Sol Invictus

Sotto il Sole

Previsione del rendimento scolastico con il DNA – Selezione naturale negli USA – Risonanza magnetica ed intelligenza

Predicting educational achievement from DNA – S Selzam et al. – Molecular Psychiatry – Advance online publication 19 July 2016 – doi:10.1038/mp.2016.107

Dall’astratto, traduzione libera:
un punteggio poligenico genome-wide (GPS), derivato da uno studio di associazione genome-wide del 2013 (N = 127.000), spiegava il 2% della varianza degli anni complessivi di istruzione (EduYears). In uno studio aggiuntivo, (N=329.000), un nuovo GPS EduYears spiega fino al 4%. Qui, i ricercatori hanno testato l’associazione tra quest’ultimo GPS EduYears e punteggi di rendimento scolastico in età 7, 12 e 16 anni, in un campione indipendente di 5825 individui del Regno Unito. Hanno scoperto che il GPS EduYears ha spiegato una maggiore quantità di varianza nei risultati scolastici nel corso del tempo, fino a 9% all’età di 16 anni, che rappresenta il 15% della varianza ereditabile. Questa è la previsione GPS più forte fino ad oggi per tratti comportamentali quantitativi. Individui nei settili GPS più alti e più bassi differivano di un grado (anno scolastico) di scuola intero all’età di 16 anni. Inoltre, GPS EduYears è stato associato con la capacità cognitiva generale (~ 3,5%) e la condizione socio-economica della famiglia (~ 7%). Non c’è stata evidenza di un’interazione tra GPS EduYears e status socio-economico della famiglia sul rendimento scolastico o sulla capacità cognitiva generale. Questi risultati anticipano un uso diffuso di GPS nel futuro per predire il rischio genetico e la resilienza nelle scienze sociali e comportamentali.

Precedenti ricerche sui gemelli hanno osservato che il 60% delle differenze tra i risultati scolastici individuali sono dovute a differenze nel DNA. Ciò può sembrare lontano dal 10% previsto in questo studio, ma gli autori fanno notare che gli studi con gemelli esaminano la somma totale di tutti gli effetti genetici, tra cui le varianti comuni e rare, le interazioni tra geni e interazioni gene-ambiente e quindi possono dirci l’influenza genetica globale su un tratto in una popolazione. Invece i punteggi poligenici stimano l’influenza genetica solo da varianti comuni, il che spiega la discrepanza tra questi studi basati sul DNA e gli studi sui gemelli. Per fare un confronto le differenze di genere (sesso) spiegano solo un 1% della varianza e la perseveranza individuale solo il 5%. (1)
Gli autori dicono che il 65% delle persone nel gruppo poligeico con punteggio alto hanno continuato l’istruzione facendo gli A-level mentre solo il 35% di quelli col punteggio basso ha proseguito.

Siamo a qualche passo tecnologico dall’avvento dei designer babies i cui genitori vorranno dotarli di super QI. Gran parte del resto della popolazione che non varrà la pena di augmentare, fungerà da mascotte.

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Si potrebbe pensare che c’è un’evoluzione verso una maggiore intelligenza negli uomini. Ebbene forse non è più così dappertutto, complici le grandi risorse disponibili e l’assistenzialismo diffuso:

Genetic evidence for natural selection in humans in the contemporary United States – Jonathan Beauchamp – doi:http://dx.doi.org/10.1101/037929 con PDF – Pubblicato anche in PNAS doi:10.1073/pnas.1600398113

Dall’astratto, traduzione libera:
recenti scoperte da genetica molecolare rendono ora possibile testare direttamente per la selezione naturale, analizzando se le varianti genetiche associate con i vari fenotipi sono stati sottoposti a selezione. Il ricercatore ha sfruttati i dati per costruire punteggi poligenici che utilizzano i genotipi degli individui per predire il loro indice di massa corporea, livello di istruzione (EA), la concentrazione di glucosio, l’altezza, la schizofrenia, il colesterolo totale, e (nelle femmine) l’età al menarca. Ha poi esaminato associazioni tra questi punteggi e fitness per verificare se la selezione naturale ha continuato ad agire. Il campione di studio comprende individui di origine europea nati tra il 1931 e il 1953 del Health and Retirement Study, uno studio rappresentativo della popolazione degli Stati Uniti. I risultati implicano che la selezione naturale è andata lentamente favorendo una inferiore EA in entrambe le femmine e maschi, e suggeriscono che la selezione naturale potrebbe aver favorito un’età più elevato del menarca nelle femmine. Per EA, le stime implicano un tasso di selezione di circa -1.5 mesi di formazione per generazione (che impallidisce in confronto con gli aumenti di EA osservati in epoca contemporanea). Anche se non possono essere proiettate su più di una generazione, i risultati forniscono ulteriori prove che gli esseri umani sono ancora in evoluzione – anche se lentamente, soprattutto se confrontato con i rapidi cambiamenti secolari che si sono verificati nel corso delle ultime generazioni a causa di fattori culturali e ambientali.

