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Articulo de referencia

Hipótesis de la eficiencia neuronal

La hipótesis de la eficiencia neuronal propone que, al realizar una tarea cognitiva, los individuos con mayor inteligencia presentan menor activación cerebral en comparación con...

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La hipótesis de la eficiencia neuronal propone que, al realizar una tarea cognitiva, los individuos con mayor inteligencia presentan menor activación cerebral en comparación con aquellos con menor inteligencia. [ 1 ] Esta hipótesis sugiere que las diferencias individuales en las habilidades cognitivas se deben a diferencias en la eficiencia del procesamiento neuronal. En esencia, los individuos con mayor capacidad cognitiva utilizan menos recursos neuronales para realizar una tarea determinada que aquellos con menor capacidad cognitiva. [ 2 ]

Historia

Desde finales del siglo XIX, ha habido un creciente interés entre los psicólogos por comprender la influencia de las diferencias individuales en la inteligencia [ 3 ] y los mecanismos neuronales subyacentes de la inteligencia. [ 4 ] [ 5 ] La hipótesis de la eficiencia neuronal fue introducida por primera vez por Haier et al. en 1988 a través de un estudio de tomografía por emisión de positrones (PET) destinado a investigar la relación entre la inteligencia y la activación cerebral. [ 6 ] La PET es un tipo de procedimiento de medicina nuclear que mide la actividad metabólica de las células de los tejidos corporales. [ 7 ]

Durante el estudio, los participantes se sometieron a una tomografía por emisión de positrones (PET) de la cabeza mientras realizaban diferentes tareas cognitivas, como las Matrices Progresivas Avanzadas de Raven (RAPM) y las Pruebas de Rendimiento Continuo (CPT). Las exploraciones PET mostraron que el desempeño en las tareas activaba regiones específicas del cerebro del participante. Además, se encontró una correlación negativa entre los niveles de metabolismo de la glucosa cerebral y las puntuaciones de las pruebas de inteligencia. Los resultados del estudio indicaron que los individuos con niveles de inteligencia más altos presentaban niveles más bajos de metabolismo de la glucosa cerebral al resolver tareas cognitivas. [ 6 ] Unos años más tarde, Haier confirmó los resultados del estudio replicándolo y considerando el aprendizaje como un factor. [ 8 ]

Investigación

Los primeros estudios se centraron principalmente en ciertas tareas cognitivas, como las pruebas de inteligencia , para poner a prueba la hipótesis, lo que podría confundir la eficiencia durante la realización de la prueba de inteligencia con la eficiencia neuronal en general. [ 9 ] Para superar esta limitación, estudios recientes han refinado y ampliado la hipótesis aplicándola y probándola en diversos ámbitos.

En un estudio, los investigadores utilizaron una tarea de toma de decisiones personales para poner a prueba la hipótesis de la eficiencia neuronal (NEH), que incluía preguntas sobre preferencias como "¿qué profesión prefiere?". Se utilizaron preferencias subjetivas para obligar a los participantes a tomar decisiones, y calificaciones de preferencia para manipular el nivel de conflicto decisional. El estudio encontró que las personas con puntuaciones más altas en las pruebas de inteligencia mostraron menor actividad cerebral durante tareas simples y mayor actividad cerebral durante tareas complejas, en comparación con las personas con puntuaciones más bajas. Esto sugiere que las personas más inteligentes pueden usar su cerebro de manera más efectiva activando solo las áreas necesarias para la actividad en cuestión. Además, las personas más inteligentes mostraron tiempos de reacción más rápidos durante tareas desafiantes. Estos hallazgos aportaron nuevas evidencias en apoyo de la NEH e indicaron que la eficiencia neuronal de las personas altamente inteligentes puede aplicarse a tareas diferentes de las pruebas de inteligencia típicas. [ 9 ]

Otro estudio se centró en comprender el efecto del entrenamiento especializado a largo plazo en la eficiencia neuronal de un atleta, utilizando neuroimagen funcional mientras realizaba una tarea específica del deporte. Los resultados de este estudio mostraron que los atletas con experiencia prolongada o "expertos" en sus disciplinas se desempeñaron mejor que los principiantes en términos de velocidad, precisión y eficiencia, con menores niveles de actividad en la corteza sensorial y motora y menor gasto energético. Estos hallazgos respaldaron la Hipótesis de Eficiencia Neuronal (HEN) y demostraron que las personas altamente capacitadas y experimentadas tienen un funcionamiento cerebral más eficiente. [ 10 ]

Limitaciones

Estudios recientes sobre la hipótesis de la eficiencia neuronal han identificado varias limitaciones en las investigaciones previas. Asimismo, han encontrado diversas variables moderadoras, como la complejidad de la tarea, el sexo y el tipo de tarea.

