es cierto que las reflexiones de éste último son más profundas y, por tanto, entrevé factores que se escapan a la visión no tan sutil de Giere. A grandes rasgos, la diferencia puede apreciarse en esa tersa tesitura que existe entre un «realismo moderado» (Giere, 2008: 107) y un «realismo del sentido común» (van Fraassen, 2008: 3); pero cuyas consecuencias se agudizan en las implicaciones que puedan emerger de una o de otra -la lucidez implica modestia intelectual (Quintanilla, 1994: 27).

Para Bas van Fraassen está claro también que la representación de los fenómenos empíricos es central para el quehacer científico; sin embargo, las diferencias comienzan, al menos conceptualmente hablando, cuando éste último afirma que la representación se hace en términos de «artefactos físicos y matemáticos» (van Fraassen, 2008: 1). En la concepción de Giere, por ejemplo, se puede estirar el lenguaje y pensar que él también utiliza dicha diferenciación puesto que, como bien estipula en su texto de (1999) Using Models to Represent Reality, existen tanto modelos físicos, como modelos teóricos, matemáticos, diagramáticos, etcétera. Sin embargo, el emplear el término «artefacto», a mi parecer, atina más a resaltar el hecho de que es un ser humano, con ciertas intenciones, el que lo construye con el fin de representar el mundo. Sin embargo, más allá de éste intento por conglomerar algo que tal vez no sea necesario, la diferencia la puedo encontrar en la acentuación que van Fraassen posiciona sobre el acto de la medición y de la experimentación:

The achievement of theoretical representation is mediated by measurement and experimentation, in the course of which many forms of representation are involved as well. Scientific representation is not exhausted by a study of the role of theory or theoretical models. To complete our understanding of scientific representation we must equally approach measurement, its instrumental character and its role. I will argue that measuring, just as well as theorizing, is representing. The representing in question also need not be, and in general is not, a case of mimesis; rather, measuring locates the target in a theoretically constructed logical space (Ibíd.: 2).

El acto de medición es el punto de partida para la edificación teorética y, por tanto, comprender qué es lo que acontece en ese nivel puede darnos las pistas necesarias para entender más a profundidad lo que ocurre en los demás niveles. En cuanto a éste acto, van Fraassen escribe atinadamente:

[…] the analysis of measurement […] can be completed only through a reflection on indexicality. Since at least the time of Poincaré, Einstein, and Bohr it is a commonplace that a measurement outcome does not display what the measured entity is like, but what it ‘looks like’ in the measurement set-up (Ibíd.: 2).

A mi parecer no es en absoluto trivial que el concepto de indexicalidad, concepto de suma importancia para la propuesta de van Fraassen, él lo retome de la artes, en especial de la pintura:

The painter’s eye is located with respect to the content of the painting in a way that he himself can express with ‘‘this is how it looks to me from here’’[…] These are indexical statements, with the words ‘‘here’’ and ‘‘there’’ playing the context-sensitive role (Ibíd.: 59).

De aquí que exista una íntima relación entre el medir y el representar o, como diría van Fraassen, «medir es una forma de representación».

Cuando se habla de representaciones, sin embargo, es un lugar común pensar que éstas están en función de la similitud con el objeto que buscan representar; es decir, que mientras más se parezca la representación al objeto, mejor se habrá realizado la tarea en cuestión. Uno podría entonces mencionar que fue justamente el arte de copiar casi a la perfección los rostros, atuendos, salones y cuerpos de los aristócratas del renacimiento lo que hizo que los pintores pasaran de ser meramente uno técnicos del pincel a convertirse en todo unos artistas. Sin embargo, y van Fraassen lo trabaja con maestría, lo anterior no sería atinado por ciertas propiedades que forman parte del acto de representar, por ejemplo, el hecho de que en muchos casos «para que una representación resulte exitosa, sea necesario un deliberado alejamiento del parecido» (Ibíd.: 14) de ésta para con su objeto a representar. En la pintura, por seguir con el mismo tema, para que un objeto de tres dimensiones pueda parecerlo cuando es representado sobre un lienzo es necesaria cierta distorsión. Así, “[it] seems then that distortion, infidelity, lack of resemblance in some respect, may in general be crucial to the success of a representation” (Ibíd.: 13); aunque, van Fraassen acota, en algunos contextos sí es necesario el parecido de la representación para que ésta sea exitosa. Ahora bien, la distorsión no es una distorsión cualquiera, debe de ser una «distorsión selectiva»; incluso llegando a ser una “useful misrepresentation” (Ibíd.: 87) para lograr el cometido.

