The Brain Connection

Entre el 18 y el 20 de Septiembre de 2015 se celebrará en Albuquerque (New Mexico) el encuentro anual de la International Society for Intelligence Research (ISIR). El Board of Directors decidió asignarme la Keynote Address.

El programa del congreso es atractivo.

Entre otras actividades, el ‘Lifetime Achievement Award Address’ corresponde a John Loehlin, la ‘Distinguished Contributor Interview’ a Robert Plomin y la ‘President’s Invited Address’ a Steven Pinker. Todos ellos bien conocidos en Psicología y ciencias afines.

Elegí el siguiente título para mi ‘keynote’: ‘Understanding human intelligence. The brain connection’.

El mensaje que se pretende transmitir a la audiencia es simple: si deseamos avanzar con paso firme en la comprensión de las diferencias de inteligencia que nos separan a unos individuos de otros, entonces debemos centrar el esfuerzo de investigación en el cerebro.

A mi juicio no hay otra salida.

Richard J. Haier planteó algo similar hacer 25 años en una inquietante nota editorial de la revista ‘Intelligence’. Earl B. Hunt escribió en esa misma dirección en su excelente ‘Human Intelligence’ (Cambridge, 2011):

“Ultimatelly, everything is in the brain (…) every expression of intelligence is due to actions of the brain”.

Algunos pensamos que si comprendiésemos la ‘mecánica’ del cerebro, avanzaríamos en la empresa de encontrar la respuesta a la pregunta por las variaciones de rendimiento intelectual. Un individuo destaca intelectualmente porque su cerebro posee una determinada ‘mecánica’ susceptible de ser descubierta.

Los motores de un BMW M5 y de un Renault Scenic poseen esencialmente los mismos componentes. Sin embargo, el primer vehículo ofrece mayores prestaciones en carretera que el segundo porque esos componentes poseen distintas ‘cualidades’.

Si comparamos el monoplaza de Fernando Alonso con el de Lewis Hamilton también observaremos que son realmente parecidos. Sin embargo, las prestaciones de sus McLaren y Mercedes explican el rendimiento tan visiblemente distinto en la pista de estos dos excelentes pilotos de la alta competición que supone la Fórmula 1.

El rango de cerebros en la especie humana oscila entre el BMW M5 y la Renault Scenic, y, también, entre el McLaren y el Mercedes de la temporada 2015 de F1.

Probablemente, las preguntas que deberíamos encarar son:

¿cómo son los cerebros de dos individuos con un rendimiento intelectual diferente?

¿qué hacen sus cerebros para que el primero sea capaz de resolver situaciones problema altamente complejas y el segundo sea incapaz de ver siquiera que la situación conlleva un problema?

En la última década, el equipo de investigación en el que trabajo, integrado por científicos de Europa y Norteamérica, ha buscado con persistencia respuestas a esas preguntas. Modestamente y centrándose, esencialmente, en las características estructurales del cerebro humano.

Se han planteado preguntas, por ejemplo, sobre si las diferencias individuales en el volumen regional de materia gris se asocian a las diferencias de rendimiento cognitivo. O si estas diferencias cognitivas se relacionan con las diferencias individuales en el grosor de la corteza. O si una mayor semejanza en el nivel de conectividad estructural entre las regiones en las que se puede dividir el cerebro humano se asocia, también, a una mayor semejanza en el nivel intelectual. O cuáles son las lesiones locales de carácter crónico que, en concreto, dificultan el rendimiento cognitivo. O si el entrenamiento cognitivo modifica la estructura del cerebro, y si el impacto de los programas de estimulación es equivalente en individuos con distinto nivel intelectual.

Es complejo integrar los numerosos resultados de los que hemos ido informando a la comunidad científica. Una keynote dirigida a un exigente grupo de científicos es una excelente excusa para intentar materializar un esfuerzo de integración que subraye los resultados más sólidos sin soslayar las decepciones.

Un científico no es un abogado que busca ganar un caso judicial a cualquier precio, sino alguien que pondera cuidadosa y responsablemente la evidencia acumulada para ganar iluminación y someterla al escrutinio de los colegas.

