Construyendo una ciencia de las diferencias individuales desde la neurociencia

El año pasado propuse –apoyándome en lo que sabe la ciencia y en lo que suponemos algunos científicos—que antes de intentar ir más lejos debemos comprender lo que sucede más cerca de través de eso que llamé ‘The Brain Connection’ (TBC). En realidad encontré entonces una denominación para un enfoque con el que llevaba tiempo coqueteando incluso asertivamente.

Usé esta perspectiva TBC, una vez más, para organizar el manuscrito en el se reflejan los contenidos de la sesión que coordiné en el recientemente celebrado, aquí en Madrid, Seminario Internacional sobre los Avances en la Investigación de la Inteligencia.

En este contexto me ha resultado grato encontrarme con un reciente artículo en ‘Trends in Cognitive Sciences’ de Julien Dubois y Ralph Adolphs –del Cal Tech—titulado ‘Building a Science of Individual Differences from fMRI’. En ese informe se subraya la necesidad de estudiar individuos para relacionar sus características cerebrales con sus rasgos psicológicos y sus variaciones genéticas (From the Group to the Individual). Perseguir ese objetivo es ahora posible gracias a los avances tecnológicos:

“Hay un interés por examinar las diferencias individuales en relación al envejecimiento saludable, la personalidad, la inteligencia, el estado de ánimo, y los polimorfismos genéticos”.

Sabiamente, los autores ponen encima de la mesa conceptos básicos de la investigación en Psicología diferencial: fiabilidad y validez. Y, también, subrayan la necesidad de superar los frecuentes tamaños muestrales de los estudios fMRI (entre 10 y 50) porque estudiar un mayor número de individuos (> 100) permite explorar modelos más complejos desde una necesaria perspectiva multivariada.

Sin embargo, la mayor parte de los grupos de investigación no tienen fácil obtener la financiación necesaria para estudiar grupos numerosos de individuos. En tales casos, el estudio debería pre-registrarse y publicar sea cual sea el resultado para que los futuros meta-análisis no posean un carácter sesgado.

En cualquier caso, conviene considerar que existen proyectos a gran escala que ponen a disposición de los científicos grandes bases de datos. Ejemplos son el Human Connectome Project (N = 1200) o el IMAGEN Project (N = 2000):

“Projects such as these are akin to the accelerators used by particle physicists or the large telescopes used by astronomers: a few sites in the world acquire the best possible data, and these data are subsequently probed (for many years) by the best analysts around the world”.

En cuanto a la validez, la pregunta crucial es:

¿Se pueden atribuir las diferencias individuales a la función cerebral?

Es necesario asegurarse de que estamos comparando apropiadamente distintos cerebros. Las aproximaciones multimodales, en las que se combinan distintas señales cerebrales –estructurales y funcionales—serán esenciales para mejorar esas comparaciones. Pero el mejor modo de hacerlo sigue bajo el escrutinio de los científicos. Aún no está claro cuál es el método menos arriesgado.

Con respecto a la fiabilidad, una pregunta fundamental a responder es:

¿Medimos diferencias individuales significativas o ruido?

Hay que ser extremadamente cuidadoso al procesar la información obtenida en el escáner para separar la señal del ruido. En la fMRI hay variables del individuo que influyen en los registros y que con frecuencia no se tratan del modo adecuado. Ejemplos son la tasa respiratoria y cardiaca. Pero tampoco hay que pasarse de la raya porque se corre el riesgo de “throwing the baby out with the bathwater”. El equilibrio es delicado.

Otra de las cuestiones importantes se refiere al uso de correlaciones. Generalmente los cálculos de ese índice se aplican a una determinada muestra de individuos (in-sample). Pero para asegurar que el resultado se puede generalizar hay que estudiar individuos de muestras independientes (out-of-sample):

“Shifting to a predictive framework is neccesary to ensure generalizability and to interpret fMRI-derived statistics at the individual level”.

En suma, Dubois y Adolphs subrayan que considerar las diferencias individuales es esencial para, por ejemplo, ayudarnos a mejorar nuestra comprensión de las diferencias que separan a los ciudadanos en sus niveles de salud según una serie clave de variables de personalidad, según el sexo, la edad o el contexto cultural.

Los datos que se obtienen mediante los registros de resonancia funcional en estado de reposo están ayudando bastante en ese proceso, pero también sería importante diseñar métodos para obtener registros funcionales antes estímulos ecológicamente válidos que capturen la riqueza de las diferencias cognitivas.

Los psicólogos diferenciales tienen bastantes cosas que decir sobre este estimulante proyecto científico basado en la neurociencia. Cabe esperar que no se duerman en los laureles volviendo a revisitar compulsivamente rancias temáticas.