Neurociencia e inteligencia

Factores neurológicos responsables de la inteligencia

La neurociencia y la inteligencia se refieren a los diversos factores neurológicos que son parcialmente responsables de la variación de la inteligencia dentro de las especies o entre diferentes especies. Una gran cantidad de investigación en esta área se ha centrado en la base neuronal de la inteligencia humana . Los enfoques históricos para estudiar la neurociencia de la inteligencia consistieron en correlacionar los parámetros externos de la cabeza, por ejemplo la circunferencia de la cabeza, con la inteligencia. [1] También se han utilizado medidas post mortem del peso y el volumen del cerebro. [1] Las metodologías más recientes se centran en examinar los correlatos de la inteligencia dentro del cerebro vivo utilizando técnicas como la resonancia magnética ( MRI ), la resonancia magnética funcional (fMRI), la electroencefalografía (EEG), la tomografía por emisión de positrones y otras medidas no invasivas de la estructura y la actividad cerebral. [1]

Los investigadores han podido identificar correlatos de la inteligencia dentro del cerebro y su funcionamiento. Estos incluyen el volumen cerebral total, [2] el volumen de materia gris, [3] el volumen de materia blanca, [4] la integridad de la materia blanca, [5] el grosor cortical [3] y la eficiencia neuronal. [6]

El análisis de los parámetros de los sistemas intelectuales, los patrones de su surgimiento y evolución, las características distintivas y las constantes y límites de sus estructuras y funciones permitieron medir y comparar la capacidad de las comunicaciones (~100 m/s), cuantificar el número de componentes de los sistemas intelectuales (~10 11 neuronas) y calcular el número de enlaces exitosos responsables de la cooperación (~10 14 sinapsis). [7]

Aunque la base de evidencia para nuestra comprensión de la base neuronal de la inteligencia humana ha aumentado enormemente en los últimos 30 años, se necesita aún más investigación para comprenderla completamente. [1]

La base neuronal de la inteligencia también se ha examinado en animales como primates , cetáceos y roedores . [8]

Humanos

Volumen cerebral

Uno de los principales métodos utilizados para establecer una relación entre la inteligencia y el cerebro es el uso de medidas del volumen cerebral. [1] Los primeros intentos de estimar el volumen cerebral se realizaron utilizando medidas de parámetros externos de la cabeza, como la circunferencia de la cabeza como indicador del tamaño del cerebro. [1] Las metodologías más recientes empleadas para estudiar esta relación incluyen mediciones post mortem del peso y el volumen del cerebro. Estas tienen sus propias limitaciones y fortalezas. [9] La aparición de la resonancia magnética como una medida no invasiva de alta precisión de la estructura y función del cerebro vivo (utilizando fMRI) hizo que este fuera el método predominante y preferido para medir el volumen cerebral. [1]

En general, un mayor tamaño y volumen cerebral se asocia con un mejor funcionamiento cognitivo y una mayor inteligencia. [1] Las regiones específicas que muestran la correlación más sólida entre el volumen y la inteligencia son los lóbulos frontal, temporal y parietal del cerebro. [10] [11] [12] Se han realizado una gran cantidad de estudios con correlaciones positivas uniformes, lo que lleva a la conclusión generalmente segura de que los cerebros más grandes predicen una mayor inteligencia. [13] [14] En adultos sanos, la correlación del volumen cerebral total y el CI es de aproximadamente 0,4 cuando se utilizan pruebas de alta calidad. [15] Un estudio a gran escala (n = 29k) que utilizó el Biobanco del Reino Unido encontró una correlación de .275. La fuerza de esta relación no dependía del sexo, lo que contradice algunos estudios anteriores. [16] Un estudio que utilizó un diseño de hermanos en dos muestras de tamaño mediano encontró evidencia de causalidad con un tamaño del efecto de .19. [17] Este diseño de estudio descarta los factores de confusión que varían entre familias, pero no los que varían dentro de las familias.

Se sabe menos sobre la variación en escalas menores que el volumen cerebral total. Una revisión metaanalítica de McDaniel encontró que la correlación entre la inteligencia y el tamaño cerebral in vivo era mayor para las mujeres (0,40) que para los hombres (0,25). [18] El mismo estudio también encontró que la correlación entre el tamaño cerebral y la inteligencia aumentaba con la edad, y los niños mostraban correlaciones menores. [18] Se ha sugerido que el vínculo entre mayores volúmenes cerebrales y mayor inteligencia está relacionado con la variación en regiones cerebrales específicas: una medida de todo el cerebro subestimaría estos vínculos. [10] Para funciones más específicas que la inteligencia general, los efectos regionales pueden ser más importantes. Por ejemplo, la evidencia sugiere que en los adolescentes que aprenden nuevas palabras, el crecimiento del vocabulario está asociado con la densidad de materia gris en los giros supramarginales posteriores bilaterales . [19] Pequeños estudios han mostrado cambios transitorios en la materia gris asociados con el desarrollo de una nueva habilidad física (malabarismo) en la corteza occipitotemporal [20]

