Neuroscienze, la genialità è questione di memoria

“Intelligentoni” non si nasce, ma lo si diventa grazie al tipo di memoria utilizzato, una differenza che fa evolvere i circuiti di determinate aree cerebrali piuttosto che di altre (1), secondo innate traiettorie di sviluppo nervoso che portano a strategie di apprendimento diverse e personali (2).

Uno studio pubblicato su Brain & Behaviour dai ricercatori californiani diretti da Taylor Kuhn del Dipartimento di psichiatria e scienze comportamentali della UCLA University di Los Angeles (3) sfata il mito dei super-intelligenti con materia grigia in abbondanza nei quali era stata postulata anche l’azione di particolari proteine chiamate plexine che favorirebbero le connessioni fra le cellule nervose e la loro rigenerazione (4). Albert Einstein, con un encefalo di soli 1.230 grammi in confronto alla media di 1.500 (5), rappresenta la più nota eccezione che conferma la regola e può diventare il simbolo dello studio americano secondo cui le super-menti matematiche (6) hanno la tendenza a usare preferenzialmente le aree fronto-temporali dell’emisfero destro che non è più sviluppato della norma, ma viene semplicemente usato di più (7).

Le due memorie

A farci preferire inconsapevolmente un emisfero e le sue strutture è il tipo di memoria che usiamo: quella esplicita piuttosto che quella implicita (8).

Con quest’ultima apprendiamo automaticamente il linguaggio, le norme sociali (9) o a come guardare la mamma negli occhi per farci dare un dolce, una modalità di contatto visivo che poi ritroviamo per sempre negli sguardi degli innamorati (10).

È la stessa che usiamo per andare in bicicletta: quando hai imparato non lo dimentichi più e salendo in sella non devi ricominciare daccapo perché, senza pensarci, ritrovi le modalità esecutive nell’archivio mnemonico.

La memoria esplicita è invece consapevole: la usiamo ad esempio per imparare una poesia. È detta anche dichiarativa perché consente di rievocare verbalmente o per iscritto un ricordo (11).

Le sue vie nervose sono principalmente nell’ippocampo, mentre la memoria implicita si localizzerebbe soprattutto nello striato (12).

Entrambe sono importanti: per quanto infatti alcuni soggetti dotati di particolari tipi di memoria come ad esempio quelli dello spettro autistico come i savant o gli asperger evidenzino QI elevati, presentano poi difficoltà di apprendimento che gli precludono l’esecuzione di compiti basati sulla memoria implicita, mentre molti soggetti normali beneficiano della memoria esplicita (13).

Spartiacque mnemonico

Il tipo di memoria usata funge comunque da spartiacque fra genialità e normalità (14): per scoprirlo i ricercatori americani hanno studiato tramite risonanza magnetica strutturale e funzionale 20 studenti dell’area di Los Angeles, omogenei per età, sesso, condizioni di salute, eccetera.

Con appositi questionari li hanno dapprima divisi in due gruppi in base al quoziente intellettivo (QI). Quelli definiti normali avevano un QI medio di circa 124, mentre nei super-intelligenti era almeno di 145.

La risonanza funzionale ha evidenziato le modalità di attivazione delle fibre nervose delle varie aree cerebrali, così da dedurre quale memoria era usata dallo studente.

Rispetto ai normali i super-intelligenti hanno strutture sottocorticali più sviluppate e maggiormente interconnesse con le aree associate a memoria esplicita e QI: ippocampo bilaterale e putamen di destra. Quest’ultimo, in virtù di maggiori connessioni con la corteccia prefrontale e le aree dell’ippocampo associate all’integrazione di nuove informazioni e nuovi compiti (giro dentato e area CA3) appare bilateralmente più sviluppato nei super-intelligenti. Ciò correla con la loro maggiore motivazione intrinseca a leggere e ponderare, trascorrendo più tempo in solitudine a riflettere. Nei normali invece si attivano l’amigdala sinistra, il caudato destro e l’accumbens, siti nello striato e con una maggiore quota di fibre connesse alle aree sottocorticali della memoria implicita, ad esempio caudato, accumbens o amigdala.

