Habilidade matemática pode ser prevista por níveis de neurotransmissores no cérebro, descobre estudo

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Créditos: Witthaya Prasongsin / Moment / Getty Images.

Por David Nield
Publicado na ScienceAlert

Neurotransmissores são substâncias químicas essenciais para o bom funcionamento do cérebro, responsáveis ​​por transportar mensagens entre os neurônios e outros tipos de células.

Dessa forma, eles são uma parte fundamental de como os neurônios transmitem sinais para outras células, mas não apenas isso – de acordo com um novo estudo, a atividade dos neurotransmissores pode até indicar o quão bons (ou ruins) somos em matemática.

Na pesquisa, dois neurotransmissores foram analisados: glutamato e ácido gama-aminobutírico (GABA) – já conhecido por se relacionar com a plasticidade do cérebro e nossa capacidade de aprendizado – com pesquisadores observando de perto a parte esquerda do sulco intraparietal (SIP) do cérebro em particular.

O glutamato e o GABA têm, na verdade, papéis complementares no cérebro, porque o glutamato excita os neurônios, enquanto o GABA os inibe, um equilíbrio que se acredita ser importante para captar novas informações.

Além do mais, o SIP foi anteriormente associado à habilidade em matemática, mas aqui a equipe queria estudar esta localização do cérebro e esses neurotransmissores por um longo período de tempo, e em pessoas ao invés de modelos animais.

“Em contraste com estudos anteriores em humanos ou animais que se concentraram em estágios de desenvolvimento mais específicos, nosso estudo transversal e longitudinal sugere que a ligação entre a plasticidade e a excitação e inibição do cérebro em diferentes estágios provavelmente não será imutável”, disse o neurocientista Roi Cohen Kadosh da Universidade de Oxford, no Reino Unido.

Em outras palavras, a relação entre esses neurotransmissores e a capacidade cognitiva parece mudar com o tempo – na verdade, muda completamente.

No estudo, um total de 255 jovens com idades entre seis anos e estudantes universitários foram recrutados como participantes, com testes de acompanhamento em datas posteriores realizados por um subconjunto do grupo.

A combinação dos dados do primeiro e do segundo teste de matemática com as varreduras de ressonância magnética mostrou que os níveis de neurotransmissores registrados nas datas anteriores poderiam prever a habilidade matemática nas datas posteriores, uma média de 1,5 anos depois.

Em crianças, níveis mais altos de GABA e níveis mais baixos de glutamato foram associados a indivíduos melhores em aritmética, mas nos voluntários adultos mais velhos foram aqueles que mostraram níveis mais baixos de GABA e níveis mais altos de glutamato no SIP que tiveram o melhor desempenho nas tarefas de matemática que receberam.

“Nossa descoberta de mudanças de desenvolvimento na ligação entre GABA e glutamato e desempenho acadêmico destaca um princípio geral desconhecido de plasticidade”, disse Kadosh.

Exatamente por que essa mudança ocorre não é totalmente compreendido, embora pareça que em algum lugar ao longo da linha entre a infância e a idade adulta esses neurotransmissores comecem a funcionar de maneira diferente – junto com todas as outras mudanças biológicas que acontecem à medida que crescemos.

Uma possibilidade levantada pelos pesquisadores é que níveis aumentados de GABA nas fases iniciais do desenvolvimento aumentam o aprendizado em matemática, mas à medida que envelhecemos, os mesmos níveis mais elevados de GABA podem prejudicar nossas habilidades matemáticas. Mais estudos serão necessários para descobrir com certeza.

Eventualmente, as descobertas descritas aqui podem até mesmo ser usadas para ajudar os professores a encontrar abordagens que mantenham as crianças interessadas em matemática – uma das principais matérias ensinadas na escola, com aplicações em quase todas as esferas da vida.

“Nossas descobertas também têm implicações importantes para o desenvolvimento de programas de intervenção baseados no funcionado do nosso cérebro, que esperamos examinar no futuro”, disse Kadosh.

A pesquisa foi publicada na PLOS Biology.