De aquí que el bien representar, la representación que pueda tener un uso adecuado, no va ya apareado necesariamente con la corrección del copiar o la esencial excelencia de la mimesis; «la forma en la cual los modelos se conectan con el mundo», diría Giere, «depende de una compleja relación»; relación que va más allá de la similitud -completaría van Fraassen.

II. … y sus consecuencias

Si lo establecido por van Fraassen es el caso, y yo realmente lo pienso, es fácil dar cuenta del por qué de ciertas consecuencias que en la actualidad se le achacan al modelo de la neurociencia cognitiva; de principio, aquella que afirma que las explicaciones de mecanismos constitutivos en neurociencia cognitiva son más que simplemente explicaciones basadas en mecanismos (von Eckardt & Poland, 2005), donde lo innegable de un dejo de suficiencia se hace escuchar. A su vez, otra querella poco más aventurada es la que, considero, incluso señalaría que éste tipo de explicaciones podrían no ser siquiera necesarias. Todo esto con base en el análisis que surge de reflexionar si un modelo es o no pertinente para cierto uso especificado de principio.

Resumiré el argumento a la luz de ésta postura.

  1. El ejercicio de medición que posibilitó la viabilidad de la neurociencia cognitiva dista mucho de ser un ejercicio de mimesis;
  2. es más, el acto de representar presente en la susodicha medición ni siquiera está representado aquello que se busca medir, sino que es solamente una imagen desfasada en el tiempo de lo que vendría a ser un indicador tanto de aquello que es lo que realmente interesa -hecho que se encuentra condicionado por la pertinencia de la teoría general de la actividad cerebral-, como también de procesos otros no distinguibles dentro de la misma representación, absteniéndose incluso de representar otros más que se encuentran involucrados.
  3. Éste tipo de mediciones en neurociencia cognitiva son indexicales; esto no sólo quiere decir que son parciales y que representan al fenómeno desde esa parcialidad, sino que existe uso uso inherente a ellas a partir del cual puede ser evaluada su pertinencia.
  4. Las explicaciones en neurociencia cognitiva, por tanto, son incompletas; y puede ser el caso de que incluso ocluyan factores de suma importancia.

La aceptación de (1), (2) y (3) podría no ser problemática. Sin embargo, la posibilidad de (4) se puede llegar a poner en duda. Para sustentar su viabilidad trabajaré un ejemplo tan consabido como llamativo y escandaloso; pero primero, estableceré los criterios de evaluación pragmática necesarios.

(Craver, 2007: 1) afirma:

Neuroscience is driven by two goals. One goal […] is explanation […]
The second goal of neuroscience is to control the brain and the central nervous system.

Donde por esto último entiende:

Neuroscience is driven in large part by the desire to diagnose and treat diseases, to repair brain damage, to enhance brain function, and to prevent the brain’s decay. This goal is evident in the many designer pharmaceuticals promising to ameliorate psychiatric and physiological symptoms, in the skill of the brain surgeon, and in the confidence of behavioral and psychiatric geneticists. If neuroscience succeeds in this second goal, it will open medical possibilities that now seem like science fiction, and it will provide human beings (for good or ill) with new and powerful forms of control over the human condition (Ibíd.: 1 – 2).

Ahora bien, es claro que Craver está haciendo referencia sólo al campo de las neurociencias; pero, a su vez, la atención que se le brinda a las llamadas distorsiones cognitivas en determinadas psicoterapéuticas también establece desde esa línea una herencia que (von Eckardt & Poland, 2005) consideran pertinente extender a la neurociencia cognitiva (consideración que yo también considero atinente).

Pasaré a reflexionar sobre un breve ejemplo.