El volumen cerebral no es un relato perfecto de la inteligencia: la relación explica una cantidad modesta de varianza en la inteligencia: del 12% al 36% de la varianza. [9] [10] La cantidad de varianza explicada por el volumen cerebral también puede depender del tipo de inteligencia medida. [9] Hasta el 36% de la varianza en la inteligencia verbal puede explicarse por el volumen cerebral, mientras que solo aproximadamente el 10% de la varianza en la inteligencia visoespacial puede explicarse por el volumen cerebral. [9] Un estudio de 2015 realizado por el investigador Stuart J. Ritchie encontró que el tamaño del cerebro explicaba el 12% de la varianza en la inteligencia entre individuos. [21] Estas advertencias implican que hay otros factores importantes que influyen en la inteligencia de un individuo aparte del tamaño del cerebro. [1] En un gran metaanálisis que consta de 88 estudios, Pietschnig et al. (2015) estimaron que la correlación entre el volumen cerebral y la inteligencia es de aproximadamente un coeficiente de correlación de 0,24, lo que equivale a una varianza del 6%. [22] Teniendo en cuenta la calidad de la medición, el tipo de muestra y el rango de CI, la asociación metaanalítica del volumen cerebral parece ser de ~ .4 en adultos normales. [15] El investigador Jakob Pietschnig sostuvo que la fuerza de la asociación positiva del volumen cerebral y el CI sigue siendo sólida, pero ha sido sobreestimada en la literatura. Ha afirmado que " es tentador interpretar esta asociación en el contexto de la evolución cognitiva humana y las diferencias de las especies en el tamaño del cerebro y la capacidad cognitiva, demostramos que no está justificado interpretar el tamaño del cerebro como un proxy isomórfico de las diferencias de inteligencia humana ". [22]

Materia gris

La materia gris se ha estudiado como posible base biológica de las diferencias en la inteligencia. De manera similar al volumen cerebral, el volumen global de materia gris se asocia positivamente con la inteligencia. [1] Más específicamente, una mayor inteligencia se ha asociado con una mayor cantidad de materia gris cortical en la corteza prefrontal y temporal posterior en adultos. [3] Además, se ha demostrado que tanto la inteligencia verbal como la no verbal se correlacionan positivamente con el volumen de materia gris en los lóbulos parietal, temporal y occipital en adultos jóvenes sanos, lo que implica que la inteligencia se asocia con una amplia variedad de estructuras dentro del cerebro. [23]

Parece haber diferencias de género en la relación entre la materia gris y la inteligencia entre hombres y mujeres. [24] Los hombres parecen mostrar más correlaciones entre inteligencia y materia gris en los lóbulos frontal y parietal, mientras que las correlaciones más fuertes entre inteligencia y materia gris en las mujeres se pueden encontrar en los lóbulos frontales y el área de Broca . [24] Sin embargo, estas diferencias no parecen afectar la inteligencia general, lo que implica que los mismos niveles de capacidad cognitiva se pueden alcanzar de diferentes maneras. [24]

Una metodología específica utilizada para estudiar los correlatos de la materia gris con la inteligencia en áreas del cerebro se conoce como morfometría basada en vóxeles (VBM). La VBM permite a los investigadores especificar áreas de interés con gran resolución espacial, lo que permite el examen de áreas de materia gris correlacionadas con la inteligencia con una mayor resolución especial. La VBM se ha utilizado para correlacionar positivamente la materia gris con la inteligencia en los lóbulos frontal, temporal, parietal y occipital en adultos sanos. [25] La VBM también se ha utilizado para demostrar que el volumen de materia gris en la región medial de la corteza prefrontal y la corteza prefrontal dorsomedial se correlaciona positivamente con la inteligencia en un grupo de 55 adultos sanos. [26] La VBM también se ha utilizado con éxito para establecer una correlación positiva entre los volúmenes de materia gris en la corteza cingulada anterior y la inteligencia en niños de 5 a 18 años de edad. [27]

También se ha demostrado que la materia gris se correlaciona positivamente con la inteligencia en los niños. [27] [28] [29] Reis y colegas [29] han descubierto que la materia gris en la corteza prefrontal contribuye de manera más sólida a la variación en la inteligencia en niños entre 5 y 17 años, mientras que la materia gris subcortical está relacionada con la inteligencia en menor medida. Frangou y colegas [28] examinaron la relación entre la materia gris y la inteligencia en niños y adultos jóvenes de entre 12 y 21 años, y descubrieron que la materia gris en la corteza orbitofrontal , el giro cingulado, el cerebelo y el tálamo se correlacionaba positivamente con la inteligencia, mientras que la materia gris en el núcleo caudado se correlacionaba negativamente con la inteligencia. Sin embargo, la relación entre el volumen de materia gris y la inteligencia solo se desarrolla con el tiempo, ya que no se puede encontrar una relación positiva significativa entre el volumen de materia gris y la inteligencia en niños menores de 11 años. [27]

Una advertencia subyacente a la investigación sobre la relación entre el volumen de materia gris y la inteligencia se demuestra mediante la hipótesis de la eficiencia neuronal. [6] [30] Los hallazgos de que los individuos más inteligentes son más eficientes en el uso de sus neuronas podrían indicar que la correlación de la materia gris con la inteligencia refleja la eliminación selectiva de sinapsis no utilizadas y, por lo tanto, un mejor circuito cerebral. [31]