El primer mensaje de la keynote pretende ser una llamada de precaución: es complejo reproducir resultados sobre las asociaciones entre las variaciones de estructura cerebral y las diferencias de rendimiento cognitivo, a pesar de aplicar un cuidado exquisito en la selección de las señales biológicas y psicológicas que se pondrán en relación. Una probable causa fue sugerida en el contexto de un artículo que publicamos en 2011:

“There are so may differences in the specific brain areas various individuals use to do different tasks that no one specific area stands out for (cognitive) performance on any given task at the group level”.

El segundo mensaje es que nuestras estimaciones sobre el nivel intelectual pueden producir resultados muy diferentes cuando las relacionamos con las diferencias de estructura cerebral. Una de las causas más poderosas de las discrepancias es cómo medimos la inteligencia, cuál es el fenotipo que, en concreto, vamos a relacionar con las señales biológicas. El informe que publicamos en 2014 es un buen ejemplo: cuánto más específica es la medida de capacidad, peor nos aproximamos al mapping de la ‘esencia’ del rendimiento intelectual (g) en el cerebro.

En tercer lugar, los estudios con pacientes nos ayudan a coquetear con la causalidad. Las lesiones crónicas en determinadas regiones producen efectos sobre el mayor o menor rendimiento valorado por los tests estandarizados de inteligencia. Existe un cierto consenso, derivado del análisis de dos muestras independientes y relativamente numerosas de pacientes, que subraya la relevancia de las regiones fronto-parietales del hemisferio izquierdo por lo que al factor general de inteligencia (g) se refiere. Sin embargo, cuando nos centramos en factores tan destacados como la inteligencia fluida (Gf) observamos una fuerte tendencia a que los resultados se concentren en el hemisferio derecho. Si estudiamos el solapamiento entre Gf y la memoria operativa (working memory), apreciamos una intensa relación con tareas de memoria operativa de naturaleza espacial, pero muy reducida con las operaciones de supervisión (monitoring) asociadas a tareas experimentales tan populares como la n-back. Quizá el resultado más llamativo es que la región fronto-polar puede ser decisiva para comprender los mecanismos de integración que pudieran caracterizar la esencia del factor g.

En cuarto lugar, nuestros análisis sobre el carácter dinámico del desarrollo intelectual y cerebral nos alejan de conocimientos supuestamente sólidos publicados en prestigiosos medios de difusión. Por ejemplo, no encontramos una correlación negativa entre el grosor de la corteza y el rendimiento intelectual en la infancia que se convierta en positiva posteriormente. Además, los chavales más inteligentes no presentan una mayor flexibilidad en su desarrollo cortical. Por otro lado, el uso rutinario de puntuaciones de capacidad adaptadas a la edad puede producir resultados inestables. En lugar de controlar las diferencias de edad, lo que proponemos es modelar sus efectos sobre el desarrollo intelectual y cortical. Cuando se actúa así, se observan cambios más dramáticos con la edad en grosor cortical cuanto menor es el nivel intelectual, por ejemplo. Es decir, el desarrollo cortical varía según la capacidad cognitiva de los individuos. De hecho, el grosor propende a preservarse cuanto mayor es el nivel intelectual en la línea base, es decir, cuando se consigna la primera medida de rendimiento.

También nos planteamos, en quinto lugar, si la eficiencia estructural de las redes cerebrales, que conectan distintas regiones, posee alguna relación reveladora con las diferencias cognitivas. De este modo, a partir de la selección de una serie de regiones que, según la investigación previa, debían ser cruciales, comprobamos si la eficiencia local y global de la red se asociaba a esas diferencias psicológicas. Comprobamos que la relación era particularmente fuerte para el caso de la memoria operativa y algo menor para la inteligencia fluida y la velocidad mental.

