Las personas inteligentes tardan más en resolver problemas difíciles

El funcionamiento del cerebro humano continúa siendo un enigma a pesar de los avances científicos en este ámbito. En este órgano hay aproximadamente 100.000 millones de neuronas y la cantidad de sinapsis o conexiones que se establecen entre ellas y que son imprescindibles para su supervivencia es todavía mayor. Desde el cerebro se controlan funciones básicas como el ritmo cardíaco o la respiración y se envía información al resto del organismo, una actividad tan extensa y compleja que es muy difícil de comprender.

Un nuevo estudio para desentrañar los misterios de nuestro cerebro ha hecho un curioso y sorprendente hallazgo porque, al contrario de lo que se podría suponer, las personas con un cociente intelectual (CI) más alto tardan más tiempo en resolver problemas difíciles que los individuos con puntuaciones de CI más bajos, y solo son más rápidos en el caso de que se enfrenten a tareas simples.

La investigación ha sido realizada por científicos del BIH y Charité-Universitätsmedizin Berlin, junto con Gustavo Deco, director del grupo de Neurociencia Computacional de la Universidad Pompeu Fabra de Barcelona, que comprobaron en simulaciones cerebrales personalizadas de los 650 participantes que los cerebros con sincronía reducida entre las áreas cerebrales literalmente “sacaban conclusiones” al tomar decisiones, en lugar de esperar hasta que las regiones cerebrales anteriores pudieran completar los pasos de procesamiento necesarios para resolver el problema. De hecho, los modelos cerebrales de los participantes con puntuaciones más altas también necesitaron más tiempo para resolver tareas desafiantes, aunque cometieron menos errores.

“Queremos entender cómo funcionan los procesos de toma de decisiones del cerebro y por qué diferentes personas toman decisiones diferentes”, ha declarado la profesora Petra Ritter, jefa de la Sección de Simulación Cerebral del Instituto de Salud de Berlín en Charité (BIH) y del Departamento de Neurología y Neurología Experimental de Charité–Universitätsmedizin Berlin, refiriéndose a este proyecto, que explican en un artículo publicado en Nature communications.

Cerebros artificiales que actúan como sus homólogos biológicos

Ritter y su equipo emplearon datos digitales de escáneres cerebrales como imágenes de resonancia magnética (IRM) y modelos matemáticos basados ​​en conocimientos teóricos sobre procesos biológicos para simular los mecanismos del cerebro humano. Como resultado obtienen un modelo de cerebro humano general que después mejoran utilizando datos de personas individuales para crear “modelos cerebrales personalizados”.

En este caso trabajaron con datos de 650 participantes del Proyecto Human Connectome, un proyecto estadounidense en el que se han estado estudiado las conexiones neuronales en el cerebro humano desde septiembre de 2010. “Nuestros avatares virtuales igualan el rendimiento intelectual y los tiempos de reacción de sus análogos biológicos”, afirma Ritter.

Descubrieron que los cerebros “más lentos” tanto en los humanos, como en los modelos, estaban más sincronizados entre sí. Esta mayor sincronía permitió que los circuitos neuronales en el lóbulo frontal retrasaran las decisiones por más tiempo que los cerebros que estaban menos coordinados. Los modelos revelaron cómo la coordinación temporal reducida da como resultado que la información requerida para la toma de decisiones no esté disponible cuando se necesite, ni se almacene en la memoria de trabajo.

Recopilar pruebas lleva tiempo y permite tomar decisiones correctas

Las resonancias magnéticas funcionales en estado de reposo mostraron que los solucionadores más lentos tenían una conectividad funcional promedio más alta, o sincronía temporal, entre sus regiones cerebrales. En simulaciones cerebrales personalizadas de los 650 participantes, los investigadores pudieron determinar que los cerebros con conectividad funcional reducida literalmente “saltaban a conclusiones” cuando tomaban decisiones, en vez de esperar hasta que las regiones cerebrales anteriores tuvieran tiempo para completar los pasos de procesamiento necesarios para resolver el problema.

Solicitaron a los participantes que identificaran reglas lógicas en una serie de patrones, que se fueron volviendo cada vez más complejas con cada tarea y, por lo tanto, más difíciles de interpretar. Una tarea fácil, por ejemplo, consistiría en frenar rápidamente ante un semáforo en rojo, mientras que una tarea difícil precisaría encontrar metódicamente la mejor ruta en un mapa de carreteras.

En este modelo se produce una competición que se conoce como “el ganador se lo lleva todo” entre diferentes grupos neuronales que intervienen en una decisión, prevaleciendo los grupos neuronales para los que existe una evidencia más fuerte. Sin embargo, cuando se trata de tomar decisiones complejas, dicha evidencia con frecuencia no es lo suficientemente clara para una toma de decisiones rápida, lo que literalmente obliga a los grupos neuronales a sacar conclusiones precipitadas.

“La sincronización, es decir, la formación de redes funcionales en el cerebro, altera las propiedades de la memoria de trabajo y, por lo tanto, la capacidad de 'soportar' períodos prolongados sin tomar una decisión”, ha explicado Michael Schirner, autor principal del estudio y científico del laboratorio de Ritter. “En tareas más desafiantes, debe almacenar el progreso anterior en la memoria de trabajo mientras explora otras rutas de solución y luego las integra entre sí. Esta recopilación de evidencia para una solución particular a veces puede llevar más tiempo, pero también conduce a mejores resultados. Pudimos usar el modelo para mostrar cómo el equilibrio de excitación-inhibición a nivel global de toda la red cerebral afecta la toma de decisiones y la memoria de trabajo a un nivel más granular de grupos neuronales individuales”.