Diferencias neuroanatómicas en los sistemas de memoria de la superdotación intelectual y el desarrollo típico

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Resumen

Introducción: El estudio de los marcadores neuroestructurales de la superdotación intelectual (IG) informará la comprensión científica de los procesos que ayudan a los niños a sobresalir académicamente. Métodos: Se utilizó resonancia magnética estructural y ponderada por difusión para comparar la forma regional del cerebro y la conectividad de 12 niños con un coeficiente intelectual promedio a alto y 18 niños con IG, definidos como con un coeficiente intelectual superior a 145. Resultados: IG tenía estructuras subcorticales más grandes y blancos más robustos. organización microestructural de la materia entre aquellas estructuras en regiones asociadas con la memoria explícita. TD tenía estructuras subcorticales más grandes y más conectadas en regiones asociadas con la memoria implícita. Conclusiones: se encontró que los sistemas de memoria dentro de los cerebros de los niños con habilidades intelectuales excepcionales tienen un tamaño y una conexión diferentes en comparación con los cerebros de los niños con un desarrollo normal. Estas diferentes trayectorias de desarrollo neurológico sugieren diferentes estrategias de aprendizaje. Se prevé un espectro de tipos de inteligencia, facilitado por diferentes proporciones de sistemas implícitos y explícitos, que se validó utilizando un gran conjunto de datos externos.

PALABRAS CLAVE conectividad, superdotación intelectual, estrategias de aprendizaje, sistemas de memoria, neuroanatomía

Cistanchepuedentratar alzheimer

taylor kuhn

Hojas de petirrojo

Lev Gottlieb

Kendra Knudsen

cristobal ashdown

Laurel Martín-Harris

Dara Ghahremani

bianca h dang

Robert M. Bilder

susan y bookheimer

Departamento de Psiquiatría y Ciencias Bioconductuales, UCLA, 635 Charles E Young Dr, Sur, Los Ángeles, CA 90025, EE. UU.

INTRODUCCIÓN

A pesar de su excepcional aptitud para el aprendizaje y las pruebas, sabemos sorprendentemente poco acerca de cómo se desarrollan y funcionan los sistemas de aprendizaje y memoria en los cerebros intelectualmente "dotados". Los niños con un intelecto excepcional suelen tener funciones de memoria más eficientes, bases de conocimiento más grandes y más intrincadamente organizadas, y son capaces de utilizar estrategias cognitivas más complejas que se basan en estas estructuras semánticas y de memoria para resolver problemas más rápidamente o a una edad más temprana que la que normalmente se desarrolla ( TD) niños (Ali et al., 2003, Athanasakis et al., 2014, Colom et al., 2004, Davidson, 1986). Por lo tanto, pueden generalizar el conocimiento en todos los dominios, dar saltos intuitivos (Desco et al., 2011) y utilizar espontáneamente el aprendizaje selectivo, así como comparar e integrar información durante la resolución de problemas (Duncan et al., 2000). Los niños "superdotados" utilizan estrategias cognitivas más complejas para resolver problemas más rápidamente o a una edad más temprana que los niños TD (Ali et al., 2003, Athanasakis et al., 2014, Colom et al., 2004, Davidson, 1986), y la base de muchas de estas habilidades cognitivas avanzadas parece ser su sistema de memoria. Estudios previos han mostrado un aumento global relacionado con la edad en el grosor cortical, principalmente en la integridad ejecutiva de la sustancia blanca que conecta las regiones frontal y parietal en niños superdotados (Geake & Hansen, 2005, Gerig et al., 2001).