Materia blanca

De manera similar a la materia gris, se ha demostrado que la materia blanca se correlaciona positivamente con la inteligencia en los humanos. [1] [4] La materia blanca consiste principalmente en axones neuronales mielinizados, responsables de enviar señales entre neuronas. El color blanco rosado de la materia blanca es en realidad el resultado de estas vainas de mielina que aíslan eléctricamente a las neuronas que transmiten señales a otras neuronas. La materia blanca conecta diferentes regiones de materia gris en el cerebro. Estas interconexiones hacen que el transporte sea más fluido y nos permiten realizar tareas más fácilmente. Se han encontrado correlaciones significativas entre la inteligencia y el cuerpo calloso , ya que las áreas callosas más grandes se han correlacionado positivamente con el rendimiento cognitivo. [1] Sin embargo, parece haber diferencias en la importancia de la materia blanca entre la inteligencia verbal y no verbal, ya que, aunque tanto las medidas verbales como las no verbales de inteligencia se correlacionan positivamente con el tamaño del cuerpo calloso, la correlación entre la inteligencia y el tamaño del cuerpo calloso fue mayor (.47) para las medidas no verbales que para las medidas verbales (.18). [32] El modelado geométrico basado en mallas anatómicas [33] [34] [35] también ha demostrado correlaciones positivas entre el grosor del cuerpo calloso y la inteligencia en adultos sanos. [36]

También se ha descubierto que la integridad de la materia blanca está relacionada con la inteligencia. [5] La integridad de la sustancia blanca es importante para la velocidad de procesamiento de la información y, por lo tanto, una integridad reducida de la sustancia blanca está relacionada con una menor inteligencia. [5] El efecto de la integridad de la sustancia blanca está mediado completamente por la velocidad de procesamiento de la información. [5] Estos hallazgos indican que el cerebro está estructuralmente interconectado y que las fibras axónicas son fundamentalmente importantes para el procesamiento rápido de la información y, por lo tanto, para la inteligencia general. [5]

En contradicción con los hallazgos descritos anteriormente, el VBM no logró encontrar una relación entre el cuerpo calloso y la inteligencia en adultos sanos. [25] Esta contradicción puede interpretarse como que la relación entre el volumen de materia blanca y la inteligencia no es tan sólida como la de la materia gris y la inteligencia. [1]

Grosor cortical

También se ha descubierto que el grosor cortical se correlaciona positivamente con la inteligencia en los seres humanos. [3] Sin embargo, la tasa de crecimiento del grosor cortical también está relacionada con la inteligencia. [31] En la primera infancia, el grosor cortical muestra una correlación negativa con la inteligencia, mientras que en la infancia tardía esta correlación ha cambiado a una positiva. [31] Se descubrió que los niños más inteligentes desarrollaban el grosor cortical de forma más constante y durante períodos de tiempo más largos que los niños menos brillantes. [31] Los estudios han descubierto que el grosor cortical explica el 5% de la varianza de la inteligencia entre individuos. [21] En un estudio realizado para encontrar asociaciones entre el grosor cortical y la inteligencia general entre diferentes grupos de personas, el sexo no jugó un papel en la inteligencia. [37] Aunque es difícil atribuir la inteligencia a la edad en función del grosor cortical debido a las diferentes circunstancias socioeconómicas y niveles educativos, los sujetos mayores (17 - 24) tendían a tener menos variaciones en términos de inteligencia que en comparación con los sujetos más jóvenes (19 - 17). [37] [ dudosodiscutir ]

Convolución cortical

La convolución cortical ha aumentado el plegamiento de la superficie del cerebro a lo largo de la evolución humana. Se ha planteado la hipótesis de que el alto grado de convolución cortical puede ser un sustrato neurológico que sustenta algunas de las capacidades cognitivas más distintivas del cerebro humano. En consecuencia, la inteligencia individual dentro de la especie humana podría estar modulada por el grado de convolución cortical. [38]

Un análisis publicado en 2019 encontró que los contornos de los cerebros de 677 niños y adolescentes (edad media de 12,72 años) tenían una correlación genética de casi 1 entre el coeficiente intelectual y el área de superficie del giro supramarginal en el lado izquierdo del cerebro. [39] [40]

Eficiencia neuronal

La hipótesis de la eficiencia neuronal postula que los individuos más inteligentes muestran una menor activación en el cerebro durante las tareas cognitivas, medida por el metabolismo de la glucosa. [6] Una pequeña muestra de participantes (N=8) mostró correlaciones negativas entre la inteligencia y las tasas metabólicas regionales absolutas que oscilaban entre -0,48 y -0,84, medidas por tomografías por emisión de positrones, lo que indica que los individuos más brillantes eran procesadores de información más eficaces, ya que utilizan menos energía. [6] Según una extensa revisión de Neubauer y Fink [41], una gran cantidad de estudios (N=27) han confirmado este hallazgo utilizando métodos como tomografías por emisión de positrones, [42] EEG [43] y fMRI. [44]

Estudios de fMRI y EEG han revelado que la dificultad de la tarea es un factor importante que afecta la eficiencia neuronal. [41] Los individuos más inteligentes muestran eficiencia neuronal solo cuando se enfrentan a tareas de dificultad subjetivamente fácil a moderada, mientras que no se puede encontrar eficiencia neuronal durante tareas difíciles. [45] De hecho, los individuos más capaces parecen invertir más recursos corticales en tareas de alta dificultad. [41] Esto parece ser especialmente cierto para la corteza prefrontal, ya que los individuos con mayor inteligencia mostraron una mayor activación de esta área durante tareas difíciles en comparación con los individuos con menor inteligencia. [46] [47] Se ha propuesto que la razón principal para el fenómeno de la eficiencia neuronal podría ser que los individuos con alta inteligencia son mejores para bloquear la información que interfiere que los individuos con baja inteligencia. [48]

