Introducción
La inteligencia es una capacidad compleja que incluye habilidades como la resolución de problemas, el razonamiento, y la adaptabilidad a nuevas situaciones.
Durante décadas, los científicos han buscado desentrañar los misterios de la inteligencia humana. Las investigaciones se han centrado en intentar identificar las bases biológicas de estas capacidades, enfocándose en diversas teorías que atribuyen la inteligencia a regiones específicas del cerebro.
Recientemente, un estudio innovador liderado por Aron Barbey y Evan Anderson1 ha proporcionado nuevas perspectivas sobre cómo las redes neuronales del cerebro influyen en nuestras capacidades cognitivas y de resolución de problemas.
Teorías sobre la inteligencia
Una de las teorías más reconocidas es la Teoría de la Integración Fronto-Parietal (P-FIT), que sugiere que la inteligencia se deriva de la integración funcional de las regiones frontales y parietales del cerebro.
Estas áreas están asociadas con funciones cognitivas como la planificación, la toma de decisiones, y el control cognitivo2.
El estudio reciente de Barbey y Anderson adopta un enfoque diferente.
Utilizando “modelado predictivo basado en conectomas”, los investigadores evaluaron cómo diversas redes neuronales contribuyen a la inteligencia. Su teoría propone que la inteligencia emerge de la arquitectura global del cerebro, abarcando tanto conexiones fuertes como débiles entre diferentes regiones cerebrales.
Las conexiones fuertes están asociadas con la resolución de problemas familiares y la eficiencia en el procesamiento de información, mientras que las conexiones débiles, aunque menos numerosas, proporcionan flexibilidad y capacidad de adaptación a nuevos desafíos,
Otros estudios también han explorado cómo las redes neuronales del cerebro influyen en la inteligencia. Por ejemplo, investigaciones previas han demostrado que la actividad de redes como la red frontoparietal, la red de atención dorsal y la red de saliencia, cuando el individuo está en reposo, puede predecir habilidades cognitivas3.
Un estudio publicado en Nature Neuroscience4 encontró que la conectividad funcional en estado de reposo está relacionada con las diferencias individuales en habilidades cognitivas, sugiriendo que la arquitectura de red del cerebro en reposo puede ser un predictor robusto de la inteligencia.
Conclusiones
Los resultados del estudio de Barbey y Anderson tienen importantes implicaciones. Sugieren que para entender completamente la inteligencia humana, debemos considerar la red global del cerebro en lugar de enfocarnos solo en regiones específicas.
Esta perspectiva global podría influir en el desarrollo de nuevas estrategias educativas y terapéuticas para mejorar las capacidades cognitivas y de resolución de problemas en individuos.
El estudio de Barbey y Anderson, junto con investigaciones complementarias, proporciona una base sólida para entender cómo la arquitectura global del cerebro sustenta nuestras capacidades cognitivas. Este enfoque integrador abre nuevas vías para la investigación y potencialmente para la aplicación práctica en educación y salud mental.
Referencias
1. Barbey, A. K., & Anderson, E. (2024). Connectome-based predictive modeling and the network neuroscience theory of intelligence. Human Brain Mapping. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/hbm.26164
2. Jung, R. E., & Haier, R. J. (2007). The Parieto-Frontal Integration Theory (P-FIT) of intelligence: Converging neuroimaging evidence. Behavioral and Brain Sciences, 30(2), 135-154.
3. Smith, S. M., et al. (2015). A positive-negative mode of population covariation links brain connectivity, demographics and behavior. Nature Neuroscience, 18(11), 1565-1567.
4. Finn, E. S., et al. (2015). Functional connectome fingerprinting: Identifying individuals using patterns of brain connectivity. Nature Neuroscience, 18(11), 1664-1671.
