Articulo de referencia

Neurociencia e 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 una misma espec...

La neurociencia y la inteligencia se refieren a los diversos factores neurológicos que son parcialmente responsables de la variación de la inteligencia dentro de una misma especie o entre diferentes especies. Gran parte de la investigación en esta área se ha centrado en la base neural de la inteligencia humana . Los enfoques históricos para estudiar la neurociencia de la inteligencia consistían en correlacionar parámetros externos de la cabeza, por ejemplo, la circunferencia craneal, con la inteligencia. [ 1 ] También se han utilizado mediciones post mortem del peso y el volumen cerebral. [ 1 ] Metodologías más recientes se centran en examinar correlatos de la inteligencia dentro del cerebro vivo utilizando técnicas como la resonancia magnética ( RM ), la resonancia magnética funcional (RMf), 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 ]

Los 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 comunicación (~100 m/s), cuantificar el número de componentes en los sistemas intelectuales (~10¹¹ neuronas ) y calcular el número de enlaces exitosos responsables de la cooperación (~ 10¹⁴ 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, aún se necesita más investigación para comprenderla completamente. [ 1 ]

La base neural 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 de 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 un indicador del tamaño del cerebro. [ 1 ] Metodologías más recientes empleadas para estudiar esta relación incluyen mediciones post mortem del peso y el volumen cerebral. Estas tienen sus propias limitaciones y fortalezas. [ 9 ] La llegada de la resonancia magnética como una medida no invasiva y altamente precisa de la estructura y función del cerebro vivo (utilizando resonancia magnética funcional) la convirtió en 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 robusta entre volumen e inteligencia son los lóbulos frontal, temporal y parietal del cerebro. [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] Se han realizado numerosos estudios con correlaciones uniformemente positivas, 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 0,275. La fuerza de esta relación no dependió del sexo, lo que contradice algunos estudios anteriores. [ 16 ] Un estudio que utilizó un diseño de hermanos en dos muestras de tamaño medio encontró evidencia de causalidad con un tamaño del efecto de 0,19. [ 17 ] Este diseño de estudio descarta los factores de confusión que varían entre familias, pero no aquellos 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, mostrando los niños 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 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) corteza occipitotemporal [ 20 ]

El volumen cerebral no es una explicación perfecta 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 visuoespacial puede explicarse por el volumen cerebral. [ 9 ] Un estudio de 2015 del 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 cuán inteligente es 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 meta-analítica del volumen cerebral parece ser de ~ 0,4 en adultos normales. [ 15 ] El investigador Jakob Pietschnig afirmó que " Es tentador interpretar esta asociación en el contexto de la evolución cognitiva humana y las diferencias de especies en el tamaño del cerebro y la capacidad cognitiva, mostramos que no está justificado interpretar el tamaño del cerebro como un proxy isomórfico de las diferencias de inteligencia humana ". [ 22 ]

Materia gris

Se ha examinado la materia gris como una posible base biológica para 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 mayores correlaciones entre la inteligencia y la materia gris en los lóbulos frontal y parietal, mientras que las correlaciones más fuertes entre la inteligencia y la materia gris en las mujeres se encuentran 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 pueden alcanzarse de diferentes maneras. [ 24 ]

Una metodología específica utilizada para estudiar las correlaciones 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 examinar las áreas de materia gris correlacionadas con la inteligencia con mayor resolución espacial. 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 correlacionan 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 el cíngulo anterior y la inteligencia en niños de 5 a 18 años. [ 27 ]

También se ha demostrado que la materia gris se correlaciona positivamente con la inteligencia en niños. [ 27 ] [ 28 ] [ 29 ] Reis y colegas [ 29 ] han encontrado que la materia gris en la corteza prefrontal contribuye de manera más robusta a la varianza en la inteligencia en niños entre 5 y 17 años, mientras que la materia gris subcortical se relaciona 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 encontraron 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 fundamental en la investigación sobre la relación entre el volumen de materia gris y la inteligencia se demuestra con 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 entre la materia gris y la inteligencia refleja la eliminación selectiva de sinapsis no utilizadas y, por lo tanto, un mejor circuito cerebral. [ 31 ]