Investigaciones adicionales

Algunos científicos prefieren observar variables más cualitativas para relacionarlas con el tamaño de regiones mensurables de función conocida, por ejemplo relacionando el tamaño de la corteza visual primaria con sus funciones correspondientes, la del rendimiento visual. [49] [50]

En un estudio sobre el crecimiento de la cabeza de 633 niños nacidos a término de la cohorte Avon Longitudinal Study of Parents and Children , se demostró que el crecimiento prenatal y el crecimiento durante la infancia estaban asociados con el CI posterior. La conclusión del estudio fue que el volumen cerebral que un niño alcanza a la edad de 1 año ayuda a determinar la inteligencia posterior. El crecimiento del volumen cerebral después de la infancia puede no compensar un crecimiento anterior más deficiente. [51]

Existe una relación entre el coeficiente intelectual y la miopía . Una explicación sugerida es que uno o varios genes pleiotrópicos afectan simultáneamente el tamaño de la neocorteza cerebral y de los ojos. [52]

Teoría de la integración parietofrontal

En 2007, Behavioral and Brain Sciences publicó un artículo que proponía un modelo biológico de la inteligencia basado en 37 estudios de neuroimagen revisados ​​por pares ( Jung & Haier , 2007). Su revisión de una gran cantidad de datos de imágenes funcionales ( resonancia magnética funcional y tomografía por emisión de positrones ) e imágenes estructurales ( resonancia magnética de difusión , morfometría basada en vóxeles , espectroscopia de resonancia magnética in vivo ) sostiene que la inteligencia humana surge de una red neuronal distribuida e integrada que comprende regiones cerebrales en los lóbulos frontal y parietal. [53]

Un estudio reciente de mapeo de lesiones realizado por Barbey y sus colegas proporciona evidencia para apoyar la teoría P-FIT de la inteligencia. [54] [55] [56]

Las lesiones cerebrales a una edad temprana aisladas en un lado del cerebro generalmente resultan en una función intelectual relativamente intacta y con un coeficiente intelectual dentro del rango normal. [57]

Primates

Tamaño del cerebro

Otra teoría sobre el tamaño del cerebro en los vertebrados es que podría estar relacionado con las habilidades sociales más que con las mecánicas. El tamaño de la corteza cerebral se relaciona directamente con el estilo de vida de pareja y, entre los primates, el tamaño de la corteza cerebral varía directamente con las demandas de vivir en una red social grande y compleja. En comparación con otros mamíferos, los primates tienen tamaños cerebrales significativamente mayores. Además, se ha descubierto que la mayoría de los primates son poliginandros y tienen muchas relaciones sociales con otros. Aunque no son concluyentes, algunos estudios han demostrado que esta condición poliginandrica se correlaciona con el tamaño del cerebro. [58]

Se ha descubierto que la inteligencia en los chimpancés está relacionada con el tamaño del cerebro, el volumen de materia gris y el grosor cortical, como en los humanos. [59]

Salud

Varios factores ambientales relacionados con la salud pueden provocar un deterioro cognitivo significativo, en particular si se producen durante el embarazo y la infancia, cuando el cerebro está creciendo y la barrera hematoencefálica es menos eficaz. Los países desarrollados han aplicado varias políticas sanitarias en relación con los nutrientes y las toxinas que se sabe que influyen en la función cognitiva. Entre ellas se incluyen leyes que exigen la fortificación de determinados productos alimenticios y leyes que establecen niveles seguros de contaminantes (por ejemplo, plomo , mercurio y organoclorados). Se han propuesto recomendaciones de políticas integrales destinadas a reducir el deterioro cognitivo en los niños. [60]