Además, se ha encontrado evidencia de una trayectoria de desarrollo neurológico mejorada o divergente en niños matemáticamente dotados, cuyos cerebros tienden a usar los sistemas frontotemporales del hemisferio derecho de una manera selectiva y exitosa que les permite desempeñarse excepcionalmente bien (O'Boyle et al., 1990, O'Boyle et al., 1995, O'Boyle et al., 2005, Packard & Knowlton, 2002, Pesenti et al., 2001). Sin embargo, de los pocos estudios existentes, ninguno se ha centrado en los sistemas de memoria. Todavía nos falta información crítica que puede ser fundamental para comprender la mecánica de sus sistemas de integración de información, como la forma regional y la conectómica de las redes neuronales de aprendizaje. Dos sistemas de memoria paralelos son de particular interés cuando se estudia el neurodesarrollo. El aprendizaje implícito describe el aprendizaje automático de tareas sociales, lingüísticas y de procedimiento que se adquieren y utilizan sin un esfuerzo consciente. Este mecanismo permite a los niños crear oraciones gramaticalmente correctas y comprender las normas sociales, como el contacto visual sin instrucciones explícitas (Gonring et al., 2017).

Explicit learning involves an intentional, conscious effort to retain or access information, for example, reminiscing on old memories or reciting memorized facts. Implicit learning is essential in the early stages of neurodevelopment, whereas adults depend more on explicit memory, likely because a rule-based approach is faster, easier to communicate, and leads to all-or-none mastery (Gray et al., 2003). In typical development, the subcortical structures that enable implicit learning (e.g., striatum) are developed in the first year of life, while explicit memory structures (e.g., hippocampus) take longer to mature. Here, we investigated the neuroanatomy underlying these two parallel memory systems, explicit and implicit memory, in two samples. First, we examined subjects specifically recruited for being highly intellectually gifted (IQ >145) junto con los niños TD. Utilizamos MRI estructural y ponderada por difusión y métodos neuropsicológicos para comparar la forma regional del cerebro y la conectividad de 12 niños con un coeficiente intelectual promedio a alto (90-130, media=124 ± 10.9; edad=10.7 ± 1.86; 58 por ciento mujeres) y 18 con alto coeficiente intelectual (145–170, media=153 ± 11.4; edad=10.2 ± 2.02; 56 por ciento mujeres). Luego, probamos la heurística desarrollada en esta muestra en una gran base de datos externa para intentar confirmar y ampliar los hallazgos.

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2 MÉTODOS

2.1 Participantes

Los participantes incluyeron 18 niños intelectualmente superdotados (confirmados por pruebas neurocognitivas), todos los cuales mostraron perfiles intelectuales bien equilibrados (matemático, verbal, visomotor, memoria/concentración y juicio/razonamiento) y 12 niños con un desarrollo típico. Todos los procedimientos se realizaron de acuerdo con la Declaración de Helsinki, revisados ​​y aprobados por la Junta de Revisión Institucional de la Universidad de California, Los Ángeles (UCLA) antes de la inscripción y todos los participantes dieron su consentimiento informado por escrito. Los participantes fueron reclutados de escuelas locales de Los Ángeles y programas extracurriculares, incluidas escuelas y programas para estudiantes excepcionalmente dotados. Todos los participantes completaron el consentimiento/asentimiento informado por escrito. La elegibilidad para este estudio se determinó en la primera visita después de la administración de una prueba de CI estandarizada (Stanford Binet 5 (Huang-Pollock et al., 2011)). La superdotación excepcional se definió como un coeficiente intelectual mayor o igual a 145. La edad, la raza y el género coincidieron con niños sanos de desarrollo típico con un coeficiente intelectual mayor o igual a 90 y menor o igual a 145 sin antecedentes de atención, lenguaje o aprendizaje. trastorno también fueron reclutados. Los participantes potenciales del estudio fueron excluidos del estudio si se cumplía alguno de estos criterios de exclusión: antecedentes de lesión en la cabeza, trastorno convulsivo u otros trastornos neurológicos o psiquiátricos; trastorno del lenguaje pasado o actual, trastorno por déficit de atención e hiperactividad, trastorno de conducta, trastorno obsesivo-compulsivo, trastorno del espectro autista o dependencia de drogas; colocación actual/pasada en una clase de educación especial o un coeficiente intelectual inferior o igual a 84; contraindicaciones para MRI (p. ej., implantes metálicos, marcapasos, aparatos ortopédicos u otros metales colocados en la cabeza y embarazo).

