O cérebro inteligente gasta menos energia, não mais

Durante meia hora, a um grupo de pessoas foi injetada uma pequena dose de glicose radioativa e pediu-se-lhes que resolvessem problemas de raciocínio. Quanto melhor o faziam, menos brilhava o cérebro no scanner.

As pessoas com pontuações mais altas não se esforçavam menos no sentido preguiçoso da palavra: os seus cérebros pareciam precisar de menos combustível para chegar ao mesmo sítio. Daí nasceu a hipótese da eficiência neural, uma das ideias mais citadas sobre a biologia da inteligência. Este artigo conta a descoberta tal como Arthur Jensen a recolhe e, depois, aquilo que a investigação posterior veio matizar, que não é pouco.

A experiência: glicose radioativa e um teste de matrizes

O psicólogo Arthur Jensen recolhe este trabalho em The g Factor (1998), a sua síntese sobre a ciência por trás do fator geral de inteligência (g). A experiência em causa usa uma técnica chamada PET (tomografia por emissão de positrões):

• Injeta-se na corrente sanguínea uma pequena quantidade de um isótopo radioativo de glicose.
• A pessoa passa cerca de 30 minutos a resolver um teste de raciocínio não verbal, as Matrizes Progressivas de Raven, um dos testes com maior carga do fator g que existem.
• O scanner deteta em que zonas do cérebro se metabolizou mais glicose, ou seja, onde se gastou mais energia neuronal.

O investigador Richard Haier, uma referência neste campo, encontrou algo que à primeira vista contraria a intuição: a quantidade de glicose consumida durante a prova correlacionava-se negativamente com a pontuação obtida, com valores entre -0,7 e -0,8. Quanto mais alta a pontuação, menos energia gasta a resolver o mesmo tipo de problema.

Um pormenor que o livro menciona de passagem e que pesa muito: o estudo original de Haier e da sua equipa (1988) foi feito com oito pessoas. Com amostras tão pequenas, uma correlação pode sair muito alta por acaso, e por isso a descoberta foi tomada como ponto de partida, não como conclusão.

Porque é que “mais potência” é a metáfora errada

É tentador imaginar um cérebro inteligente como um motor maior, que queima mais combustível e por isso rende mais. Os primeiros dados de PET apontavam precisamente para o contrário:

• Um cérebro mais eficiente parece precisar de menos atividade metabólica para chegar ao mesmo resultado correto.
• Essa relação inversa surge em quase todo o córtex cerebral, embora seja mais marcada nas regiões temporais.
• Jensen resume-o numa ideia simples: g parece estar relacionado com a eficiência do processamento neuronal, não com o seu volume.

Na versão de Jensen, um cérebro mais capaz não trabalha mais: rende mais por cada unidade de energia que gasta.

A experiência que o pôs em movimento: aprender a jogar Tetris

O mais interessante não é uma fotografia fixa, mas o que acontece quando alguém melhora em alguma coisa. Haier e a sua equipa repetiram o exame PET com um grupo de pessoas enquanto aprendiam a jogar Tetris, um videojogo que exige processar informação depressa, coordenar mãos e olhos e planear em andamento.

• Nas primeiras partidas, jogar Tetris consumia uma quantidade relativamente alta de glicose cerebral.
• Depois de sessões de prática de 30 a 45 minutos, até cinco por semana, durante 4 a 8 semanas, a destreza melhorou de forma notória.
• Ao mesmo tempo, o consumo de glicose cerebral durante o jogo desceu, e a correlação entre essa atividade metabólica e o fator g enfraqueceu.

A dimensão dessa poupança correlacionava-se, por sua vez, com as pontuações no teste de Raven: quem partia de pontuações mais altas foi quem mais eficiência energética ganhou com a prática.

O cérebro que amadurece também fica mais barato de manter

Este mesmo padrão, segundo Jensen, surge também no desenvolvimento normal de qualquer pessoa. Os estudos com PET em diferentes idades mostram que o consumo de glicose cerebral diminui progressivamente da infância até à maturidade, precisamente quando a capacidade mental continua a crescer.