Véase también

Referencias

  1. ^ abcdefghijklm Luders, E.; Narr, KL; Thompson, PM; Toga, AW (2009). "Correlatos neuroanatómicos de la inteligencia". Inteligencia . 37 (2): 156-163. doi :10.1016/j.intell.2008.07.002. PMC  2770698 . PMID  20160919.
  2. ^ Pietschnig J, Penke L, Wicherts JM, Zeiler M, Voracek M (2015). "Metaanálisis de las asociaciones entre el volumen del cerebro humano y las diferencias de inteligencia: ¿Qué tan fuertes son y qué significan?". Neuroscience & Biobehavioral Reviews . 57 : 411–32. doi :10.1016/j.neubiorev.2015.09.017. PMID  26449760. S2CID  23180321.
  3. ^ abcd Narr, KL; Woods, RP; Thompson, PM; Szeszko, P.; Robinson, D.; Dimtcheva, T.; Bilder, RM (2007). "Relaciones entre el CI y el espesor de la materia gris cortical regional en adultos sanos". Corteza cerebral . 17 (9): 2163–2171. doi : 10.1093/cercor/bhl125 . PMID  17118969.
  4. ^ ab Gur, RC; Turetsky, BI; Matsui, M.; Yan, M.; Bilker, W.; Hughett, P.; Gur, RE (1999). "Diferencias de sexo en la materia gris y blanca del cerebro en adultos jóvenes sanos: correlaciones con el rendimiento cognitivo". Journal of Neuroscience . 19 (10): 4065–4072. doi :10.1523/JNEUROSCI.19-10-04065.1999. PMC 6782697 . PMID  10234034. 
  5. ^ abcde Penke, L.; Maniega, SM; Bastin, ME; Hernandez, MV; Murray, C.; Royle, NA; Deary, IJ (2012). "La integridad del tracto de sustancia blanca del cerebro como base neural para la inteligencia general". Psiquiatría molecular . 17 (10): 1026–1030. doi :10.1038/mp.2012.66. PMID  22614288. S2CID  2334558.
  6. ^ abcd Haier, RJ; Siegel, BV; Nuechterlein, KH; Hazlett, E.; Wu, JC; Paek, J.; Buchsbaum, MS (1988). "La tasa metabólica de la glucosa cortical se correlaciona con el razonamiento abstracto y la atención estudiada con tomografía por emisión de positrones". Inteligencia . 12 (2): 199–217. doi :10.1016/0160-2896(88)90016-5.
  7. ^ Eryomin, AL (2022). "Biofísica de la evolución de los sistemas intelectuales". Biofísica . 67 (2): 320–326. doi :10.1134/S0006350922020051. PMC 9244026 . PMID  35789557. 
  8. ^ Dunbar, RI; Shultz, S. (2007). "Evolución en el cerebro social". Science . 317 (5843): 1344–1347. Bibcode :2007Sci...317.1344D. doi :10.1126/science.1145463. PMID  17823343. S2CID  1516792.
  9. ^ abcd Witelson, SF; Beresh, H.; Kigar, DL (2006). "Inteligencia y tamaño cerebral en 100 cerebros post mortem: factores de sexo, lateralización y edad". Cerebro . 129 (2): 386–398. doi : 10.1093/brain/awh696 . PMID  16339797.
  10. ^ abc Andreasen, NC; Flaum, M.; Victor Swayze, II; O'Leary, DS; Alliger, R.; Cohen, G. (1993). "Inteligencia y estructura cerebral en individuos normales". Am J Psychiatry . 150 (1): 130–4. doi :10.1176/ajp.150.1.130. PMID  8417555.
  11. ^ Flashman, LA; Andreasen, NC; Flaum, M.; Swayze, VW (1997). "Inteligencia y volúmenes cerebrales regionales en controles normales". Inteligencia . 25 (3): 149–160. doi :10.1016/s0160-2896(97)90039-8.
  12. ^ MacLullich, AMJ; Ferguson, KJ; Deary, IJ; Seckl, JR; Starr, JM; Wardlaw, JM (2002). "La capacidad intracraneal y los volúmenes cerebrales están asociados con la cognición en hombres ancianos sanos". Neurología . 59 (2): 169–174. doi :10.1212/wnl.59.2.169. PMID  12136052. S2CID  46043963.
  13. ^ Gray, JR; Thompson, PM (2004). "Neurobiología de la inteligencia: ciencia y ética". Nature Reviews Neuroscience . 5 (6): 471–482. doi :10.1038/nrn1405. PMID  15152197. S2CID  2430677.
  14. ^ Toga, AW; Thompson, PM (2005). "Genética de la estructura cerebral y la inteligencia". Annu. Rev. Neurosci . 28 : 1–23. doi :10.1146/annurev.neuro.28.061604.135655. PMID  15651931. S2CID  780961.
  15. ^ ab Gignac, Gilles E.; Bates, Timothy C. (2017). "Volumen cerebral e inteligencia: el papel moderador de la calidad de la medición de la inteligencia" (PDF) . Inteligencia . 64 : 18–29. doi :10.1016/j.intell.2017.06.004. hdl : 20.500.11820/a61135a7-6389-4f5c-9a4e-24403ba7e873 . S2CID  84839916.
  16. ^ Cox, SR; Ritchie, SJ; Fawns-Ritchie, C.; Tucker-Drob, EM; Deary, IJ (1 de septiembre de 2019). "Correlaciones de imágenes cerebrales estructurales con la inteligencia general en el Biobanco del Reino Unido". Intelligence . 76 : 101376. doi :10.1016/j.intell.2019.101376. ISSN  0160-2896. PMC 6876667 . PMID  31787788. 