2.2 Comparación demográfica de grupos

Los factores demográficos (p. ej., edad, educación) entre los grupos IG y TD se compararon mediante un análisis de varianza de una vía (ANOVA). Las diferencias de grupo en factores dicotómicos (p. ej., sexo, etnia) se evaluaron mediante análisis de chi-cuadrado. Utilizamos p < 0,05="" como="" punto="" de="" corte="" para="" la="" significación="" estadística="" de="" estos="" análisis="">

2.3 Pruebas neuropsicológicas

Todos los participantes completaron una medida neuropsicológica estandarizada (Stanford-Binet 5; Huang-Pollock et al., 2011) diseñada para evaluar el CI con un techo alto (CI=170) que permite cuantificar el CI en participantes excepcionalmente dotados intelectualmente. 2.4 Adquisición de resonancia magnética Todos los datos de neuroimagen se recopilaron utilizando una bobina de cabeza de canal 12- en un escáner de resonancia magnética 3T Siemens Tim Trio (Siemens Medical Solution, Erlangen, Alemania) alojado en el Centro de Neurociencia Cognitiva UCLA Staglin IMHRO. Los escaneos ponderados MP-RAGE T{{1{{20}}}}estructurales se adquirieron con cortes sagitales de 120–1.0 mm, FOV=256 mm (AP) × 192 mm (FH), matriz=256–192, TR=450.0 ms, TE=10.0 ms, ángulo de giro { {23}}, tamaño de vóxel=1,0 mm × 0,94 mm × 0,94 mm. Los datos de DTI se adquirieron utilizando imágenes planares de eco de espín (EPI) de disparo único y utilizando los siguientes parámetros: TR=8400 ms; TE=91 ms; Matriz 1282, FOV=256 mm, b=1000 s/mm2, NEX=1, 64 cortes, espesor de corte de 2 mm, salto de 0 mm, PAT=2. La difusión se recogió en 64 direcciones (b=1000 s/mm2) con 4 imágenes con b=0 s/mm2. Todas las imágenes fueron controladas por calidad e inspeccionadas visualmente antes de ser preprocesadas y analizadas.

2.5 Procesamiento y análisis de formas subcorticales Se recogieron exploraciones anatómicas morfométricas en 3D con ponderación T1-de todos los participantes. Usando la biblioteca de software FMRIB versión 6.0 (Kalbfleisch, 2004) (FSL), los datos T1 se ejecutaron a través de un protocolo de segmentación subcortical automatizado basado en modelos (FSL FIRST (Kuhn et al., 2017)) usando un límite método de corrección. Luego se inspeccionó visualmente la calidad de los archivos de vértices y barras de las regiones subcorticales de interés segmentadas automáticamente (ROI, que incluían la amígdala, el núcleo accumbens, el caudado, el hipocampo, el pálido, el putamen y el tálamo) en el hemisferio izquierdo y derecho. Los archivos de vértices finales para las estructuras subcorticales segmentadas se concatenaron tanto entre grupos como dentro de grupos. Todos los ROI segmentados automáticamente para cada participante se alinearon al mismo espacio estándar.

Cada vértice proporciona datos sobre la ubicación de la superficie de la ROI en el mismo punto del espacio para cada participante. Para realizar análisis de grupo, los datos de cada participante se registraron en un espacio estándar para que cada vértice se alineara con el mismo punto en el espacio para las comparaciones de grupo. La superficie media de la muestra se utilizó como objetivo para esta alineación. Estos valores de vértice escalar luego se analizaron mediante análisis estadísticos paramétricos para investigar la relación entre grupos (CI frente a TD) y la forma de cada estructura subcortical. Estos análisis se realizaron en cada vértice utilizando una simulación de Monte Carlo en el guión aleatorio de FSL (Kyllonen & Christal, 1990, Mills & Tissot, 1995). Las regresiones evaluaron la relación de la distancia radial en cada vértice con las variables de interés (es decir, designación de grupo, CI). Se utilizó una canalización de procesamiento con control de calidad de varios pasos para corregir múltiples fuentes de artefactos y todos los resultados se corrigieron para comparaciones múltiples (q > 0,05) utilizando la tasa de descubrimiento falso (FDR) (Na et al., 2007).