A partir de los años sesenta y a la luz del descubrimiento de los ansiolíticos, comenzó una de las grandes carreras económicas que incluso en la actualidad sigue siendo ampliamente redituable: “la epidemia de la prescripción”. Uno de sus brotes empero, azotó con tal fuerza los noventa que bajo la forma del Prozac, el candoroso público expectante de maravillas tuvo a bien el bautizarlo como “la píldora de la felicidad”. A grandes rasgos, el mecanismo que subyace el efecto de la fluoxetina se puede intuir desde su sobrenombre: inhibidor selectivo de la recaptación de serotonina (ISRS); esto en conjunción con su objeto: la depresión. Es decir, los médicos y psiquiatras que recetan Prozac a sus pacientes, al menos quisiera creer, piensan que el mecanismo que subyace a la depresión es aquel que juega un papel de primerísima importancia en la reencapsulación de serotonina en el cerebro (al menos así lo enseñan los libros de texto). Por tanto, la explicación de lo que es la depresión implica la referencia a un funcionamiento anormal de semejante mecanismo (el tratamiento que se infiere, huelga decir, es el reacomodo de la anormalidad cerebral).

En su libro The Emperor’s New Drugs. Exploding the Antidepressant Myth, Irving Kirsch relata los avatares a los que se enfrentó desde que en 1998 publica, con la ayuda de Guy Sapirstein, un artículo intitulado Listening to Prozac but Hearing Placebo: A Meta-Analysis of Antidepressant Medication; esto en Prevention & Treatment, revista científica cobijada por la American Psychological Association (APA). La escala de las vicisitudes que se avecinaron se pueden leer desde el hecho patente en que los editores de la revista, al publicar el susodicho artículo, juzgaron como pertinente agregar al inicio de éste una advertencia donde aparecen nada más y nada menos que seis veces la palabra “controversial” -refiriéndose al texto, a la conclusión, al tratamiento estadístico y a la metodología; para regresar de nuevo al texto y a la conclusión (en 15 líneas) (citado en: Kirsch, 2010: 23 – 24). Claro está, poniendo ante todo los valores de la tolerancia y la inclusión.

No es nada trivial todo éste prolegómeno puesto que, grosso modo, la conclusión a la que los autores llegaron implicó afirmar que solamente un 25% de los efectos terapéuticos que se produjeron en una muestra de tres mil pacientes con la etiqueta de deprimidos se debió a la sustancia activa del medicamento; y, más sorprendente aun, que un nada nimio 50% de los efectos terapéuticos reportados obedecieron más bien a la alteración producida por los placebos inherentes a los estudios en cuestión (por la inclusión metodológica de grupos control). Y la no insignificancia de estos resultados se ve exacerbada cuando, anualmente, la industria farmacéutica reporta 19 billones de dólares en ventas por prescripciones de antidepresivos (Ibíd.: 1). Más aun, los resultados estadísticos permanecieron estables cuando en el análisis se separaron las distintas sustancias antidepresivas, es decir, los viejos antidepresivos tricíclicos ya abandonados y los novedosos ISRS´s tuvieron el mismo impacto terapéutico. Peor aun, no hubo diferencias estadísticamente significativa entre los efectos de los antidepresivos y otros medicamentos no enfocados en paliar la depresión (como barbitúricos -recetados para contrarrestar el insomnio-, benzodiacepinas -un cierto tipo de sedantes-, así como también hormonas tiroideas sintéticas (Ibíd.: 13)).

Sin embargo, la historia no termina aquí. Durante la efervescencia de las pasiones encontradas en los resultados del análisis, Thomas J. Moore -«a senior fellow in health policy at the George Washington University School of Public Health and Health Services»- le propuso a Kirsch replicar el controversial estudio; pero ésta vez haciendo uso del US Freedom of Information Act para obtener los datos no publicados de las farmacéuticas que habían sido enviados por ley a la Food and Drug Administration (FDA); esto como un requisito para su aprobación. La FDA, para contextualizar un poco, es el organismo regulatorio que extiende licencias a los medicamentos que surgen de los laboratorios corporativos; por tanto, el análisis que se efectúa es más que escrupuloso. Sin embargo, es por todos sabido, existe una cierta tendencia denominada como «publication bias»; dicha propensión no es otra cosa que el fenómeno de que los resultados publicados son los positivos, los negativos se quedan en la alcoba. La primer gran sorpresa, nos dice Kirsch, fue dar cuenta de que había datos extraviados en los archivos de la FDA; obviamente, esto salió a la luz porque eran patentes la incongruencias entre los informes y los documentos. Pero más allá de éste obstáculo de procedimiento que podría achacarse a un error plenamente burocrático, lo interesante fue ver cómo se modificaron las conclusiones que aquel artículo de 1998 había arrojado:

Analysing the data we had obtained from the FDA – data that included unpublished as well as published studies – we found even less of a drug effect than in our analysis of the published literature. Our analyses showed that 82 per cent of the response to medication had also been produced by a simple inert placebo. As conventionally interpreted, this means that less than 20 per cent of the response to antidepressant medication is a drug effect (Ibíd.: 27 – 28).