  17. ^ Lee, James J.; McGue, Matt; Iacono, William G.; Michael, Andrew M.; Chabris, Christopher F. (julio de 2019). "La influencia causal del tamaño del cerebro en la inteligencia humana: evidencia de asociaciones fenotípicas intrafamiliares y modelado GWAS". Intelligence . 75 : 48–58. doi :10.1016/j.intell.2019.01.011. PMC 7440690 . PMID  32831433. 
  18. ^ ab McDaniel, MA (2005). "Las personas con cerebros grandes son más inteligentes: un metaanálisis de la relación entre el volumen cerebral in vivo y la inteligencia". Intelligence . 33 (4): 337–346. doi :10.1016/j.intell.2004.11.005.
  19. ^ Lee, H.; Devlin, JT; Shakeshaft, C.; Stewart, LH; Brennan, A.; Glensman, J.; Price, CJ (2007). "Huellas anatómicas de la adquisición de vocabulario en el cerebro adolescente" (PDF) . The Journal of Neuroscience . 27 (5): 1184–1189. doi :10.1523/jneurosci.4442-06.2007. PMC 6673201 . PMID  17267574. 
  20. ^ Driemeyer, J.; Boyke, J.; Gaser, C.; Büchel, C.; May, A. (2008). "Cambios en la materia gris inducidos por el aprendizaje: una revisión". PLOS ONE . ​​3 (7): e2669. Bibcode :2008PLoSO...3.2669D. doi : 10.1371/journal.pone.0002669 . PMC 2447176 . PMID  18648501. 
  21. ^ ab Ritchie, Stuart J.; Cabina, Tom; Valdés Hernández, María del C.; Corley, Janie; Maniega, Susana Muñoz; Vaya, Alan J.; Royle, Natalie A.; Pattie, Alison; Karama, Sherif (1 de enero de 2015). "Más allá de un cerebro más grande: inteligencia y imágenes cerebrales estructurales multivariables". Inteligencia . 51 : 47–56. doi :10.1016/j.intell.2015.05.001. ISSN  0160-2896. PMC 4518535 . PMID  26240470. 
  22. ^ ab Pietschnig, Jakob; Penke, Lars; Wicherts, Jelte M.; Zeiler, Michael; Voracek, Martin (1 de octubre de 2015). "Metaanálisis de las asociaciones entre el volumen del cerebro humano y las diferencias de inteligencia: ¿Qué tan fuertes son y qué significan?". Neuroscience & Biobehavioral Reviews . 57 : 411–432. doi :10.1016/j.neubiorev.2015.09.017. PMID  26449760. S2CID  23180321.
  23. ^ Colom, R.; Jung, RE; Haier, RJ (2006). "Sitios cerebrales distribuidos para el factor g de la inteligencia". NeuroImage . 31 (3): 1359–1365. doi :10.1016/j.neuroimage.2006.01.006. PMID  16513370. S2CID  33222604.
  24. ^ abc Haier, RJ; Jung, RE; Yeo, RA; Head, K.; Alkire, MT (2005). "La neuroanatomía de la inteligencia general: el sexo importa". NeuroImage . 25 (1): 320–327. doi :10.1016/j.neuroimage.2004.11.019. PMID  15734366. S2CID  4127512.
  25. ^ ab Haier, RJ; Jung, RE; Yeo, RA; Head, K.; Alkire, MT (2004). "Variación estructural del cerebro e inteligencia general". NeuroImage . 23 (1): 425–433. doi :10.1016/j.neuroimage.2004.04.025. PMID  15325390. S2CID  29426973.
  26. ^ Gong, QY; Sluming, V.; Mayes, A.; Keller, S.; Barrick, T.; Cezayirli, E.; Roberts, N. (2005). "La morfometría y la estereología basadas en vóxeles proporcionan evidencia convergente de la importancia de la corteza prefrontal medial para la inteligencia fluida en adultos sanos". NeuroImage . 25 (4): 1175–1186. doi :10.1016/j.neuroimage.2004.12.044. PMID  15850735. S2CID  6986485.
  27. ^ abc Wilke, M.; Sohn, JH; Byars, AW; Holland, SK (2003). "Puntos brillantes: correlaciones del volumen de materia gris con el CI en una población pediátrica normal". NeuroImage . 20 (1): 202–215. doi :10.1016/s1053-8119(03)00199-x. PMID  14527581. S2CID  14583968.
  28. ^ ab Frangou, S.; Chitins, X.; Williams, SC (2004). "Mapeo del coeficiente intelectual y la densidad de materia gris en jóvenes sanos". NeuroImage . 23 (3): 800–805. doi :10.1016/j.neuroimage.2004.05.027. PMID  15528081. S2CID  16808023.
  29. ^ ab Reiss, AL; Abrams, MT; Singer, HS; Ross, JL; Denckla, MB (1996). "Desarrollo cerebral, género y CI en niños. Un estudio de imágenes volumétricas". Cerebro . 119 (5): 1763–1774. doi : 10.1093/brain/119.5.1763 . PMID  8931596.
  30. ^ Haier, RJ; Siegel, B.; Tang, C.; Abel, L.; Buchsbaum, MS (1992). "Inteligencia y cambios en la tasa metabólica de glucosa cerebral regional después del aprendizaje". Inteligencia . 16 (3): 415–426. doi :10.1016/0160-2896(92)90018-m.
  31. ^ abcd Shaw, P.; Greenstein, D.; Lerch, J.; Clasen, L.; Lenroot, R.; Gogtay, N.; Giedd, J. (2006). "Habilidad intelectual y desarrollo cortical en niños y adolescentes". Nature . 440 (7084): 676–679. Bibcode :2006Natur.440..676S. doi :10.1038/nature04513. PMID  16572172. S2CID  3079565.
