Una investigación reciente muestra que la inteligencia humana está relacionada con el modo en el que está conectado el encéfalo.
¿Por qué algunas personas son más inteligentes que otras? Uno de los objetivos fundamentales de la neurociencia cognitiva es comprender el modo en el que la composición del encéfalo rige la inteligencia, la capacidad mental para razonar, pensar en abstracto y aprender de las experiencias. Una investigación reciente muestra que la respuesta puede hallarse en las relaciones entre regiones encefálicas.
La inteligencia humana está muy relacionada con aspectos como la educación, el estado socioeconómico y la salud. Las diferencias en la inteligencia de una persona a otra suelen atribuirse a variaciones estructurales en regiones concretas del encéfalo. No obstante, un estudio realizado por investigadores de Fráncfort sugiere que puede que las interacciones funcionales dentro de cada región y entre regiones -el modo en el que se conectan- sean las responsables de las diferencias en la capacidad cognitiva de una persona a otra.
LA INFLUENCIA DE LA ORGANIZACIÓN MODULAR Y CÓMO SE PROCESA LA INFORMACIÓN
Estudios de imagenología encefálica previos habían relacionado la inteligencia general con la estructura y la función de los lóbulos frontal y parietal. Pero se ha prestado menos atención a la acumulación de conexiones funcionales en subredes, conocidas como módulos o comunidades, que poseen conexiones densas internas pero que sólo están conectadas de forma débil con el resto de la red encefálica.
Comprender cómo las diferencias de esta organización modular influyen en el procesamiento de la información es importante para comprender los mecanismos neurobiológicos que subyacen a la capacidad cognitiva. Mientras que las redes encefálicas se caracterizan por su modularidad, no está tan claro que esta organización modular esté asociada con la inteligencia general.
La financiación aportada por la Unión Europea a Language-Processing by Overlapping Predictions: A Predictive Coding Approach (L-POP) contribuyó a avanzar en su investigación. Sus hallazgos, publicados recientemente en Nature, plantean una hipótesis por la que el perfil de conectividad de las regiones encefálicas frontal y parietal podría conformar muchas facetas del procesamiento de la información, lo que permite comunicar la información con rapidez y eficacia.
Para estudiar este aspecto, utilizaron análisis de grafos e imágenes obtenidas por resonancia magnética funcional (RMf) en reposo, y caracterizaron la organización de la red encefálica neuronal en una muestra grande y representativa de adultos sanos. La inteligencia de los participantes se midió utilizando la escala abreviada Wechsler de inteligencia, una prueba diseñada para evaluar capacidades cognitivas específicas y generales.
Sus hallazgos mostraron que la inteligencia general está asociada a la conectividad en y entre módulos en agrupaciones de módulos en las regiones frontal, parietal y otras regiones corticales y subcorticales. Estas regiones se habían señalado anteriormente concomo sustratos neuronales localizados de la inteligencia. Las propiedades topológicas de la organización de la red modular global, por otro lado, no guarda relación con la inteligencia. Proponen en el estudio que la integración de regiones encefálicas relacionadas con la inteligencia ofrece ventajas para el procesamiento de información en beneficio de la capacidad cognitiva.
El equipo también observó asociaciones negativas entre regiones, lo que apunta a que varias regiones podrían comportarse de un modo que protege de interferencias los procesos cognitivos. Esta propuesta coincide con hallazgos anteriores en los que se advierte que niveles de integración y segregación mayores y menores pueden resultar beneficiosos para el rendimiento cognitivo.
La iniciativa L-POP contribuye a establecer la conexión entre computaciones neuronales fundamentales y el procesamiento del lenguaje.
Referencia bibliográfica:
Kirsten Hilger, Matthias Ekman, Christian J. Fiebach & Ulrike Basten (2017). Intelligence is associated with the modular structure of intrinsic brain networks. Scientific Reports. DOI: 10.1038/s41598-017-15795-