2.6 Procesamiento y análisis de la microestructura de la sustancia blanca

Se llevó a cabo una canalización de procesamiento de DWI de rutina utilizando FSL v 6.0 (Kalbfleisch, 2004), que incluía la extracción de cerebro, la corrección de la distorsión por corrientes de Foucault y el ajuste de movimiento y tensor. Se calcularon las métricas DWI de la microestructura de la materia blanca, la anisotropía fraccional (FA) y la difusividad media (MD) para cada participante. Los análisis se realizaron utilizando Tract Based Spatial Statistics (TBSS) (Navas-Sánchez et al., 2014), un método que permite la interrogación estadística de vóxeles de métricas DWI a lo largo de WM tracts of interest (TOI). Los TOI se derivaron del atlas de materia blanca de la Universidad John Hopkins (Neihart et al., 2002) e incluyeron bilateral: radiación talámica anterior (ATR), fascículo occipital frontal inferior (IFO), fascículo longitudinal inferior (ILF), fascículo longitudinal superior (SLF). ), fascículo uncinado (UNC), haz cingulado (CGC), sustancia blanca del hipocampo (HC), así como fórceps mayor y fórceps menor. Los análisis estadísticos paramétricos investigaron las diferencias entre grupos en la microestructura de WM (FA y MD). Los análisis de correlación investigaron la relación entre IQ y FA/MD. Los resultados de TBSS se corrigieron para comparaciones múltiples con la mejora de grupos sin umbral: TFCE (O'Boyle, 2008)).

2.7 Confirmación volumétrica de la heurística explícita/implícita utilizando un conjunto de datos externo

La muestra actual no incluyó niños con puntajes de coeficiente intelectual por debajo del promedio o deteriorados o cualquier condición atípica del desarrollo neurológico, como el trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH) o autismo. Por lo tanto, buscamos probar la heurística de la relación explícita/implícita en un gran conjunto de datos externo que incluye esta gama más amplia de trayectorias de desarrollo. Por lo tanto, el proyecto Adolescent Brain and Cognitive Development (ABCD) (UCLA PI: Bookheimer) se utilizó como un conjunto de datos externo para intentar validar la heurística de relación explícita a implícita derivada del análisis de adolescentes superdotados (descrito en la Sección 3). La edad, el sexo, la puntuación de la función cognitiva global de la caja de herramientas del Instituto Nacional de Salud (NIH), así como el volumen de la estructura subcortical, se recopilaron de todos los participantes ABCD disponibles. El volumen de las regiones cerebrales (memoria explícita) que se encontró que era significativamente mayor en el grupo IG se sumó para crear el componente cerebral de memoria explícita. El volumen de las regiones cerebrales (memoria implícita) que se encontró que era mayor en el grupo TD se sumó para crear el componente cerebral de memoria implícita. Luego, la variable de relación explícita/implícita se calculó dividiendo el componente cerebral de memoria explícita por el componente cerebral de memoria implícita. Luego se calculó un análisis de correlación que evaluó la relación entre esta proporción cerebral de memoria explícita/implícita y el rendimiento cognitivo global medido por NIH Toolbox. Dado el formato en que los datos ABCD están disponibles (es decir, valores extraídos en una hoja de cálculo en lugar de datos de resonancia magnética sin procesar), no pudimos ejecutar el análisis de forma. Sin embargo, pudimos realizar análisis de volumen. Es importante destacar que los análisis de forma son más específicos a nivel regional y más sensibles que el análisis de volumen (Rogers, 1986). Como tal, los efectos encontrados en los análisis de volumen estarán presentes en los análisis de forma, sin embargo, los resultados del análisis de forma pueden estar presentes cuando el análisis de volumen no es lo suficientemente sensible para detectar cambios (Rota et al., 2009). Por lo tanto, la replicación exitosa de la heurística utilizando los datos volumétricos ABCD debería replicar efectivamente los hallazgos de forma de la muestra inicial aquí.