sustancia blanca

Al igual que la materia gris, se ha demostrado que la materia blanca se correlaciona positivamente con la inteligencia en humanos. [ 1 ] [ 4 ] La materia blanca se compone principalmente de axones neuronales mielinizados, responsables de transmitir señales entre neuronas. El color blanco rosáceo de la materia blanca es en realidad el resultado de estas vainas de mielina que aíslan eléctricamente 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 con mayor facilidad. Se han encontrado correlaciones significativas entre la inteligencia y el cuerpo calloso , ya que 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, si bien ambas medidas de inteligencia, verbal y no verbal, se correlacionan positivamente con el tamaño del cuerpo calloso, la correlación entre la inteligencia y el tamaño del cuerpo calloso fue mayor (0,47) para las medidas no verbales que para las medidas verbales (0,18). [ 32 ] El modelado geométrico basado en malla anatómica [ 33 ] [ 34 ] [ 35 ] también ha mostrado correlaciones positivas entre el grosor del cuerpo calloso y la inteligencia en adultos sanos. [ 36 ]

También se ha encontrado que la integridad de la sustancia blanca está relacionada con la inteligencia. [ 5 ] La integridad de los tractos de sustancia blanca es importante para la velocidad de procesamiento de la información y, por lo tanto, una integridad reducida de la sustancia blanca se relaciona 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 axonales son de vital importancia para el procesamiento rápido de la información y, por ende, para la inteligencia general. [ 5 ]

En contradicción con los hallazgos descritos anteriormente, la VBM no encontró una relación entre el cuerpo calloso y la inteligencia en adultos sanos. [ 25 ] Esta contradicción puede interpretarse como una señal de 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 ]

Espesor cortical

También se ha encontrado que el grosor cortical se correlaciona positivamente con la inteligencia en 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 se ha vuelto positiva. [ 31 ] Se encontró que los niños más inteligentes desarrollan el grosor cortical de manera más constante y durante períodos de tiempo más largos que los niños menos brillantes. [ 31 ] Los estudios han encontrado 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 vincular la inteligencia con la edad basándose en el grosor cortical debido a las diferentes circunstancias socioeconómicas y niveles educativos, los sujetos mayores (17-24) tendieron a tener menos varianzas en términos de inteligencia en comparación con los sujetos más jóvenes (19-17). [ 37 ]

circunvolución cortical

El plegamiento de la superficie cerebral, conocido como circunvolución cortical , se ha acentuado a lo largo de la evolución humana. Se ha sugerido que este mayor plegamiento constituye la base neurológica de algunas de las funciones cognitivas más singulares del cerebro. En consecuencia, la extensión de la circunvolución cortical podría influir en la configuración de la inteligencia individual dentro de la especie humana. [ 38 ]

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

Eficiencia neuronal

La hipótesis de eficiencia neuronal postula que los individuos más inteligentes muestran menor activación cerebral durante tareas cognitivas, medida mediante 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 oscilaron entre -0,48 y -0,84, medidas mediante tomografías por emisión de positrones (PET), lo que indica que los individuos más brillantes procesaban la información de manera más eficaz, ya que utilizaban menos energía. [ 6 ] Según una extensa revisión de Neubauer y Fink [ 41 ], un gran número de estudios (N=27) han confirmado este hallazgo utilizando métodos como tomografías PET, [ 42 ] electroencefalografía (EEG ) [ 43 ] y resonancia magnética funcional (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 ] Las personas más inteligentes muestran eficiencia neuronal solo cuando se enfrentan a tareas de dificultad subjetivamente fácil a moderada, mientras que no se encuentra eficiencia neuronal durante tareas difíciles. [ 45 ] De hecho, las personas más capaces parecen invertir más recursos corticales en tareas de alta dificultad. [ 41 ] Esto parece ser especialmente cierto para la corteza prefrontal, ya que las personas con mayor inteligencia mostraron una mayor activación de esta área durante tareas difíciles en comparación con las personas con menor inteligencia. [ 46 ] [ 47 ] Se ha propuesto que la razón principal del fenómeno de la eficiencia neuronal podría ser que las personas con alta inteligencia son mejores para bloquear la información interferente que las personas con baja inteligencia. [ 48 ]

Investigación adicional

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

En un estudio sobre el crecimiento craneal de 633 niños nacidos a término de la cohorte del Estudio Longitudinal de Padres e Hijos de Avon , se demostró que el crecimiento prenatal y el crecimiento durante la infancia estaban asociados con el coeficiente intelectual posterior. La conclusión del estudio fue que el volumen cerebral que un niño alcanza al año de edad ayuda a determinar la inteligencia posterior. El crecimiento del volumen cerebral después de la infancia puede no compensar un crecimiento anterior deficiente. [ 51 ]

