Un meta-análisis sobre el sustrato neurobiológico de la inteligencia

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.