LONDON (IT BOLTWISE) – Eine aktuelle Studie stellt die weit verbreitete Annahme in Frage, dass die allgemeine Intelligenz von der Effizienz des gesamten Gehirns abhängt. Stattdessen zeigt die Forschung, dass spezifische Verbindungsmuster einzelner Gehirnregionen eine entscheidende Rolle spielen.
Die Vorstellung, dass die allgemeine Intelligenz auf der Effizienz des gesamten Gehirns basiert, wird durch eine neue Studie in Frage gestellt. Diese Forschung zeigt, dass breite, das gesamte Gehirn umfassende Messungen der Netzwerkorganisation die kognitive Fähigkeit nicht vorhersagen können. Stattdessen sind es die spezifischen Verbindungsmuster einzelner Gehirnregionen, die die Beziehung zwischen neuronaler Architektur und Intelligenz bestimmen. Diese Ergebnisse wurden in der Zeitschrift Cerebral Cortex veröffentlicht.
Seit über einem Jahrhundert debattieren Wissenschaftler über die biologischen Ursprünge der allgemeinen kognitiven Fähigkeit, oft als allgemeine Intelligenz bezeichnet. Diese beschreibt die Beobachtung, dass Individuen, die in einer Art von kognitiver Aufgabe gut abschneiden, auch in anderen gut sind. Frühe neurowissenschaftliche Ansätze versuchten, die Intelligenz in spezifischen Gehirnarealen zu lokalisieren, bevor der Fokus auf die Verbindungen zwischen diesen Arealen verlagert wurde.
Moderne Forscher betrachten das Gehirn als ein komplexes Netzwerk, das als “Connectome” bezeichnet wird. Um dieses weitläufige Netz zu verstehen, verwenden Wissenschaftler die Graphentheorie, eine mathematische Methode, die das Gehirn in eine Menge von Knoten (Regionen) und Kanten (Verbindungen) vereinfacht. Diese Methode ermöglicht es, spezifische Eigenschaften des Netzwerks zu berechnen, die entweder das gesamte Netzwerk oder einzelne Knoten beschreiben.
Frühere Studien lieferten gemischte Ergebnisse darüber, wie diese Messungen mit Intelligenz zusammenhängen. Einige Forscher berichteten, dass intelligentere Gehirne global effizienter sind, während andere behaupteten, dass die “Small-Worldness”, ein Gleichgewicht zwischen lokaler Clusterbildung und langreichweitigen Verbindungen, der Schlüssel sei. Diese Untersuchungen litten jedoch oft unter kleinen Stichprobengrößen, was zu inkonsistenten Ergebnissen führte.
Um diese Diskrepanzen zu klären, führten Forscher eine umfangreiche Untersuchung durch, die von M. Fiona Molloy und Chandra Sripada von der Universität Michigan geleitet wurde. Sie nutzten zwei der größten verfügbaren Neuroimaging-Datensätze. Der erste Datensatz stammte aus der Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) Studie mit fMRT-Scans von 5.937 Kindern im Alter von 9 bis 10 Jahren. Der zweite Datensatz diente als Replikationsstichprobe und stammte aus dem Human Connectome Project (HCP) mit Scans von 847 Erwachsenen.
Die Forscher analysierten “Ruhezustands”-fMRT-Daten, die Gehirnaktivität aufzeichnen, während die Teilnehmer wach sind, aber keine spezifische Aufgabe ausführen. Diese Methode offenbart die intrinsische funktionelle Architektur des Gehirns. Die Ergebnisse zeigten, dass keine der globalen Graphentheorie-Messungen eine bedeutende Beziehung zur allgemeinen Intelligenz aufwies. Stattdessen waren es die Eigenschaften einzelner Knoten, die robuste Prädiktoren für die allgemeine kognitive Fähigkeit waren.
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