Existe una asociación entre el coeficiente intelectual y la miopía . Una posible explicación es que uno o varios genes pleiotrópicos afectan simultáneamente el tamaño de la neocorteza ( parte del cerebro) y los ojos. [ 52 ]

teoría de la integración parietofrontal

En 2007, Behavioral and Brain Sciences publicó un artículo principal que proponía un modelo biológico de inteligencia basado en 37 estudios de neuroimagen revisados ​​por pares ( Jung y Haier , 2007). Su revisión de una gran cantidad de datos de imágenes funcionales ( imágenes por 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 ) argumenta 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 colegas proporciona evidencia que respalda 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 preservada y con un CI dentro del rango normal. [ 57 ]

Primates

Tamaño del cerebro

Otra teoría sobre el tamaño del cerebro en los vertebrados sugiere que podría estar relacionado con habilidades sociales más que mecánicas. El tamaño cortical se relaciona directamente con el estilo de vida de vinculación de parejas y, entre los primates, el tamaño de la corteza cerebral varía directamente con las exigencias de vivir en una red social grande y compleja. En comparación con otros mamíferos, los primates tienen cerebros significativamente más grandes. Además, se ha observado que la mayoría de los primates son poliginándricos , es decir, mantienen muchas relaciones sociales con otros individuos. Si bien no es concluyente, algunos estudios han demostrado que esta condición de poliginandria 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, al igual que en los humanos. [ 59 ]

Salud

Diversos factores ambientales relacionados con la salud pueden provocar un deterioro cognitivo significativo, especialmente si ocurren durante el embarazo y la infancia, cuando el cerebro está en desarrollo y la barrera hematoencefálica es menos eficaz. Los países desarrollados han implementado varias políticas de salud con respecto a los nutrientes y toxinas que influyen en la función cognitiva. Estas incluyen leyes que exigen el enriquecimiento de ciertos alimentos y leyes que establecen niveles seguros de contaminantes (por ejemplo, plomo , mercurio y organoclorados). Se han propuesto recomendaciones políticas integrales dirigidas a reducir el deterioro cognitivo en niños. [ 60 ]