3 RESULTADOS

3.1 Comparación de grupos demográficos

Los grupos IG y TD no difirieron significativamente en edad, años de educación, etnia o género (todos p > 0,05). El grupo IG (153 ± 11,4) tuvo un CI significativamente mayor que el grupo TD (128 ± 10,9, p < 0,01;="" tabla="" 1).="" el="" grupo="" gi="" estaba="" compuesto="" por="" perfiles="" intelectuales="" "bien="" equilibrados".="" todos="" los="" participantes="" superdotados="" estaban="" en="" el="" nivel="" adulto="" superior="" 1="" o="" superior="" en="" matemáticas="" y="" habilidades="" verbales,="" con="" una="" excepción.="" un="" participante="" superdotado="" estaba="" en="" el="" nivel="" superior="" al="" promedio="" en="" "vocabulario="" y="" fluidez="" verbal"="" y="" el="" adulto="" superior="" 1="" en="" "razonamiento="" aritmético".="" el="" mismo="" participante="" también="" evaluó="" en="" el="" nivel="" adulto="" superior="" 3="" de="" juicio="" y="" razonamiento.="" por="" lo="" tanto,="" todos="" los="" participantes="" del="" ig="" parecían="" estar="" bien="" equilibrados="" en="" competencia="" verbal="" y="">

3.2 Forma subcortical

Se encontraron vértices significativamente más grandes en el hipocampo bilateral y el putamen derecho de IG, mientras que en la amígdala izquierda, el caudado derecho y el núcleo accumbens bilateral en TD se encontraron vértices más grandes. Específicamente, IG evidenció mayores vértices en la cabeza del HC izquierdo, el cuerpo del HC derecho y la cola del HC bilateral, así como regiones posteriores del putamen derecho. TD evidenció vértices mayores ampliamente a lo largo de accumbens bilateral, principalmente en el cuerpo del caudado derecho y en los núcleos centromedianos de la amígdala izquierda. En toda la muestra, el CI se correlacionó con vértices mayores en la cola del HC bilateral (Figura 2).

3.3 Microestructura de la sustancia blanca

La FA en la sustancia blanca de la ATR derecha y la cola HC derecha (es decir, fórnix) fue significativamente mayor (0,001 < p="">< 0,05)="" en="" el="" grupo="" ig="" en="" comparación="" con="" los="" controles.="" md="" fue="" significativamente="" menor="" en="" atr="" bilateral,="" hc="" y="" unc="" en="" el="" grupo="" ig="" en="" comparación="" con="" los="" controles.="" específicamente,="" los="" resultados="" de="" md="" se="" encontraron="" en="" un="" mayor="" porcentaje="" del="" hemisferio="" derecho="" en="" comparación="" con="" el="" izquierdo.="" los="" resultados="" de="" md="" también="" se="" encontraron="" en="" diferentes="" regiones="" según="" el="" hemisferio.="" en="" el="" hc,="" los="" resultados="" del="" hemisferio="" derecho="" se="" encontraron="" cerca="" de="" la="" cola="" del="" hc="" (es="" decir,="" el="" fórnix)="" y="" los="" resultados="" del="" izquierdo="" se="" encontraron="" en="" el="" cuerpo="" del="" hc="" (es="" decir,="" las="" regiones="" ca).="" en="" la="" unc="" los="" hallazgos="" fueron="" más="" inferiores="" en="" el="" hemisferio="" izquierdo.="" en="" toda="" la="" muestra,="" la="" fa="" se="" correlacionó="" positivamente="" de="" forma="" significativa="" con="" el="" ci="" en="" atr="" bilateral="" (hemisferio="" derecho="" más="" que="" izquierdo)="" y="" hc="" derecho.="" además,="" md="" se="" correlacionó="" negativamente="" con="" iq="" en="" atr="" bilateral="" (derecha="" mayor="" que="" izquierda),="" hc="" izquierda,="" unc="" izquierda,="" haz="" cingulado="" izquierdo="" e="" ilf="" izquierdo="" (figuras="" 1="" y="">