Complejidad de la tarea

El nivel de dificultad de la tarea es una de las variables moderadoras clave que influyen en la hipótesis de la eficiencia neuronal. [ 1 ] En un estudio, se encontró que la hipótesis solo se cumple para tareas fáciles. Para tareas difíciles, los individuos inteligentes pueden mostrar una mayor activación cerebral. El estudio reveló que los participantes con un CI alto mostraron una activación más débil durante las tareas fáciles, pero tuvieron un aumento significativo de las tareas fáciles a las difíciles. Este patrón no se observó en el grupo con CI promedio. El estudio sugiere que la relación entre la inteligencia y la activación cerebral depende de la dificultad de la tarea. [ 11 ]

Sexo y tipo de tarea

Estudios anteriores han utilizado principalmente tareas uniformes y se han centrado principalmente en participantes masculinos. [ 12 ] Un estudio encontró que la eficiencia neuronal estaba influenciada por el sexo y el contenido de la tarea. El estudio intentó examinar posibles diferencias de sexo en el funcionamiento del cerebro humano . Su objetivo era investigar la relación entre la inteligencia y la activación cortical durante el desempeño cognitivo en varias versiones de una tarea, utilizando técnicas de neuroimagen. Los resultados del estudio sugirieron que, en la tarea verbal, las mujeres eran más propensas a producir patrones de activación cortical consistentes con la NEH. Mientras que, en la tarea figurativa, la activación neuronal esperada se encontraba principalmente en los hombres en comparación con las participantes femeninas. Esto sugirió el papel del sexo y el tipo de tarea como variables moderadoras. [ 13 ]

Referencias

  1. 1 2 Dunst B, Benedek M, Jauk E, Bergner S, Koschutnig K, Sommer M, et  al. (enero de 2014). " Eficiencia neuronal en función de las exigencias de la tarea" . Intelligence . 42 (100): 22– 30. doi : 10.1016/j.intell.2013.09.005 . PMC 3907682. PMID 24489416 .  
  2. ↑ Neubauer AC, Fink A (julio de 2009). "Inteligencia y eficiencia neuronal". Neuroscience and Biobehavioral Reviews . 33 (7): 1004– 1023. doi : 10.1016/j.neubiorev.2009.04.001 . PMID 19580915. S2CID 7125675 .  
  3. ↑ Baumeister R, Vohs K (2007). Enciclopedia de Psicología Social . Thousand Oaks, California. doi : 10.4135/9781412956253 . hdl : 1807/33126 . ISBN 978-1-4129-1670-7.{{cite book}}: CS1 mantenimiento: falta el editor de ubicación ( enlace )
  4. ↑ Brancucci A (julio de 2012). "Correlatos neuronales de la capacidad cognitiva". Journal of Neuroscience Research . 90 (7): 1299– 1309. doi : 10.1002/jnr.23045 . PMID 22422612. S2CID 16156840 .  
  5. ↑ Deary IJ, Penke L, Johnson W (marzo de 2010). "La neurociencia de las diferencias de inteligencia humana" ( PDF) . Nature Reviews. Neuroscience . 11 (3): 201– 211. doi : 10.1038/nrn2793 . PMID 20145623. S2CID 5136934 .  
  6. 1 2 Haier RJ, Siegel BV, Nuechterlein KH, Hazlett E, Wu JC, Paek J, Browning HL, 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 . ISSN 0160-2896 . 
  7. ↑ Sabharwal N, Arumugam P, Kelion A (2017). "Tomografía por emisión de positrones cardíaca (PET)". Oxford Medicine Online . doi : 10.1093/med/9780198759942.003.0012 .
  8. ↑ Haier RJ, Siegel B, Tang C, Abel L, Buchsbaum MS (1992). "Inteligencia y cambios en la tasa metabólica regional de glucosa cerebral tras el aprendizaje". Intelligence . 16 ( 3– 4): 415– 426. doi : 10.1016/0160-2896(92)90018-m . ISSN 0160-2896 . 
  9. 1 2 Di Domenico SI, Rodrigo AH, Ayaz H, Fournier MA, Ruocco AC (abril de 2015). "Conflicto en la toma de decisiones y la hipótesis de eficiencia neuronal de la inteligencia: una investigación mediante espectroscopia funcional de infrarrojo cercano". NeuroImage . 109 : 307–317 . doi : 10.1016 /j.neuroimage.2015.01.039 . PMID 25625894. S2CID 19265562 .  
  10. ↑ Li L, Smith DM (2021-08-05). " Eficiencia neuronal en atletas: una revisión sistemática" . Frontiers in Behavioral Neuroscience . 15 698555. doi : 10.3389/fnbeh.2021.698555 . PMC 8374331. PMID 34421553 .  
  11. ↑ Doppelmayr M, Klimesch W, Sauseng P, Hödlmoser K, Stadler W, Hanslmayr S (junio de 2005). "Diferencias relacionadas con la inteligencia en la potencia de banda del EEG". Neuroscience Letters . 381 (3): 309– 313. doi : 10.1016/j.neulet.2005.02.037 . PMID 15896490. S2CID 42449563 .  
  12. ↑ Neubauer AC, Fink A, Schrausser DG (2002). "Inteligencia y eficiencia neuronal". Intelligence . 30 (6): 515– 536. doi : 10.1016/s0160-2896(02)00091-0 . ISSN 0160-2896 . 
  13. ↑ Dunst B, Benedek M, Bergner S, Athenstaedt U, Neubauer AC (octubre de 2013). "Diferencias de sexo en la eficiencia neuronal: ¿se deben al efecto de la amenaza del estereotipo?" . Personality and Individual Differences . 55 (7): 744– 749. doi : 10.1016/j.paid.2013.06.007 . PMC 3759843. PMID 24092950 .