  32. ^ Fletcher, JM; Bohan, TP; Brandt, ME; Brookshire, BL; Beaver, SR; Francis, DJ; Miner, ME (1992). "Materia blanca cerebral y cognición en niños hidrocefálicos". Archivos de Neurología . 49 (8): 818–824. doi :10.1001/archneur.1992.00530320042010. PMID  1524514.
  33. ^ Thompson, PM; Schwartz, C.; Lin, RT; Khan, AA; Toga, AW (1996). "Análisis estadístico tridimensional de la variabilidad de los surcos en el cerebro humano". The Journal of Neuroscience . 16 (13): 4261–4274. doi : 10.1523/JNEUROSCI.16-13-04261.1996 . PMC 6578992 . PMID  8753887. 
  34. ^ Thompson, PM; Schwartz, C.; Toga, AW (1996). "Algoritmos de malla aleatoria de alta resolución para crear un atlas de superficie tridimensional probabilístico del cerebro humano". NeuroImage . 3 (1): 19–34. doi :10.1006/nimg.1996.0003. PMID  9345472. S2CID  15940105.
  35. ^ Thompson, PM; MacDonald, D.; Mega, MS; Holmes, CJ; Evans, AC; Toga, AW (1997). "Detección y mapeo de la estructura cerebral anormal con un atlas probabilístico de superficies corticales". Revista de tomografía asistida por computadora . 21 (4): 567–581. doi :10.1097/00004728-199707000-00008. PMID  9216760.
  36. ^ Luders, E.; Narr, KL; Bilder, RM; Thompson, PM; Szeszko, PR; Hamilton, L.; Toga, AW (2007). "Correlaciones positivas entre el grosor del cuerpo calloso y la inteligencia". NeuroImage . 37 (4): 1457–1464. doi :10.1016/j.neuroimage.2007.06.028. PMC 2754582 . PMID  17689267. 
  37. ^ ab Menary, Kyle; Collins, Paul F.; Porter, James N.; Muetzel, Ryan; Olson, Elizabeth A.; Kumar, Vipin; Steinbach, Michael; Lim, Kelvin O.; Luciana, Monica (1 de enero de 2013). "Asociaciones entre el grosor cortical y la inteligencia general en niños, adolescentes y adultos jóvenes". Inteligencia . 41 (5): 597–606. doi :10.1016/j.intell.2013.07.010. ISSN  0160-2896. PMC 3985090 . PMID  24744452. 
  38. ^ Luders, Eileen; Narr, Katherine L.; Thompson, Paul M.; Toga, Arthur W. (1 de marzo de 2009). "Correlatos neuroanatómicos de la inteligencia". Inteligencia . 37 (2): 156-163. doi :10.1016/j.intell.2008.07.002. ISSN  0160-2896. PMC 2770698 . PMID  20160919. 
  39. ^ "La superficie cerebral revela una superposición en los genes, la inteligencia y la evolución". The Scientist Magazine® . Consultado el 17 de julio de 2019 .
  40. ^ Raznahan, Armin; Giedd, Jay N.; Lee, Nancy Raitano; Wallace, Gregory L.; Chu, Alan; Pritikin, Joshua N.; Seidlitz, Jakob; Liu, Siyuan; Clasen, Liv S. (17 de abril de 2019). "Un análisis genético cuantitativo integral del área de superficie cerebral en jóvenes". Revista de neurociencia . 39 (16): 3028–3040. doi :10.1523/JNEUROSCI.2248-18.2019. ISSN  0270-6474. PMC 6468099 . PMID  30833512. 
  41. ^ abc Neubauer, AC, y Fink, A. (2009). Inteligencia y eficiencia neuronal. Neuroscience & Biobehavioral Review s, 33(7), 1004-1023.
  42. ^ Andreasen, NC; O'Leary, DS; Arndt, S.; Cizadlo, T.; Rezai, K.; Watkins, GL; Boles Ponto, LL; Hichwa, RD (1995). "Estudios PET de la memoria: evocación libre nueva y practicada de narrativas complejas". NeuroImage . 2 (4): 284–295. doi :10.1006/nimg.1995.1036. PMID  9343613. S2CID  19745366.
  43. ^ Doppelmayr, M.; Klimesch, W.; Schwaiger, J.; Auinger, P.; Winkler, T. (1998). "Sincronización theta en el EEG humano y recuperación episódica". Neurosci. Lett . 257 (1): 41–44. doi :10.1016/s0304-3940(98)00805-2. PMID  9857961. S2CID  11307011.
  44. ^ Rypma, B.; D'Esposito, M. (1999). "Los roles de las regiones cerebrales prefrontales en los componentes de la memoria de trabajo: efectos de la carga de memoria y diferencias individuales". PNAS . 96 (11): 6558–6563. Bibcode :1999PNAS...96.6558R. doi : 10.1073/pnas.96.11.6558 . PMC 26921 . PMID  10339627. 
  45. ^ Neubauer, AC, Sange, G., Pfurtscheller, G., 1999. Inteligencia psicométrica y desincronización relacionada con eventos durante la ejecución de una tarea de correspondencia de letras. En: Pfurtscheller, G., Lopes da Silva, FH (Eds.), Desincronización relacionada con eventos (ERD) y fenómenos oscilatorios relacionados con EEG del cerebro despierto. Elsevier, Ámsterdam, págs. 219-231.
  46. ^ Callicott, JH; Mattay, VS; Bertolino, A.; Finn, K.; Coppola, R.; Frank, JA (1999). "Características fisiológicas de las limitaciones de capacidad en la memoria de trabajo reveladas por resonancia magnética funcional". Corteza cerebral . 9 (1): 20–26. doi : 10.1093/cercor/9.1.20 . PMID  10022492.
