El cerebro de los adolescentes inteligentes madura a su propio ritmo
Estudio: las capacidades tempranas están relacionadas con el ritmo de reorganización del cerebro durante la adolescencia
El nivel de determinadas capacidades cognitivas durante la infancia está relacionado con los cambios en la estructura y el funcionamiento del cerebro durante la adolescencia. En un amplio estudio, los niños con puntuaciones más altas en inteligencia fluida mostraron una reducción más rápida del volumen y la superficie de la materia gris. En cambio, en los niños con buenos resultados en tareas abstractas visoespaciales, la materia blanca maduraba más despacio y durante más tiempo. El trabajo se publicó en la revista Developmental Cognitive Neuroscience.
Durante la infancia y la adolescencia, el cerebro se reorganiza activamente. La materia gris está formada principalmente por cuerpos neuronales: crece durante la infancia y después se reduce parcialmente. Este proceso se relaciona con la «poda sináptica»: la eliminación de algunas conexiones entre las células nerviosas y el ajuste de circuitos más eficientes. La materia blanca está formada por fibras nerviosas que conectan distintas zonas del cerebro. A medida que maduramos, su capa de mielina suele reforzarse, lo que ayuda a que las señales viajen con mayor rapidez y fiabilidad.
También cambian las redes funcionales, es decir, grupos de áreas cerebrales que trabajan de forma coordinada. Los científicos estudiaron cómo las diferencias tempranas en las capacidades cognitivas se relacionan con el desarrollo a largo plazo de estas estructuras y conexiones. Los trabajos anteriores solían ofrecer una «instantánea» del cerebro en un único momento; había menos estudios prolongados que siguieran durante años a las mismas personas.
Phoebe Thomson, Philip Shaw y Divyangana Rakesh, del King’s College London, analizaron datos del proyecto estadounidense Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD), que hace un seguimiento de miles de niños. El análisis incluyó a 10.495 participantes. Se les evaluó en cuatro momentos: el seguimiento comenzó cuando tenían aproximadamente nueve o diez años y continuó hasta mediados de la adolescencia.
Al inicio del estudio, los niños realizaron pruebas de tres tipos de capacidades cognitivas. La inteligencia fluida (fluid cognition) incluye la resolución de problemas nuevos, la memoria y la velocidad de procesamiento de la información. La inteligencia cristalizada (crystallized cognition) refleja los conocimientos acumulados, como el vocabulario y la comprensión lectora. El tercer indicador fue el razonamiento matricial: la capacidad de detectar patrones en tareas visuales y espaciales.
El desarrollo cerebral se evaluó mediante tres tipos de resonancia magnética (RM): imágenes estructurales de la materia gris, RM de difusión para estudiar la microestructura de la materia blanca y RM funcional en estado de reposo, que registra la coordinación de la actividad de las redes cerebrales. En sus cálculos, los investigadores tuvieron en cuenta la situación socioeconómica de la familia, el sexo de los participantes y las diferencias entre los escáneres de los centros de investigación.
Las puntuaciones iniciales más altas en inteligencia fluida se asociaron con una reducción más rápida de la superficie y el volumen de la materia gris. Esta relación fue especialmente marcada en el lóbulo frontal, que participa en el pensamiento complejo y la toma de decisiones. Los autores consideran que el resultado concuerda con la hipótesis de que las conexiones neuronales maduran y se ajustan con mayor rapidez en los niños con puntuaciones cognitivas altas.
Sin embargo, no se encontró una relación estadísticamente significativa entre las puntuaciones de inteligencia y los cambios en el grosor de la corteza. Tampoco se asociaron con cambios estructurales a largo plazo de la materia gris las puntuaciones de inteligencia cristalizada y razonamiento matricial.
La materia blanca se estudió, entre otras medidas, mediante la anisotropía fraccional, un indicador de hasta qué punto las moléculas de agua se desplazan de forma orientada a lo largo de las fibras nerviosas. Un valor más alto suele asociarse a fibras más ordenadas y al desarrollo de las vainas de mielina, aunque esta medida no constituye una medición directa de la mielina.