3.4 Confirmación de la heurística explícita/implícita utilizando un conjunto de datos externo

El conjunto de datos ABCD constaba de 7652 participantes (edad media=119 ± 7,5 meses; 62,9 % mujeres) con todos los datos necesarios para este estudio. La relación memoria explícita/implícita fue significativamente positiva en relación con el rendimiento cognitivo global (r=0.23, p < 0.05),="" así="" como="" con="" el="" rendimiento="" cognitivo="" global="" cuadrático="" (r="." 022,="" p="">< 0,05)="" (figura="" 4).="" una="" regresión="" jerárquica="" paso="" a="" paso="" utilizando="" el="" rendimiento="" cognitivo="" global="" lineal="" y="" cuadrático="" generó="" un="" modelo="" final="" [f="" (2,="" 7652)="4.50," p=".011)" que="" incluye="" el="" rendimiento="" cognitivo="" global="" cuadrático="" (="" {{20}="" }.24,="" p=".04)" como="" predictor="" significativo="" de="" la="" relación="" explícito/implícito.="" dado="" que="" el="" análisis="" de="" forma="" es="" más="" sensible="" que="" el="" análisis="" de="" volumen,="" este="" hallazgo="" que="" usa="" volumetría="" en="" el="" conjunto="" de="" datos="" abcd="" también="" debería="" traducirse="" en="" un="" análisis="" de="" forma="" (que="" no="" fue="" posible="" dado="" el="" formato="" de="" los="" datos="">

Se realizó una regresión similar usando las medidas de cognición global para predecir una variable compuesta compuesta por la FA de la sustancia blanca ATR y HC. Hubo una relación cuadrática significativa [F (2, 7562)=13.17, p < .0001]="" entre="" la="" cognición="" global="" (="−0.034," p="">< .001)="" y="" la="" variable="" compuesta="" compuesta="" por="" fa="" de="" la="" atr="" derecha="" y="" hc="" de="" sustancia="" blanca.="" finalmente,="" una="" regresión="" por="" pasos="" predijo="" una="" variable="" compuesta="" compuesta="" por="" la="" md="" de="" la="" unc,="" la="" sustancia="" blanca="" de="" hc="" y="" la="" atr.="" la="" puntuación="" cognitiva="" global="" cuadrática="" (="0.12," p="">< .001)="" predijo="" significativamente="" esta="" variable="" md="" compuesta="" [f="" (2,="" 7562)="15.31," p=""><>

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4. DISCUSIÓN

Esta investigación encontró que existe una doble disociación entre el tamaño y la conectividad de dos sistemas de memoria separados cuando se comparan niños superdotados intelectualmente y sus contrapartes TD. En relación con el grupo TD, los niños superdotados tenían estructuras subcorticales más grandes y una organización microestructural de materia blanca más altamente conectada entre esas estructuras en regiones asociadas con la memoria explícita y el coeficiente intelectual: hipocampo bilateral y putamen derecho. Específicamente, el putamen, probablemente a través de conexiones de integración con la corteza prefrontal, y las subregiones del hipocampo asociadas con el nuevo aprendizaje y la integración de información (giro dentado y CA3) eran más grandes en niños intelectualmente superdotados (Figuras 1 y 2). La pronunciada integridad de las conexiones de materia blanca entre estas regiones es consistente con una base anatómica para la propensión inherente de los niños intelectualmente superdotados a aprender, integrar y usar información explícita de manera rápida y eficiente. Además, estos hallazgos pueden relacionarse con la propensión de los niños superdotados a mostrar niveles más altos de motivación intrínseca para leer, pensar y pasar tiempo solos. Curiosamente, los niños con un desarrollo típico tenían estructuras subcorticales más grandes y más conectadas en regiones asociadas con la memoria implícita: cuerpo estriado (es decir, caudado, núcleo accumbens) y amígdala (Figura 2; Haier et al., 1988).