  47. ^ Rypma, B., Berger, JS, Prabhakaran, V., Bly, BM, Kimberg, DY y Biswal, BB (2006). Correlatos neuronales de la eficiencia cognitiva. NeuroImage, 33(3), 969 –979.
  48. ^ Gray, JR; Chabris, CF; Braver, TS (2003). "Mecanismos neuronales de la inteligencia fluida general". Nature Neuroscience . 6 (3): 316–322. doi :10.1038/nn1014. PMID  12592404. S2CID  10492067.
  49. ^ Schoenemann, PT; Budinger, TF; Sarich, VM; Wang, WS (abril de 2000). "El tamaño del cerebro no predice las capacidades cognitivas dentro de las familias". PNAS . 97 (9): 4932–4937. Bibcode :2000PNAS...97.4932S. doi : 10.1073/pnas.97.9.4932 . PMC 18335 . PMID  10781101. 
  50. ^ Tamaño del cerebro e inteligencia
  51. ^ Catharine R. Gale, Finbar J. O'Callaghan, Maria Bredow, MBChB, Christopher N. Martyn, DPhil y el equipo de estudio del estudio longitudinal de padres e hijos de Avon (4 de octubre de 2006). "La influencia del crecimiento de la cabeza en la vida fetal, la infancia y la niñez en la inteligencia a los 4 y 8 años". Pediatría . 118 (4): 1486–1492. doi :10.1542/peds.2005-2629. PMID  17015539. S2CID  12447118 . Consultado el 6 de agosto de 2006 .{{cite journal}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
  52. ^ Czepita, D.; Lodygowska, E.; Czepita, M. (2008). "¿Son más inteligentes los niños con miopía? Una revisión de la literatura". Annales Academiae Medicae Stetinensis . 54 (1): 13–16, discusión 16. PMID  19127804.
  53. ^ Richard Haier y Rex Jung (26 de julio de 2007). "La teoría de la integración parieto-frontal (P-FIT) de la inteligencia: evidencia convergente de neuroimagen". Ciencias del comportamiento y del cerebro . 30 (2). Cambridge University Press: 135–154. doi :10.1017/S0140525X07001185. PMID  17655784. S2CID  14699011 . Consultado el 28 de septiembre de 2009 .
  54. ^ Barbey, Aron K.; Colom, Roberto; Solomon, Jeffrey; Krueger, Frank; Forbes, Chad; Grafman, Jordan (2012). "Una arquitectura integradora para la inteligencia general y la función ejecutiva revelada por el mapeo de lesiones". Cerebro . 135 (4): 1154–1164. doi :10.1093/brain/aws021. PMC 3326251 . PMID  22396393. 
  55. ^ HealthDay (13 de abril de 2012). "Investigadores mapean regiones cerebrales vinculadas a la inteligencia". US News & World Report.
  56. ^ Yates, Diana. "Los investigadores utilizan datos sobre lesiones cerebrales para mapear la inteligencia en el cerebro". University of Illinois News Bureau . Universidad de Illinois.
  57. ^ Bava, Sunita; Ballantyne, Angela O; Trauner, Doris A (2005). "Disparidad del coeficiente intelectual verbal y de ejecución tras un daño cerebral bilateral temprano". Neurología cognitiva y conductual . 18 (3): 163–70. doi :10.1097/01.wnn.0000178228.61938.3e. PMID  16175020. S2CID  30150030.
  58. ^ Dunbar RI, Shultz S; Shultz (7 de septiembre de 2007). "Evolución en el cerebro social". Science . 317 (5843): 1344–1347. Bibcode :2007Sci...317.1344D. doi :10.1126/science.1145463. PMID  17823343. S2CID  1516792.
  59. ^ Hopkins, William D.; Li, Xiang; Roberts, Neil (noviembre de 2018). "Los chimpancés más inteligentes (Pan troglodytes) tienen cerebros más grandes y un mayor grosor cortical". Intelligence . 74 : 18–24. doi :10.1016/j.intell.2018.11.002. S2CID  150309083.
  60. ^ Olness, K. (2003). "Efectos en el desarrollo cerebral que conducen al deterioro cognitivo: una epidemia mundial". Journal of Developmental and Behavioral Pediatrics . 24 (2): 120–30. doi :10.1097/00004703-200304000-00009. PMID  12692458. S2CID  31999992.
  • Neurociencia para niños
  • Deary, IJ; Penke, L.; Johnson, W. (2010). "La neurociencia de las diferencias de inteligencia humana" (PDF) . Nature Reviews Neuroscience . 11 (3): 201–211. doi :10.1038/nrn2793. hdl : 20.500.11820/9b11fac3-47d0-424c-9d1c-fe6f9ff2ecac . PMID  20145623. S2CID  5136934.
  • Jeremy R. Gray, Departamento de Psicología, Universidad de Yale, y Paul M. Thompson, Laboratorio de Imágenes Neurológicas, Departamento de Neurología, Facultad de Medicina de la Universidad de California, Los Ángeles (junio de 2004). "Neurobiología de la inteligencia: ciencia y ética" (PDF) . Nature Publishing Group, Volumen 5. Archivado desde el original (PDF) el 3 de septiembre de 2006 . Consultado el 6 de agosto de 2006 .{{cite web}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
Obtenido de "https://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Neurociencia_e_inteligencia&oldid=1243371613"