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Neural, electrophysiological and anatomical basis of brain-network variability and its characteristic changes in mental disorders – Jie Zhang, et al. – – First published online: 14 July 2016 – DOI:http://dx.doi.org/10.1093/brain/aww143

Dall’astratto, traduzione libera:
… i ricercatori propongono un’analisi di scala intermedia, una mesoanalisi per caratterizzare la variabilità temporale dell’architettura funzionale associato a una particolare regione (del cervello). Questa produce una topografia della variabilità che rispecchia l’intero cervello e, soprattutto, crea un quadro analitico per stabilire la relazione fondamentale tra la variabilità dell’architettura funzionale regionale e della sua attività neurale o la connettività strutturale. Trovano che la variabilità temporale riflette la riconfigurazione dinamica di una regione del cervello in moduli funzionali distinti in tempi diversi e può essere indicativa di flessibilità e adattabilità cerebrale. Le cortecce sensoriali-motorie primarie e unimodali mostrano bassa variabilità temporale, mentre le aree transmodali, comprese le aree di associazione eteromodali e il sistema limbico, mostrano elevata variabilità. In particolare, le regioni con la più alta variabilità, come ippocampo /paraippocampo, giro temporale inferiore e medio, giro olfattivo e caudato sono tutti legati all’apprendimento, il che suggerisce che la variabilità temporale può indicare il livello di adattabilità cerebrale. Con imaging di elettroencefalografia/risonanza magnetica funzionale (fMRI) registrate contemporaneamente e dati di imaging di risonanza magnetica funzionale e di tensore di diffusione, trovano anche che la variabilità dell’architettura funzionale regionale è modulata dall’attività dipendente dal livello locale dell’ossigeno nel sangue e dall’oscillazione della banda α locale , ed è regolata dalla rapporto fra la connettività strutturale intra e intercomunitaria. L’applicazione della misura di variabilità su mesoscala per set di dati multicentrici di tre disturbi mentali e i controlli appaiati che coinvolgono 1180 soggetti, rivela che quelle regioni dimostrando estrema variabilità, vale a dire più alta/bassa nei controlli, sono quelle più soggette a cambiamenti nei disturbi mentali. In particolare, i ricercatori richiamano l’attenzione sull’individuazione di modelli dei cambiamenti diametralmente opposti di variabilità tra schizofrenia e disturbo da deficit di attenzione iperattività/autismo. Regioni della rete default-mode dimostrano minore variabilità nei pazienti con schizofrenia, ma elevata variabilità nei pazienti con disturbo autistico deficit/di attenzione e iperattività, rispetto ai rispettivi controlli. Al contrario, le regioni subcorticali, in particolare il talamo, mostrano maggiore variabilità nei pazienti con schizofrenia, ma variabilità più bassa nei pazienti con disturbo da deficit di attenzione e iperattività. I cambiamenti nella variabilità di queste regioni sono anche strettamente correlate a punteggi dei sintomi. Il lavoro fornisce intuizioni sull’organizzazione dinamica del cervello a riposo e come cambia in disturbi cerebrali. La misura di variabilità nodale può anche essere potenzialmente utile come un fattore predittivo per l’apprendimento e la riabilitazione neurale.

Utilizzando analisi MRI a riposo su migliaia di cervelli di persone in tutto il mondo, i ricercatori hanno trovato che le aree del cervello che sono associate con l’apprendimento e lo sviluppo mostrano elevati livelli di variabilità, nel senso che cambiano le loro connessioni neurali con le altre parti del cervello più frequentemente nel corso di minuti o secondi. Il professor Jianfeng trova che più il cervello è variabile e più le sue diverse parti si collegano frequentemente tra loro, più alti sono il QI e la creatività della persona. (2)
Invece le regioni del cervello che non sono associate con intelligenza (comunemente intesa) – visiva, uditiva, e le aree senso-motorie – mostrano poca variabilità e adattabilità.

Osservare che anche la vista, l’udito ecc. possono essere viste come collegate ad un certo concetto di intelligenza ampliato o meglio, abilità meno adattabili. Per esempio una persona che è un super-riconoscitore (post su prosopagnosia), eccellerà in determinate prove con risultati incredibili e a volte utilissimi, ma si tratta di capacità specifiche poco o niente adattabili che comunque possono aver un impatto in qualche test . C’è un’area grigia che contorna il concetto comune d’intelligenza.
Per quanto riguarda alcune malattie menzionate nell’astratto si può vedere la schizofrenia e l’autismo come l’una l’opposto dell’altro lungo una certa dimensione. (3 e 4)

Scientists herald ‘tipping point’ in ability to predict academic achievement from DNA – July 19, 2016 – medicalexpress.com

Researchers using MRI to quantify human intelligence – July 18, 2016 – medicalexpress.com

Autism and schizophrenia could be genetic opposites – 2 December 2009 – Daily news – By Bob Holmes – 2 December 2009

More evidence that schizophrenia is the opposite of autism -16/04/2016 – by pumpkinperson – Pumpkin Person ~ The psychology of horror – Link

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Questa voce è stata pubblicata il luglio 20, 2016 da con tag , , , , , , , .

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