Más allá de la red frontal-parietal para comprender las diferencias intelectuales

Se publica un artículo en ‘Scientific Reports’ en el que se concluye que una mayor conectividad en estado de reposo se asocia a un mayor rendimiento intelectual. Sin embargo, ese resultado no se circunscribe a la red frontal-parietal, sino que incluye también, por ejemplo, la red por defecto (default-mode network).

Los autores llegan a esa conclusión después de revisar la investigación reciente sobre conectividad en estado de reposo, aunque también hacen un estudio empírico propio usando más de 300 casos del Human Connectome Project (HCP). La siguiente figura muestra un resumen de lo observado en esos (escasos) estudios previos.

En su análisis de los datos del HCP se contrastan dos posibilidades. Primero, según la interpretación independiente del contexto apoyada por el modelo P-FIT, la inteligencia debe asociarse a una red frontal-parietal en respuesta a una tarea o en estado de reposo. Segundo, según el modelo neurofisiológico de la inteligencia dependiente del contexto no tiene por qué solaparse el resultado ante una tarea o en estado de reposo.

Los resultados de ese análisis destacan la conectividad entre las siguientes regiones: bilateral superior medial frontal cortex, superior orbital gyrus and temporal cortex, middle cingulate cortex, right middle frontal, and supramarginal gyrus.

Por tanto, a diferencia de las numerosas redes detectadas en el resumen de estudios previos, su investigación subraya exclusivamente las redes frontal-parietal y por defecto. La correlación observada entre conectividad funcional en estado de reposo en las redes identificadas y el rendimiento intelectual fue de aproximadamente 0.4. Además, no se apreció ninguna correlación entre una menor conectividad funcional en reposo y un mayor rendimiento intelectual.

En resumidas cuentas, gana soporte la primera de las dos posibilidades señaladas antes: la red frontal-parietal es relevante para comprender las diferencias de rendimiento intelectual, independientemente de que se usen datos obtenidos al resolver una determinada tarea o en estado de reposo.

Sin embargo, los autores no se sienten satisfechos con ese resultado y reclutan a la red por defecto en su resumen de resultados. Al resolver una tarea suele apreciarse un incremento de actividad en la red frontal-parietal simultáneo a la reducción de la actividad en la red por defecto. Justo lo contrario de lo observado en estado de reposo. Por tanto, ambas redes interactúan de alguna manera.

Mencionan, también, cómo interactúan estas redes en individuos de alta o baja inteligencia: los primeros desactivan la red por defecto con menor intensidad, pero activan en mayor grado la red frontal-parietal. Reconocen, no obstante, que esa evidencia es discutible. Además, y quizá sea el resultado más chocante en este contexto, sus resultados subrayan una correlación positiva entre el nivel intelectual y una mayor conectividad de ambas redes en estado de reposo:

“El modo en el que el cerebro se auto-organiza para alcanzar una óptima configuración de sus redes funcionales en individuos con distinto nivel intelectual sigue siendo una pregunta abierta

(...) quizá las diferencias individuales de inteligencia se sustentan en reconfiguraciones, dinámicas y específicas del contexto, de la actividad local y de la conectividad dentro de sistemas difusos en los que se incluyen regiones de las redes frontal-parietal, por defecto y cíngulo-opercular”.

Bonitas palabras.

Una de las virtudes de este trabajo es que se exploran relaciones significativas usando datos de todo el cerebro, en lugar de correlaciones específicas de determinados ‘edges’. En nuestro equipo también hemos usado esa aproximación NBS (Network-Based Statistics) en colaboración con el Montreal Neurological Institute –en concreto con Yasser Iturria-Medina—y puedo atestiguar que es verdaderamente potente.

El hecho de que se debe ir más allá de la red frontal-parietal tampoco es nuevo para nosotros. Recientemente publicamos un estudio en el que llegamos a una conclusión similar usando datos de conectividad estructural. Pienso que ambas aproximaciones, la estructural y la funcional, deben complementarse de alguna manera, aunque esa combinación pueda llegar a ser relativamente tormentosa en principio.

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