Usando una aproximación completamente exploratoria en la que partimos de más de 3.000 conexiones entre más de 80 regiones, nos preguntamos cuáles de esas conexiones eran más relevantes para explicar la mayor o menor semejanza de los individuos en una serie de factores cognitivos. Es decir, queríamos averiguar, inductivamente, si los individuos que más se parecían en su patrón de conectividad estructural, también eran los que más se parecían en, por ejemplo, su inteligencia fluida. Comprobamos la presencia de un patrón usando un reducido número de 36 conexiones distribuidas por la mayor parte del cerebro. Una mayor similitud en esas conexiones se vinculaba a un mayor parecido en inteligencia fluida, cristalizada y espacial, pero no en memoria operativa, control de la atención y velocidad mental.

¿Y qué sucede con el intento de comprobar si el entrenamiento cognitivo modifica estructuralmente el cerebro en la dirección prevista? Por si alguien se lo pregunta, la respuesta es sí, el cerebro puede responder con cambios estructurales en un breve periodo de tiempo, de hechos unos pocos días. Nosotros hemos observado, por ejemplo, que regiones temporo-frontales cambian estructuralmente tras un exigente entrenamiento basado en la tarea n-back. Pero quizá lo más interesante es que el entrenamiento resulta más beneficioso para los individuos con menor nivel intelectual. El entrenamiento parece detener el proceso espontáneo de reducción del grosor cortical que se espera en los individuos de la edad considerada en nuestro estudio.

Puede merecer la pena señalar que, sin embargo, apenas existen efectos de transfer sobre la inteligencia fluida. Es decir, los individuos mejoran mucho durante el entrenamiento, pero eso no impacta en un aumento significativo de Gf en el postest con respecto a un grupo control. El resultado señalado anteriormente sobre el escaso solapamiento de Gf con las operaciones de supervisión de la memoria operativa que recluta la tarea de n-back, observada en pacientes con lesiones crónicas, puede ayudar a comprender este resultado decepcionante.

Actualmente colaboramos en una ambiciosa investigación (INSIGHT) que pretende superar las limitaciones generalmente observadas en esta clase de estudios sobre el efecto del entrenamiento experimentalmente guiado. Usando, por un lado, una muestra de gran tamaño (N = 2.000) y combinando entrenamiento cognitivo con ejercicio físico, nutrición y estimulación magnética transcraneal (TMS). Por ahora se están registrando datos, pero los resultados deberían ser particularmente reveladores en este excitante campo de enorme actualidad.

La keynote termina con algunas notas sobre el inminente futuro.

Se insiste en la idea señalada por R. J. Haier hace un cuarto de siglo y que personalmente subrayé en mi keynote impartida hace dos años en la ISSID: los científicos debemos colaborar a gran escala si queremos avanzar sin agonizar por la lentitud de los progresos. ENIGMA, dirigido por Paul M. Thompson, es un magnífico ejemplo de esa clase de colaboración internacional.

También se destaca la relevancia de integrar resultados ya disponibles. Tres ejemplos son ‘NeuroSynth’, los ‘Interactive Cognitive-Brain Maps’, o el reciente meta-análisis de Basten et al. (2015).

Los desarrollos tecnológicos serán, por supuesto, cruciales. Algunos ejemplos son ‘Big Brain’, el análisis de la ‘actividad dinámica del calcio’ en la comunicación neuronal, el análisis de sistemas complejos llevado a cabo por el grupo que lidera Danielle Bassett, o el proyecto japonés centrado en interactuar con el cerebro usando sofisticados sistemas de neurofeedback.

En resumidas cuentas, pienso que debemos ser consecuentes con la declaración de que “ultimatelly, everything is in the brain”. Persigamos respuestas a la pregunta de cuáles son las características estructurales y funcionales de nuestros cerebros sobre las que se sustentan las diferencias cognitivas que nos separan. Si obtenemos respuestas válidas habremos dado un paso de gigante para resolver otras preguntas por las que también nos llevamos interesando desde hace décadas, relacionadas con, por ejemplo, la influencia de nuestras diferencias genéticas sobre el desarrollo intelectual o la de los factores del entorno que, en concreto, poseen un efecto visible.

Comprender lo que sucede en nuestros cerebros al integrar nuestro genotipos con el entorno, entender la ‘brain connection’, delimitará el margen de preguntas razonables sobre todo lo demás.

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