El cerebro inteligente gasta menos energía, no más

Durante media hora, a un grupo de personas se les inyectó una pequeña dosis de glucosa radiactiva y se les pidió que resolvieran problemas de razonamiento. Cuanto mejor lo hacían, menos brillaba su cerebro en el escáner.

No es una errata.

No es que las personas con puntuaciones más altas “se esforzaran menos” en el sentido perezoso de la palabra.

Es que sus cerebros necesitaban menos combustible para llegar exactamente al mismo sitio.

El experimento: glucosa radiactiva y un test de matrices

El psicólogo Arthur Jensen recoge este trabajo en The g Factor (1998), su síntesis sobre la ciencia detrás del factor general de inteligencia (g). El experimento en cuestión usa una técnica llamada PET (tomografía por emisión de positrones):

• Se inyecta en el torrente sanguíneo una pequeña cantidad de un isótopo radiactivo de glucosa.
• La persona pasa unos 35 minutos resolviendo un test de razonamiento no verbal, las Matrices Progresivas de Raven, uno de los tests con mayor carga del factor g que existen.
• El escáner detecta en qué zonas del cerebro se ha metabolizado más glucosa, es decir, dónde se ha gastado más energía neuronal.

El investigador Richard Haier, una referencia en este campo, encontró algo que a primera vista rompe la intuición: la cantidad de glucosa consumida durante la prueba se correlaciona negativamente con la puntuación obtenida, con valores de entre -0,7 y -0,8. Cuanto más alta la puntuación, menos energía gastada resolviendo el mismo tipo de problema.

Por qué “más potencia” es la metáfora equivocada

Es tentador imaginar un cerebro inteligente como un motor más grande, que quema más combustible y por eso rinde más.

Los datos apuntan justo a lo contrario.

• Un cerebro más eficiente parece necesitar menos actividad metabólica para llegar al mismo resultado correcto.
• Esa relación inversa aparece en casi toda la corteza cerebral, aunque es más marcada en las regiones temporales.
• Jensen lo resume con una idea sencilla: g parece estar relacionado con la eficiencia del procesamiento neuronal, no con su volumen.

Dicho de otro modo: no es que un cerebro más capaz trabaje más duro. Es que rinde más por cada caloría que gasta.

El experimento que lo puso en movimiento: aprender a jugar al Tetris

Lo más interesante no es una fotografía fija, sino lo que pasa cuando alguien mejora en algo.

Haier y su equipo repitieron el escáner PET con un grupo de personas mientras aprendían a jugar al Tetris, un videojuego que exige procesar información rápido, coordinar manos y ojos, y planificar sobre la marcha.

• En las primeras partidas, jugar a Tetris consumía una cantidad relativamente alta de glucosa cerebral.
• Tras practicar entre 30 y 45 minutos al día durante 30 a 60 días, la habilidad mejoró de forma notable.
• A la vez, el consumo de glucosa cerebral durante el juego bajó, y la correlación entre esa actividad metabólica y el factor g se debilitó.

Hay un matiz que conviene no perderse: el ritmo al que esa eficiencia mejoraba se correlacionaba, a su vez, con las puntuaciones en el test de Raven. Quienes partían de un CI más alto no solo mejoraron más jugando, también ganaron más eficiencia energética haciéndolo.

El cerebro que madura también se vuelve más barato de mantener

Este mismo patrón, según recoge Jensen, aparece también en el desarrollo normal de cualquier persona.

Los estudios con PET en distintas edades muestran que el consumo de glucosa cerebral disminuye progresivamente desde la infancia hasta la madurez, justo cuando la capacidad mental sigue creciendo.

Una explicación plausible que se maneja en el libro es la llamada poda neuronal (neural pruning): la reducción espontánea, sobre todo en los primeros años de vida, del número de conexiones sinápticas que no resultan útiles. Menos conexiones redundantes, procesamiento más limpio, menos energía desperdiciada.

Y aquí aparece un dato que merece pararse a pensarlo dos veces: una poda insuficiente durante la maduración temprana se asocia con ciertos tipos de discapacidad intelectual. Tener menos neuronas activas, en el momento adecuado del desarrollo, no siempre es una pérdida. A veces es la condición necesaria para que el resto del sistema funcione mejor.

Lo que este hallazgo cambia (y lo que no cambia)

Nada de esto convierte la eficiencia cerebral en algo que se pueda medir en casa, ni la práctica en Tetris en un atajo hacia el CI.

• El gasto energético al resolver un problema y la capacidad para resolverlo son cosas distintas: aquí se relacionan, no se confunden.
• La práctica reduce el coste energético de cualquier tarea que se automatiza, en cualquier persona, aunque el punto de partida varía.
• La eficiencia neuronal, tal y como la describe Jensen a partir del trabajo de Haier, parece ser uno de los correlatos biológicos más consistentes del factor g, junto a otros que no tienen nada que ver con el esfuerzo consciente.

Lo que sí deja este hallazgo es una imagen bastante distinta de lo que significa “un cerebro potente”: no el que más trabaja, sino el que menos necesita trabajar para llegar al mismo sitio.

Si te interesa esta misma idea vista desde otro ángulo del cerebro, en lo que decide tu cerebro en una quinta parte de segundo se explica cómo hasta la velocidad de reacción más simple, medida en milisegundos, se relaciona con esta misma variable.

Fuentes

• Jensen, A. R. (1998). The g Factor: The Science of Mental Ability. Praeger.
• Haier, R. J. (1993). Cerebral glucose metabolism and intelligence. En P. A. Vernon (Ed.), Biological Approaches to the Study of Human Intelligence (pp. 317-373). Ablex.
• Haier, R. J., Siegel, B., Tang, C., Abel, L., & Buchsbaum, M. S. (1992). Intelligence and changes in regional cerebral glucose metabolic rate following learning. Intelligence, 16, 415-426.