Los buenos resultados iniciales en razonamiento matricial se asociaron con un indicador inicial más alto de la integridad de la materia blanca, pero después la anisotropía fraccional aumentó más despacio y durante más tiempo. Este patrón se observó en varias vías nerviosas importantes, incluidas las que conectan el lóbulo frontal con otras áreas. No se detectó ninguna relación significativa entre la inteligencia fluida o cristalizada y el desarrollo de la materia blanca.
La RM funcional mostró que las puntuaciones iniciales en los tres indicadores cognitivos estaban relacionadas con la evolución posterior de las interacciones entre las redes cerebrales. En los niños con puntuaciones iniciales más bajas, la conexión entre las distintas redes tendía a fortalecerse con el tiempo. En los participantes con puntuaciones altas no se observó este aumento general; en algunos sistemas que suelen separarse durante la adolescencia, la conexión disminuyó más deprisa. Entre los ejemplos figuran las redes de procesamiento auditivo y de control cognitivo.
Las puntuaciones más altas en inteligencia cristalizada y razonamiento matricial también se asociaron con una separación más nítida entre la red neuronal por defecto —activa durante el pensamiento interno— y las redes de atención de orden superior. A medida que los participantes crecían, estos sistemas se volvían más diferenciados. Los investigadores plantean que esta especialización permite que las distintas redes funcionen con mayor independencia.
Los autores subrayan que el estudio es observacional y no demuestra que una inteligencia alta provoque directamente cambios en el cerebro. Ambos fenómenos pueden deberse a causas comunes, como la genética o las condiciones de desarrollo. Además, en el momento del análisis los datos de la última evaluación estaban incompletos, por lo que los cambios se calcularon principalmente mediante modelos lineales. En realidad, el desarrollo cerebral puede acelerarse y ralentizarse en distintas etapas de la vida; un seguimiento más prolongado ayudará a describir con mayor precisión estas trayectorias no lineales.
El trabajo «Cognitive ability in childhood predicts adolescent structural and functional brain development: A longitudinal study» («Las capacidades cognitivas en la infancia predicen el desarrollo estructural y funcional del cerebro durante la adolescencia: un estudio longitudinal») está firmado por Phoebe Thomson, Philip Shaw y Divyangana Rakesh.
PEREC.RU
La ciencia tiene un talento especial: coger un cerebro complejo que cambia durante años e intentar encajar su desarrollo en una línea ordenadita de un gráfico. Luego el gráfico reconoce, con toda sinceridad, que faltan datos, que el desarrollo puede no ser lineal y que no se ha demostrado la causalidad. Y aun así, aquí las salvedades importan más que cualquier fórmula llamativa sobre «niños inteligentes».
La relación observada no es una receta para acelerar la maduración ni una clasificación de adolescentes por la calidad de su cerebro. No dice que una inteligencia alta ponga en marcha la reorganización ni que un crecimiento más lento de algún indicador signifique retraso. Puede haber trayectorias distintas perfectamente normales, y las mediciones de RM son solo una forma de observar algunos aspectos de un sistema complejo, no de plantarse delante con un cartel que diga «todo aclarado».
Es muy fácil convertir los resultados en un mito resultón: los niños inteligentes supuestamente «maduran antes» porque su cerebro se deshace con más energía de lo que le sobra. El lenguaje científico es más prudente. Habla de asociaciones estadísticas, de varios indicadores distintos y de la posible influencia de la genética y el entorno. Pero la prudencia vende mal en los titulares: sale mucho más a cuenta ofrecer al lector una causa sencilla y una explicación mágica.
También está el conocido compromiso de la investigación: un conjunto de datos amplio impresiona, pero una última ronda de seguimiento incompleta limita las maneras de describir los cambios. El modelo lineal resulta cómodo; por desgracia, el desarrollo humano no tiene por qué adaptarse a la comodidad del modelo. Puede acelerarse, ralentizarse y cambiar de rumbo mientras el analista traza pacientemente una línea recta.
La conclusión práctica no es ponerse de inmediato a entrenar al niño hasta lograr un resultado perfecto ni buscar una curva de RM «correcta». Más bien, conviene recordar que la relación entre las habilidades cognitivas y la maduración del cerebro es más compleja de lo que promete cualquier test. Y si alguien ya se dispone a vender a los padres un programa universal de «desarrollo acelerado», que empiece por señalar dónde demuestran los datos la causalidad. Spoiler: un estudio observacional no la ofrece, por mucho que se lo pidamos.