Queste differenze di connessione confermano quanto detto all’inizio dell’articolo: i due tipi di soggetti, normali e super-intelligenti possono avere traiettorie di neurosviluppo innatamente differenti che portano a diverse strategie di apprendimento.

Rapporti e corrispondenze

Nello studio è stata valutata anche la FA (fractional anisotropy) che fornisce informazioni sull’architettura delle fibre nervose in relazione all’attivazione, risultata significativamente correlata al QI, soprattutto nell’emisfero destro.

A parte il putamen, più sviluppato nei super-intelligenti, non c’era corrispondenza fra QI e dimensioni delle aree cerebrali, mentre il rapporto fra memoria implicita ed esplicita aveva una correlazione addirittura logaritmica con il quoziente intellettivo.

A seconda di quanto lo studente usava l’una o l’altra memoria, il rapporto cambiava di molto, facendo variare in maniera esponenziale il QI perché la correlazione era al quadrato.

Bibliografia

1. Turk E et al. (2019): Functional connectome of the fetal brain. J Neurosci 39:9716–9718. DOI:1523/JNEUROSCI.2891-18.2019

2. Athanasakis E et al. Next generation sequencing in nonsyndromic intellectual disability: from a negative molecular karyotype to a possible causative mutation detection. American journal of medical genetics. Part A 164A, 170–176, doi:10.1002/ajmg.a.36274 (2014)

3. Kuhn T et al. Neuroanatomical differences in the memory systems of intellectual giftedness and typical development, Brain & Behaviour, https://doi.org/10.1002/brb3.2348)

4. Zabaneh D et al.A genome-wide association study for extremely high intelligence. Mol Psychiatry 23, 1226–1232 (2018). https://doi.org/10.1038/mp.2017.121

5. https://www.science.org/content/article/closer-look-einsteins-brain

6. Desco M et al. Mathematically gifted adolescents use more extensive and more bilateral areas of the fronto-parietal network than controls during executive functioning and fluid reasoning tasks, NeuroImage2011 Vol. 57; Iss. 1, DOI: 10.1016/j.neuroimage.2011.03.063

7. Scharnowski F, Weiskopf N. Cognitive enhancement through real-time fMRI neurofeedback, Current Opinion in Behavioral Sciences, https://doi.org/10.1016/j.cobeha.2015.05.001

8. Atkinson RC, Shiffrin RM. Human Memory: A Proposed System and its Control Processes, Psychology of Learning and Motivation, Psychology of Learning and Motivation, Elsevier, Vol 2, 1968, Pps 89-195, 1968, https://doi.org/10.1016/S0079-7421(08)60422-3

9. Gray JR et al. Neural mechanisms of general fluid intelligence, Nat Neurosci . 2003 Mar; 6(3):316-22., doi: 10.1038/nn1014

10. Schulte-Rüther M et al. Gender differences in brain networks supporting empathy, Neuroimamage, 42 (2008) 393–403, doi:10.1016/j.neuroimage.2008.04.180

11. Baddeley AD, Hitch G. (1974). Working memory. In G.H. Bower (Ed.), The psychology of learning and motivation: Advances in research and theory (Vol. 8, pp. 47–89). New York: Academic Press

12. Baddeley AD, Hitch G. Working Memory, Psychology of Learning and Motivation, https://doi.org/10.1016/S0079-7421(08)60452-1

13. Kyllonen PC, Christal RE. (1990). Reasoning ability is (little more than) working-memory capacity?! Intelligence, 14(4), 389–433. https://doi.org/10.1016/S0160-2896(05)80012-1

14. Ackermaann PL et al. Working Memory and Intelligence: The Same or Different Constructs? Psychological Bulletin, 2005, Vol.131, No 1, DOI: 10.1037/0033-2909..131.1.30