Uma explicação plausível referida no livro é a chamada poda neuronal (neural pruning): a redução espontânea, sobretudo nos primeiros anos de vida, do número de ligações sinápticas que não se revelam úteis.

A ideia é que menos ligações redundantes permitem um processamento mais limpo e com menos energia desperdiçada. Jensen acrescenta que uma poda insuficiente durante a maturação precoce se associa a certos tipos de deficiência intelectual.

Ter menos neurónios ativos, no momento certo do desenvolvimento, nem sempre é uma perda. Às vezes é a condição necessária para que o resto do sistema funcione melhor.

O que veio depois: a eficiência tem condições

Nas duas décadas seguintes, dezenas de estudos com PET, ressonância magnética funcional e eletroencefalograma puseram a hipótese à prova. Aljoscha Neubauer e Andreas Fink, da Universidade de Graz, reviram essa literatura em 2009 e chegaram a uma conclusão mais matizada do que o título original:

• A maioria dos primeiros estudos confirmava a hipótese, mas os posteriores encontraram resultados contraditórios e várias variáveis que a modulam: o sexo, o tipo de tarefa, a sua complexidade e a zona do cérebro.
• A eficiência surge sobretudo quando a tarefa é de dificuldade baixa ou moderada para quem a faz, e observa-se principalmente em áreas frontais.
• Em tarefas muito complexas, o padrão inverte-se: as pessoas mais capazes parecem investir mais recursos corticais, e a correlação entre ativação e capacidade passa a ser positiva.
• A prática também conta: a eficiência depende da quantidade e da qualidade da aprendizagem, como já sugeria o estudo do Tetris.

Em paralelo, Rex Jung e o próprio Haier (2007) reviram 37 estudos de neuroimagem e propuseram a teoria da integração parieto-frontal (P-FIT): a inteligência não dependeria tanto de quanta energia o cérebro gasta no conjunto como de quão bem comunica uma rede de regiões frontais e parietais. É uma mudança de foco, do gasto total para a organização da rede.

Por isso o título deste artigo só é verdadeiro com letra miudinha: o cérebro mais capaz gasta menos energia em tarefas que lhe são acessíveis, não sempre nem em qualquer problema.

O que esta descoberta muda (e o que não muda)

Nada disto transforma a eficiência cerebral em algo que se possa medir em casa, nem a prática de Tetris num atalho para o CI.

• O gasto energético ao resolver um problema e a capacidade de o resolver são coisas diferentes: aqui relacionam-se, não se confundem.
• A prática reduz o custo energético de qualquer tarefa que se automatiza, em qualquer pessoa, embora o ponto de partida varie.
• A eficiência neuronal é um dos correlatos biológicos do fator g mais estudados, mas não é uma lei geral: depende da dificuldade da tarefa, da região cerebral e da prática.

O que esta descoberta deixa é uma imagem mais interessante do que significa “um cérebro potente”: não o que trabalha sempre mais, mas o que sabe quando gastar pouco e quando gastar muito.

Se te interessa esta mesma ideia vista a partir de outro ângulo do cérebro, em o que o teu cérebro decide num quinto de segundo explica-se como até a velocidade de reação mais simples, medida em milissegundos, se relaciona com esta mesma variável.

Fontes

• Jensen, A. R. (1998). The g Factor: The Science of Mental Ability. Praeger.
• Haier, R. J. (1993). Cerebral glucose metabolism and intelligence. In P. A. Vernon (Ed.), Biological Approaches to the Study of Human Intelligence (pp. 317-373). Ablex.
• Haier, R. J., Siegel, B. V., Nuechterlein, K. H., Hazlett, E., Wu, J. C., Paek, J., Browning, H. L. e Buchsbaum, M. S. (1988). Cortical glucose metabolic rate correlates of abstract reasoning and attention studied with positron emission tomography. Intelligence, 12(2), 199-217. doi:10.1016/0160-2896(88)90016-5
• 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(3-4), 415-426. doi:10.1016/0160-2896(92)90018-M
• Jung, R. E. 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. doi:10.1017/S0140525X07001185
• Neubauer, A. C. e Fink, A. (2009). Intelligence and neural efficiency. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 33(7), 1004-1023. doi:10.1016/j.neubiorev.2009.04.001