Esta doble disociación sugiere que los niños intelectualmente superdotados y con un desarrollo típico pueden tener trayectorias de desarrollo neurológico diferentes de forma innata mediadas por diferentes estrategias de aprendizaje. Este hallazgo nos llevó a imaginar un amplio espectro de tipos de inteligencia, facilitado en parte por diferentes proporciones de desarrollo de sistemas implícitos y explícitos. La memoria explícita e implícita ocupa diferentes regiones del cerebro y crea redes de aprendizaje independientes, aunque interconectadas. Debido a los recursos limitados y los bienes raíces finitos en el cerebro, puede haber una compensación entre el desarrollo de sistemas de memoria explícitos e implícitos.

Las diferencias que encontramos pueden reflejar una gran distribución de la variación del sistema de memoria, con TD y niños superdotados que representan los nichos más funcionales (Figura 3). Anteriormente se postuló que los hallazgos del cerebro de un prodigio de las matemáticas estaban impulsados ​​por la codificación y recuperación de memoria episódica altamente eficiente (Scharnowski et al., 2015). Para que esto sea cierto, se requerirían estructuras de memoria episódica, así como sistemas del lóbulo frontal involucrados en la atención y la recuperación. El presente estudio informa precisamente eso: estructuras de memoria episódica grandes y sólidamente conectadas y tractos de materia blanca frontal (p. ej., ATR).

El hallazgo de ATR también es consistente con una serie de trabajos previos que encontraron que la inteligencia alta está asociada con la participación de redes cerebrales prefrontales y cinguladas (Kuhn et al., 2017, Schmithorst et al., 2005), así como con trabajos previos. que encontró que los cerebros matemáticamente dotados tenían mayor FA en el cuerpo calloso y los tractos de asociación que conectan el lóbulo frontal con las estructuras de los ganglios basales, incluido el ATR, y los tractos frontotemporal/parietal, incluido el UNC (Shaw et al., 2006).

Las regiones cerebrales bilaterales mejoradas encontradas aquí están en línea con hallazgos previos que indican que las regiones cerebrales bilaterales únicas son activadas por niños matemáticamente precoces durante las tareas de rotación mental (Squire et al., 1993, Weiskopf, 2012). Además, la tendencia a la lateralización de los hallazgos está en consonancia con hallazgos previos que sugieren que la lateralidad hemisférica, en particular el hemisferio derecho, así como una mayor coordinación dentro y entre las regiones del cerebro, es una base neural importante de la superdotación intelectual (O'Boyle et al., 2012). al., 1995).

Finalmente, los resultados en toda la muestra que sugieren que el coeficiente intelectual se correlacionó con las métricas de DTI en ATR, HC y UNC están en línea con hallazgos previos en un estudio de superdotación matemática (Shaw et al., 2006), que informó cuerpo calloso, fórnix , y las correlaciones métricas DTI del tracto de asociación con la inteligencia. Esta relación entre la materia blanca y el coeficiente intelectual está potencialmente impulsada, al menos en parte, por la familia de genes plexina, que se descubrió recientemente en un estudio de asociación de todo el genoma para predecir el coeficiente intelectual (Winberg et al., 1998). Se sabe que las plexinas están vinculadas a la guía del desarrollo de axones (Worzfeld & Offermanns, 2014), la conectividad neuronal (Zabaneh et al., 2018) y la regeneración (Zhang et al., 2017) y, por lo tanto, pueden estar relacionadas con el blanco. hallazgos importantes en nuestro grupo IG.

