¿Las personas inteligentes piensan más rápido?
Los resultados son interesantes para la planificación del tratamiento
Investigadores del BIH y de la Charité - Universitätsmedizin Berlin, junto con un colega de Barcelona, hicieron el sorprendente hallazgo de que los participantes con puntuaciones de inteligencia más altas sólo eran más rápidos al abordar tareas sencillas, mientras que tardaban más en resolver problemas difíciles que los sujetos con puntuaciones de CI más bajas. En simulaciones cerebrales personalizadas de los 650 participantes, los investigadores pudieron determinar que los cerebros con una sincronía reducida entre áreas cerebrales literalmente "saltaban a las conclusiones" cuando tomaban decisiones, en lugar de esperar a que las regiones cerebrales anteriores pudieran completar los pasos de procesamiento necesarios para resolver el problema.
Imagen simbólica
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De hecho, los modelos cerebrales de los participantes con puntuaciones más altas también necesitaban más tiempo para resolver tareas difíciles, pero cometían menos errores. Los científicos han publicado sus hallazgos en la revista Nature Communications.
En el cerebro humano hay unos 100.000 millones de neuronas. Cada una de ellas está conectada a unas 1.000 neuronas vecinas o distantes. Esta red insondable es la clave de las asombrosas capacidades del cerebro, pero también es lo que hace tan difícil comprender su funcionamiento.
La Prof. Petra Ritter, jefa de la Sección de Simulación Cerebral del Instituto de Salud de la Charité de Berlín (BIH) y del Departamento de Neurología y Neurología Experimental de la Charité - Universitätsmedizin Berlin, simula el cerebro humano utilizando ordenadores. "Queremos entender cómo funcionan los procesos de toma de decisiones del cerebro y por qué personas diferentes toman decisiones diferentes", explica al describir el proyecto actual.
Modelos cerebrales personalizados
Para simular los mecanismos del cerebro humano, Ritter y su equipo utilizan datos digitales de escáneres cerebrales como la resonancia magnética (RM), así como modelos matemáticos basados en conocimientos teóricos sobre procesos biológicos. El resultado inicial es un modelo "general" del cerebro humano. A continuación, los científicos perfeccionan este modelo utilizando datos de personas individuales, creando así "modelos cerebrales personalizados".
Para el presente estudio, los científicos trabajaron con datos de 650 participantes en el Proyecto Conectoma Humano, una iniciativa estadounidense que estudia las conexiones neuronales del cerebro humano desde septiembre de 2010. "Es el equilibrio correcto de excitación-inhibición de las neuronas lo que influye en la toma de decisiones y lo que más o menos permite a una persona resolver problemas", explica Ritter. Su equipo sabía cómo les iba a los participantes en pruebas cognitivas exhaustivas y cuáles eran sus puntuaciones de CI.
Los cerebros artificiales se comportan como sus homólogos biológicos
"Podemos reproducir la actividad de cerebros individuales de forma muy eficiente", dice Ritter. "Descubrimos en el proceso que estos cerebros in silico se comportan de forma diferente entre sí, y de la misma manera que sus homólogos biológicos. Nuestros avatares virtuales igualan el rendimiento intelectual y los tiempos de reacción de sus análogos biológicos".
Curiosamente, los cerebros "más lentos" tanto de los humanos como de los modelos estaban más sincronizados, es decir, acompasados entre sí. Esta mayor sincronía permitía a los circuitos neuronales del lóbulo frontal aplazar las decisiones durante más tiempo que los cerebros que estaban peor coordinados. Los modelos revelaron cómo una menor coordinación temporal hace que la información necesaria para la toma de decisiones no esté disponible cuando se necesita ni se almacene en la memoria de trabajo.
Reunir pruebas lleva tiempo, y conduce a decisiones correctas
Las resonancias magnéticas funcionales en estado de reposo mostraron que las personas que tomaban decisiones más lentamente tenían una mayor conectividad funcional media, o sincronía temporal, entre sus regiones cerebrales. En simulaciones cerebrales personalizadas de los 650 participantes, los investigadores pudieron determinar que los cerebros con una conectividad funcional reducida literalmente "saltaban a las conclusiones" cuando tomaban decisiones, en lugar de esperar a que las regiones cerebrales anteriores pudieran completar los pasos de procesamiento necesarios para resolver el problema.
Se pidió a los participantes que identificaran reglas lógicas en una serie de patrones. En términos cotidianos, una tarea fácil consistiría en frenar rápidamente en un semáforo en rojo, mientras que una tarea difícil requeriría elaborar metódicamente la mejor ruta en un mapa de carreteras. En el modelo, se produce una competición entre los distintos grupos neuronales implicados en una decisión, en la que prevalecen los grupos neuronales para los que existen pruebas más sólidas. Sin embargo, en el caso de decisiones complejas, esas pruebas no suelen ser lo bastante claras como para tomar decisiones rápidas, lo que obliga literalmente a los grupos neuronales a sacar conclusiones precipitadas.
"La sincronización, es decir, la formación de redes funcionales en el cerebro, altera las propiedades de la memoria de trabajo y, por tanto, la capacidad de 'aguantar' periodos prolongados sin tomar una decisión", explica Michael Schirner, autor principal del estudio y científico del laboratorio de Ritter. "En tareas más desafiantes, hay que almacenar los progresos previos en la memoria de trabajo mientras se exploran otras vías de solución y luego integrarlas entre sí. Esta recopilación de pruebas para una solución concreta puede llevar a veces más tiempo, pero también conduce a mejores resultados. Hemos podido utilizar el modelo para mostrar cómo el equilibrio excitación-inhibición a nivel global de toda la red cerebral afecta a la toma de decisiones y a la memoria de trabajo a nivel más granular de grupos neuronales individuales".
Los hallazgos son interesantes para la planificación del tratamiento
A Ritter le complace que los resultados observados en los "avatares cerebrales" informatizados coincidan con los observados en sujetos sanos "reales". Después de todo, su principal interés es ayudar a los pacientes afectados por enfermedades neurodegenerativas como la demencia y la enfermedad de Parkinson. "La tecnología de simulación utilizada en este estudio ha avanzado mucho y puede utilizarse para mejorar la planificación personalizada in silico de intervenciones quirúrgicas y farmacológicas, así como la estimulación cerebral terapéutica. Por ejemplo, un médico ya puede utilizar una simulación por ordenador para evaluar qué intervención o fármaco podría funcionar mejor en un paciente concreto y tendría menos efectos secundarios."
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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