Los neurocientíficos han descubierto que el 90% de las señales cerebrales típicamente ignoradas como "ruido" pueden predecir el comportamiento humano con igual o incluso mayor precisión que el 10% más fuerte de las señales.
La investigación
En un estudio publicado en Nature Human Behavior el 17 de abril de 2026, investigadores de la Escuela de Medicina de Yale analizaron imágenes cerebrales y datos de comportamiento de más de 12,000 participantes en cuatro grandes conjuntos de datos de EE. UU. Dirigido por Brendan Adkinson, PhD, un estudiante de MD-PhD que trabaja en el laboratorio del autor principal Dustin Scheinost, PhD, el equipo investigó si las señales descartadas durante el análisis de neuroimagen estándar podrían revelar información significativa.
Los investigadores clasificaron todas las conexiones cerebrales de mayor a menor asociación con resultados conductuales, dividiéndolas en 10 grupos no superpuestos. El grupo uno contenía el 10% superior de conexiones—lo que los científicos suelen enfocar—mientras que los grupos dos a diez contenían el 90% restante normalmente descartado como ruido.
El equipo construyó 10 modelos de predicción separados, uno para cada grupo. Descubrieron que los modelos que usaban conexiones de menor rango (grupos dos a nueve) lograban consistentemente una precisión de predicción similar a los modelos que usaban el 10% superior de conexiones. En algunos casos, los modelos basados en estas conexiones "más débiles" funcionaron incluso mejor que los entrenados con las señales más fuertes.
"Para nuestra sorpresa, incluso cuando excluimos completamente las redes en las que la gente suele confiar para predecir el comportamiento, aún logramos casi el mismo nivel de precisión usando todo lo que normalmente se deja atrás", dijo Adkinson.
Por qué es importante
Esta investigación revela que la información predictiva está ampliamente distribuida en las conexiones cerebrales en lugar de concentrarse solo en las señales más fuertes. El estudio demuestra que existen múltiples redes no superpuestas capaces de predecir el mismo comportamiento, lo que sugiere que el cerebro tiene una redundancia significativa y "flexibilidad funcional".
Para condiciones de salud mental como la depresión, diferentes individuos pueden depender de vías neuronales completamente diferentes para llegar al mismo resultado conductual. Esto significa que los enfoques terapéuticos no deberían limitarse a apuntar solo a las redes "principales". Enfocarse en estos circuitos pasados por alto podría proporcionar avances para pacientes que son "resistentes al tratamiento" con las terapias actuales.
Los hallazgos desafían la suposición de que una alta fuerza estadística equivale a una mayor relevancia biológica. Como señala Adkinson, "Muchos estudios que dependen de técnicas como la selección de características—que simplifica el cerebro a una porción estrecha—podrían solo descubrir una pequeña parte de la verdadera neurobiología que subyace a un comportamiento dado".
Qué puedes hacer
Entender que tu cerebro tiene múltiples vías para la misma función puede cambiar cómo abordas la mejora cognitiva. Si un método de aprendizaje no funciona para ti, prueba otro—tu cerebro podría simplemente estar usando diferentes conexiones neuronales. Al practicar nuevas habilidades, varía tu enfoque para involucrar diferentes redes cerebrales. Reconoce que las fortalezas y debilidades cognitivas podrían reflejar qué vías neuronales favoreces naturalmente en lugar de limitaciones fijas.
Fuente: Neuroscience News
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