As pessoas inteligentes pensam mais rápido? Pesquisadores do BIH e Charité—Universitätsmedizin Berlin, juntamente com um colega de Barcelona, ??fizeram a descoberta surpreendente de que os participantes com pontuações mais altas de inteligência eram apenas mais rápidos ao lidar com tarefas simples, enquanto demoravam mais para resolver problemas difíceis do que indivíduos com pontuações mais baixas de QI.

Em simulações cerebrais personalizadas dos 650 participantes, os pesquisadores puderam determinar que os cérebros com sincronia reduzida entre as áreas cerebrais literalmente “tiram conclusões precipitadas” ao tomar decisões, em vez de esperar até que as regiões cerebrais a montante pudessem concluir as etapas de processamento necessárias para resolver o problema.

Na verdade, os modelos cerebrais para participantes com pontuação mais alta também precisaram de mais tempo para resolver tarefas desafiadoras, mas cometeram menos erros. Os cientistas já publicaram suas descobertas na revista Nature Communications .

Existem cerca de 100 bilhões de neurônios no cérebro humano . Cada um deles está conectado a cerca de 1.000 neurônios vizinhos ou distantes. Essa rede insondável é a chave para as incríveis capacidades do cérebro, mas também é o que torna tão difícil entender como o cérebro funciona.

Prof. Petra Ritter, chefe da Seção de Simulação Cerebral no Instituto de Saúde de Berlim em Charité (BIH) e no Departamento de Neurologia e Neurologia Experimental de Charité—Universitätsmedizin Berlin, simula o cérebro humano usando computadores. “Queremos entender como funcionam os processos de tomada de decisão do cérebro e por que pessoas diferentes tomam decisões diferentes”, diz ela, descrevendo o projeto atual.

Para simular os mecanismos do cérebro humano, Ritter e sua equipe usam dados digitais de exames cerebrais, como ressonância magnética (MRI), bem como modelos matemáticos baseados em conhecimento teórico sobre processos biológicos. Isso inicialmente resulta em um modelo de cérebro humano "geral". Os cientistas então refinam esse modelo usando dados de pessoas individuais, criando assim "modelos cerebrais personalizados".

Para o presente estudo, os cientistas trabalharam com dados de 650 participantes do Human Connectome Project, uma iniciativa dos Estados Unidos que estuda as conexões neurais no cérebro humano desde setembro de 2010. fazendo e mais ou menos permite que uma pessoa resolva problemas", explica Ritter. Sua equipe sabia como os participantes se saíam em extensos testes cognitivos e quais eram suas pontuações de QI.

"Podemos reproduzir a atividade de cérebros individuais de forma muito eficiente", diz Ritter. "Descobrimos no processo que esses cérebros in silico se comportam de maneira diferente uns dos outros - e da mesma forma que suas contrapartes biológicas. Nossos avatares virtuais correspondem ao desempenho intelectual e aos tempos de reação de seus análogos biológicos."

Curiosamente, os cérebros "mais lentos" tanto dos humanos quanto dos modelos eram mais sincronizados, ou seja, sincronizados um com o outro. Essa maior sincronia permitiu que os circuitos neurais no lobo frontal adiassem as decisões por mais tempo do que os cérebros menos bem coordenados. Os modelos revelaram como a redução da coordenação temporal faz com que as informações necessárias para a tomada de decisão não estejam disponíveis quando necessárias nem armazenadas na memória de trabalho.

As varreduras de ressonância magnética funcional em estado de repouso mostraram que os solucionadores mais lentos tinham conectividade funcional média mais alta, ou sincronia temporal, entre suas regiões cerebrais. Em simulações cerebrais personalizadas dos 650 participantes, os pesquisadores puderam determinar que os cérebros com conectividade funcional reduzida literalmente “tiram conclusões precipitadas” ao tomar decisões, em vez de esperar até que as regiões cerebrais a montante pudessem concluir as etapas de processamento necessárias para resolver o problema.

Os participantes foram solicitados a identificar regras lógicas em uma série de padrões. Essas regras se tornaram cada vez mais complexas a cada tarefa e, portanto, mais difíceis de decifrar. Em termos cotidianos, uma tarefa fácil consistiria em frear rapidamente em um sinal vermelho, enquanto uma tarefa difícil exigiria elaborar metodicamente a melhor rota em um mapa rodoviário. No modelo, a chamada competição do vencedor leva tudo ocorre entre diferentes grupos neurais envolvidos em uma decisão, prevalecendo os grupos neurais para os quais há evidências mais fortes. No entanto, no caso de decisões complexas, essas evidências geralmente não são claras o suficiente para uma tomada de decisão rápida, literalmente forçando os grupos neurais a tirar conclusões precipitadas.

"A sincronização, ou seja, a formação de redes funcionais no cérebro, altera as propriedades da memória de trabalho e, portanto, a capacidade de 'suportar' períodos prolongados sem uma decisão", explica Michael Schirner, principal autor do estudo e cientista do laboratório de Ritter. .

"Em tarefas mais desafiadoras, você precisa armazenar o progresso anterior na memória de trabalho enquanto explora outros caminhos de solução e depois os integra. Essa coleta de evidências para uma solução específica pode às vezes levar mais tempo, mas também leva a melhores resultados. Pudemos usar o modelo para mostrar como o equilíbrio excitação-inibição no nível global de toda a rede cerebral afeta a tomada de decisões e a memória de trabalho no nível mais granular de grupos neurais individuais”.

Ritter está satisfeito com o fato de que os resultados observados nos "avatares cerebrais" baseados em computador correspondam aos resultados observados em indivíduos saudáveis ??"reais". Afinal, seu principal interesse é ajudar pacientes acometidos por doenças neurodegenerativas como demência e mal de Parkinson.

"A tecnologia de simulação usada neste estudo deu passos significativos e pode ser usada para melhorar o planejamento personalizado in silico de intervenções cirúrgicas e medicamentosas, bem como a estimulação cerebral terapêutica. Por exemplo, um médico já pode usar uma simulação de computador para avaliar qual intervenção ou droga pode funcionar melhor para um determinado paciente e teria menos efeitos colaterais."