FIGURA 1 Las estadísticas espaciales basadas en tractos revelan una mayor permeabilidad microestructural de la materia blanca en los niños intelectualmente dotados en comparación con los niños con un desarrollo típico en las regiones de memoria explícita

FIGURA 2 El análisis de la forma revela una forma más grande en regiones de memoria explícita en regiones de memoria implícita y superdotadas intelectualmente en niños con un desarrollo típico

Esta primera muestra no incluyó a niños con puntajes de coeficiente intelectual por debajo del promedio o deteriorados o cualquier condición de desarrollo neurológico atípica, como TDAH o autismo. Estos grupos pueden estar en los extremos más alejados del espectro, donde la memoria explícita o implícita puede estar subdesarrollada o sobredesarrollada hasta un punto perjudicial. Por lo tanto, luego replicamos este análisis en una muestra mucho más grande que incluía niños con puntajes de coeficiente intelectual por debajo del promedio o deteriorados y algunas diferencias de desarrollo (p. ej., TDAH). Probamos esta heurística explícita/implícita utilizando un gran conjunto de datos externos: el proyecto ABCD (N=7652). De acuerdo con nuestra hipótesis, encontramos una relación cuadrática significativa entre la heurística explícita/implícita y el CI. Esta replicación de nuestros hallazgos iniciales sugiere que, de hecho, puede haber un equilibrio de desarrollo de los sistemas de memoria implícita y explícita que pueden expresarse fenotípicamente con diferentes perfiles cognitivos.

La investigación futura puede querer investigar el desarrollo relativo de las estructuras implícitas y explícitas en otras poblaciones, como se ha explorado a fondo en los trastornos neurodegenerativos como la enfermedad de Alzheimer (anatomía de la memoria explícita degenerada y habilidades con memoria implícita conservada) y la enfermedad de Parkinson (anatomía de la memoria implícita degenerada). y habilidades con memoria explícita preservada). Identificar los marcadores estructurales y funcionales de la superdotación nos ayudará a comprender los sistemas más profundos que permiten que los niños aprendan dentro y fuera del entorno escolar. Tanto el aprendizaje implícito como el explícito son esenciales, y las deficiencias en cualquiera de ellos pueden conducir a dificultades sociales, académicas y profesionales. Aunque los niños "superdotados" obtienen buenos resultados en las pruebas de coeficiente intelectual, muchos también sufren problemas de aprendizaje que les impiden realizar tareas basadas en el aprendizaje no explícito, y la mayoría de los niños TD podrían beneficiarse de un mayor desarrollo del aprendizaje explícito (Hayden et al., 2020). Este estudio proporciona una idea de cómo las intervenciones futuras pueden enfocarse en sistemas explícitos o implícitos para maximizar el aprendizaje en todo el espectro del desarrollo. Es posible que descubramos que las imágenes del cerebro eventualmente nos permitirán diseñar intervenciones educativas basadas en la estructura del cerebro de un individuo, para apoyar un desarrollo intelectual y conductual saludable.

Cistanche puede tratar el Alzheimer

Los procedimientos de entrenamiento cognitivo basados ​​empíricamente, como el Programa para la Educación y el Enriquecimiento de Habilidades Relacionales (PEERS; Laugeson et al., 2012), podrían ayudar a impulsar a los niños con TD, niños superdotados y poblaciones clínicas en riesgo (p. ej., espectro autista). mental, trastorno del aprendizaje, trastorno por déficit de atención con hiperactividad y discapacidad intelectual), lo que permite que las instituciones educativas apoyen a los niños de todos los tipos y habilidades de aprendizaje. Esperamos que este estudio inspire una mayor investigación sobre las estructuras que facilitan el aprendizaje implícito y explícito, su papel en las diferencias de desarrollo y las posibles futuras terapias de aprendizaje.