Más allá de éste «dirty little secret» que el autor hace bien en sacar a la luz pública -ya que no realizó descubrimiento alguno, los expertos ya lo sabían (Ibíd.: 38)-; y más allá también de todos los entresijos político-económicos que toscamente se mostraron bajo la pulcritud de la piel estadística; existen indicios de una línea reflexiva que parten de la gráfica que muestra los resultados del meta-análisis (el de 1998) (Ibíd: 10):

Es de destacar, en primera instancia, que la psicoterapéutica involucrada obtuvo mejores resultados que la sola implementación del fármaco en cuestión. A su vez, si uno voltea los datos, más allá de mostrar que el fármaco mostró beneficios en sólo el 28% de los casos (en el segundo estudio); la pregunta importante sería aquella que pudiera figurar qué fue lo que aconteció para que en el restante 82% sí existieran efectos terapéuticos -casos donde el medicamento cuyo objetivo era incidir directamente sobre el mecanismo cerebral subyacente a la depresión no estuvo presente. Siendo un poco defensor de causas perdidas, podría ser el caso de que el mecanismo cerebral de la recaptación de serotonina tenga algo que ver con la depresión, pero lejos está de ser una explicación suficiente del fenómeno; a su vez, y más importante aun, lo que los datos parecen indicar es que incluso puede ser puesta en duda la necesidad de ese tipo de explicación para la depresión (ver nota 2).

Notas

1: “Cuando, en el juego de una formación discursiva, un conjunto de enunciados se recorta, pretende hacer valer (incluso sin lograrlo) normas de verificación y de coherencia, y ejerce, con respecto al saber, una función dominante (de modelo, de crítica o de verificación), se dirá que la formación discursiva franquea un umbral de epistemologización” (Foucault, 1969: 243 – 244; énfasis en el original).

2: Si se acepta la caracterización que sostengo para las explicaciones en la clínica de lo psíquico, a saber, que una explicación atinente de los trastornos mentales es aquella mediante la cual se pueden producir efectos terapéuticos (o explicar satisfactoriamente por qué no se lograron conseguir).

Referencias

Bechtel, W. (2008) Mental Mechanisms. Philosophical Perspectives on Cognitive Neuroscience. USA: Routledge.
Craver, C. (2007) Explaining the Brain. Mechanisms and the Mosaic Unity of Neuroscience. Oxford: Clarendon Press.
Foucault, M. (1969 – 2008) La arqueología del saber. Buenos Aires: Siglo XXI.
Giere, R. (1995) The skeptical perspective: Science without laws of nature. En F. Weinert (ed.) Laws of Nature: Essays on the Philosophical Scientific, and Historical Dimensions.
_______ (1999) Using Models to Represent Reality. Texto electrónico.
_______ (2004) How Models Are Used to Represent Reality. En: Philosophy of Science, Vol. 71 pp. 742–752.
_______ (2008) Chapter 14: Why Scientific Models Should not be Regarded as Works of Fiction. Texto electrónico.
Hacking, I. (1983) Representing and Intervening. Cambridge: Cambridge University Press.
Kirsch, I. (2010) The Emperor’s New Drugs. Exploding the Antidepressant Myth. UK: Basic Books.
Quintanilla, M. (1994) Introducción. En: Putnam, H. (1987 – 1994) Las mil caras del realismo. Barcelona: Paidós.
Roskies, A. (2007) Are Neuroimages Like Photographs of the Brain? En: Philosophy of Science, Vol. 74 pp. 860-872.
Van Fraassen, B. (2008) Scientific Representation: Paradoxes of Perspective. Oxford: Clarendon Press.
Von Eckardt, B. & Poland, J. (2002) Mechanism and Explanation in Cognitive Neuroscience. En: Philosophy of Science, Vol. 71, No. 5.

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