Se publica en la revista ‘Intelligence’ un meta-análisis sobre los correlatos
estructurales y funcionales de las diferencias individuales de capacidad
intelectual. En realidad, los autores completan la faena comenzada hace ocho
años por Rex Jung y Richard Haier cuando propusieron su ‘Parieto-Frontal
Theory of Intelligence’ (P-FIT).
Se consideran doce estudios
estructurales (centrados en las diferencias individuales de materia gris –sobre
materia blanca solamente pudieron identificarse cinco estudios) y dieciséis estudios
funcionales (considerando las diferencias individuales en el nivel de
activación ante determinadas tareas cognitivas).
Los resultados
estructurales revelaron una serie de regiones situadas en 1) la corteza
frontopolar izquierda, 2) el giro frontal inferior derecho (IFG), 3) el surco
superior frontal derecho, 4) el área motora suplementaria (SMA), 5) la zona
dorsal de la corteza cingulada posterior (PCC) –incluyendo el precuneo--, 6) los
giros temporales izquierdos superiores e inferior, 7) el caudado izquierdo, 8) el
midbrain derecho y 9) la corteza
occipital bilateral.
Los resultados
funcionales se centraron en una serie de regiones ubicadas en 1) la
parte posterior bilateral del surco frontal inferior (IFS) –incluyendo la parte
dorsal del giro frontal inferior (IFG)--, 2) el giro derecho frontal medial
(MFG), 3) la parte posterior derecha del surco frontal superior (SFS), 4) la
área motora pre-suplementaria (preSMA), 5) la zona dorsal de la corteza
cingulada anterior (dACC), 6) el lóbulo parietal superior izquierdo (SPL)
–junto al surco intraparietal (IPS)--, 7) el precuneo derecho, y 8) la zona
posterior derecha del giro temporal medial (MTG).
Un dato llamativo es que no se observó
ningún solapamiento entre los resultados estructurales y funcionales:
“La conjunción de los mapas estructurales y funcionales
produjo un espacio vacío.
La
ausencia de efectos implica la carencia de solapamiento entre los meta-efectos
estructurales y funcionales”.
En lugar de centrarse en áreas de
Brodmann, como hicieron los autores que propusieron el modelo P-FIT, aquí se
extraen las coordenadas 3D para someterlas al meta-análisis, es decir, para
averiguar si existe solapamiento local a través de los distintos estudios.
Además, solo se aceptan estudios que relacionen las diferencias individuales en
ambas señales, la psicológica (inteligencia) y la biológica (materia gris o
nivel de activación), en personas adultas sanas. No se pudieron contemplar
variables como la edad o el sexo por carencia de un número suficiente de
estudios.
El análisis sobre la materia gris
considera 457 individuos y 415 coordenadas, mientras que el análisis sobre el
nivel de activación se basa en 464 individuos y 151 coordenadas. Los cálculos
se hicieron mediante un software que
puede encontrarse en el siguiente enlace.
Las conclusiones ‘conceptuales’ que se
extraen del meta-análisis son las siguientes:
1. Los resultados
estructurales se distribuyen ampliamente por el cerebro. De hecho, se
identifican regiones frontales, temporales y occipitales (así como estructuras
subcorticales), pero no parietales.
2. Los resultados
funcionales apoyan la importancia de las regiones frontales y
parietales, pero no de las temporales y occipitales. Los autores sugieren que
este hecho puede atribuirse a que únicamente se consideran estudios sobre las
diferencias individuales en el nivel de activación (Jung & Haier combinaron
resultados de los denominados ‘task &
individual differences approaches’).
3. La carencia de solapamiento entre
los resultados estructurales y funcionales produce una tensión con “el principal
supuesto del modelo P-FIT, a saber, que los estudios estructurales y
funcionales sobre los correlatos neurales de la inteligencia convergen en el
mismo conjunto de regiones cerebrales”.
Este informe se cierra, en primer
lugar, reconstruyendo el modelo P-FIT según los resultados del meta-análisis. Se
considera que debe distinguirse (a) estructura y función, así como (b)
asociaciones positivas y negativas. Además, deben incorporarse estructuras como
la ínsula, la corteza cingulada posterior, y determinadas estructuras
subcorticales. Las regiones más relevantes se muestran en la siguiente figura.
En segundo lugar, se hacen algunas
sugerencias para futuras investigaciones:
1. Considerar muestras de gran
tamaño.
2. Investigar todo el cerebro, en
lugar de regiones de interés.
3. Usar tests que puedan compararse a
través de los estudios y que permitan explorar distintos niveles de generalidad
en la jerarquía de la inteligencia (véase, por ejemplo, Román
et al., 2014).
4. Explorar el probable efecto de
variables como el sexo (véase, por ejemplo, Escorial
et al., 2015) o la edad.
En suma, la pregunta por el sustrato
neurobiológico de las diferencias individuales de inteligencia sigue sin
respuesta. Como tuve oportunidad de exponer hace unos meses en un
artículo editorial:
“Se debe comenzar a colaborar con los científicos implicados
en proyectos a gran escala como el (norteamericano) BRAIN o el (europeo) HBP.
Los
avances tecnológicos serán cruciales.
Estos
proyectos se centran en el cerebro y en el desarrollo de nuevas tecnologías”.
Sin esa colaboración, los avances en
la comprensión del soporte neurobiológico de la capacidad intelectual serán
lentos y penosos.
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