Véase también

Referencias

  1. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Luders , E.; Narr, KL; Thompson, PM; Toga, AW (2009). " Correlatos neuroanatómicos de la inteligencia" . Intelligence . 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 asociaciones entre el volumen cerebral 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. 1 2 3 4 Narr, KL; Woods, RP; Thompson, PM; Szeszko, P.; Robinson, D.; Dimtcheva, T.; Bilder, RM (2007). "Relaciones entre el CI y el grosor de la materia gris cortical regional en adultos sanos" . Cerebral Cortex . 17 (9): 2163– 2171. doi : 10.1093/cercor/bhl125 . PMID 17118969 . 
  4. 1 2 Gur, RC; Turetsky, BI; Matsui, M.; Yan, M.; Bilker, W.; Hughett, P.; Gur, RE (1999). "Diferencias sexuales 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. 1 2 3 4 5 Penke, L.; Maniega, SM; Bastin, ME; Hernandez, MV; Murray, C.; Royle, NA; Deary, IJ (2012). "Integridad del tracto de la sustancia blanca cerebral como fundamento neural para la inteligencia general". Molecular Psychiatry . 17 (10): 1026– 1030. doi : 10.1038/mp.2012.66 . PMID 22614288 . S2CID 2334558 .  
  6. 1 2 3 4 Haier, RJ; Siegel, BV; Nuechterlein, KH; Hazlett, E.; Wu, JC; Paek, J.; Buchsbaum, MS (1988). "Correlatos de la tasa metabólica de glucosa cortical del razonamiento abstracto y la atención estudiados con tomografía por emisión de positrones". Intelligence . 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. 1 2 3 4 Witelson, SF; Beresh, H.; Kigar, DL (2006). "Inteligencia y tamaño del cerebro en 100 cerebros post mortem: sexo, lateralización y factores de edad" . Brain . 129 (2): 386– 398. doi : 10.1093/brain/awh696 . PMID 16339797 . 
  10. 1 2 3 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". Intelligence . 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". Neurology . 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. 1 2 Gignac, Gilles E.; Bates, Timothy C. (2017). "Volumen cerebral e inteligencia: el papel moderador de la calidad de la medición de la inteligencia" (PDF) . Intelligence . 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 (2019-09-01). "Correlatos de imágenes cerebrales estructurales de la inteligencia general en UK Biobank" . 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 dentro de la familia y modelado GWAS" . Intelligence . 75 : 48–58 . doi : 10.1016/j.intell.2019.01.011 . PMC 7440690. PMID 32831433 .  
  18. 1 2 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. ^ 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. 1 2 Pietschnig, Jakob; Penke, Lars; Wicherts, Jelte M.; Zeiler, Michael; Voracek, Martin (2015-10-01). "Metaanálisis de asociaciones entre el volumen cerebral 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). "Distributed brain sites for the g-factor of intelligence". NeuroImage . 31 (3): 1359– 1365. doi : 10.1016/j.neuroimage.2006.01.006 . PMID 16513370 . S2CID 33222604 .  
  24. 1 2 3 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. 1 2 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 basada en vóxeles y la estereología 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. 1 2 3 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. 1 2 Frangou, S.; Chitins, X.; Williams, SC (2004). "Mapeo del CI 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. 1 2 Reiss, AL; Abrams, MT; Singer, HS; Ross, JL; Denckla, MB (1996). "Desarrollo cerebral, género y CI en niños: un estudio de imágenes volumétricas" . Brain . 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 regional de glucosa cerebral después del aprendizaje". Intelligence . 16 (3): 415– 426. doi : 10.1016/0160-2896(92)90018-m .
  31. 1 2 3 4 Shaw, P.; Greenstein, D.; Lerch, J.; Clasen, L.; Lenroot, R.; Gogtay, N.; Giedd, J. (2006). " Capacidad 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". Archives of Neurology . 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 3D 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 estructuras cerebrales anormales con un atlas probabilístico de superficies corticales". Journal of Computer Assisted Tomography . 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. 1 2 Menary, Kyle; Collins, Paul F.; Porter, James N.; Muetzel, Ryan; Olson, Elizabeth A.; Kumar, Vipin; Steinbach, Michael; Lim, Kelvin O.; Luciana, Monica (2013-01-01). "Asociaciones entre el grosor cortical y la inteligencia general en niños, adolescentes y adultos jóvenes" . Intelligence . 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. "El área de la superficie cerebral revela una superposición en genes, inteligencia y 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. (2019-04-17). "Análisis genético cuantitativo integral del área de la superficie cerebral en jóvenes" . Journal of Neuroscience . 39 (16): 3028– 3040. doi : 10.1523/JNEUROSCI.2248-18.2019 . ISSN 0270-6474 . PMC 6468099. PMID 30833512 .   
  41. 1 2 3 Neubauer, AC, & 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 de memoria mediante PET: recuerdo libre novedoso y practicado 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 las 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 realización de una tarea de emparejamiento de letras. En: Pfurtscheller, G., Lopes da Silva, FH (Eds.), Desincronización relacionada con eventos (ERD) y fenómenos EEG oscilatorios relacionados del cerebro despierto. Elsevier, Ámsterdam, pp. 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" . Cerebral Cortex . 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 habilidades 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 del Estudio Longitudinal de Avon sobre Padres e Hijos (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" . Pediatrics . 118 (4): 1486– 1492. doi : 10.1542/peds.2005-2629 . PMID 17015539. S2CID 12447118. Recuperado 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 parietofrontal (P-FIT) de la inteligencia: evidencia de neuroimagen convergente" . Behavioral and Brain Sciences . 30 (2). Cambridge University Press: 135–154 . doi : 10.1017/S0140525X07001185 . PMID 17655784. S2CID 14699011. Recuperado 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" . Brain . 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. "Investigadores utilizan datos de lesiones cerebrales para mapear la inteligencia en el cerebro" . Oficina de Prensa de la Universidad de Illinois . Universidad de Illinois.
  57. Bava, Sunita; Ballantyne, Angela O; Trauner, Doris A (2005). "Disparidad del CI verbal y de rendimiento tras 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 (2007-09-07). "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 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 Neuroimagen, 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 del 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://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Neuroscience_and_intelligence&oldid=1321114577 "