IQ és alvás

Alvás közben mérhető agyhullámaink tükrözik az intelligenciát

Pszichológia biológia nélkül

Lélektani tulajdonságaink túl fontosak ahhoz, hogy ne próbáljuk meg mérni őket. Az intelligenciamérés története a pszichológia egyik legjobb sztorija: 100-120 évvel ezelőtt elég vad ötletek keringtek a pszichológiában, de Francis Galton és Charles Spearman őrült ötlete, hogy létezik egy egységes emberi intelligencia és ezt viszonylag egyszerű kognitív tesztekkel mérni lehet, kiállta az idők próbáját.

Persze a pszichológia akkor válik igazi tudománnyá, ha az eredményeit élettani tényekhez tudjuk kötni. A pszichológusok joggal irigykedtek az orvosokra az elmúlt 100 évben. 1900-ban nem tudtuk, hogy jönnek létre lélektani tulajdonságaink az agyban, mitől lesz valaki cukorbeteg, hogy lehet bakteriális fertőzéseket hatékonyan gyógyítani, vagy hogy kell megműteni egy élő ember szívét. Az orvostudomány kemény természettudományos módszerekkel jött rá az utóbbiakra, úgyhogy logikus volt, hogy hasonló módszerekkel megpróbáljuk megválaszolni az első kérdést is.

Az ember azonban sokkal bonyolultabb nyaktól felfelé, mint lefelé. Az élettan nem egyszerű, de az emberi test alapvető működésére rá lehetett jönni a huszadik századra már létező laboratóriumi módszerekkel. A lélektanban ugyanez mérsékelt sikerrel működött. Az intelligencia biológiai háttere sem ismert igazán – én viszont azon is dolgozom, hogy egy kicsit ismertebb legyen.

Az alvási spektrális ujjlenyomat

A doktori munkámat azzal az ötlettel kezdtem 2011-ben, hogy az alvási elektroenkefalográfia (EEG, a fejbőrön mérhető elektromos potenciálkülönbségek, azaz gyakorlatilag az agyhullámok mintázata) tükrözi az intelligenciát. Azt régóta tudjuk, hogy az agyhullámok spektrális összetétele – hogy mennyi van belőlük alacsony és magas frekvenciájú hullámokból – olyan egyéni jelleg, mint az ujjlenyomat. Nézzük csak ezt az ábrát innen:

Minden kis kockában 7 és 16 Hz között látjuk az EEG spektrális összetételét négy különböző csatornán (=elektródán, azaz a fejbőr különböző részein). Minden vonal nagyjából balról jobbra lefelé megy, de jellegzetes csúcsok vannak rajta: ezek mutatják a 10-15 Hz között megjelenő úgynevezett alvási orsókat, amik jellegzetes, szabad szemmel is jól látható oszcillációk az alvási EEG-n. Az egymás alatti sorokban 10 különböző személy, az egymás melletti oszlopokban 6 különböző éjszaka adatait látjuk. Figyeljük meg, hogy az egymás alatti kockák nagyon különbözőek, de egymás mellett, egy soron belül nagyon hasonlóak! Ez azt mutatja, hogy bár mindenkinek sajátos lefutású spektrális teljesítménye van, ugyanannak a résztvevőnek ez nagyon hasonlít mind a hat éjszaka. Ez annak ellenére van így, hogy egy csomóféleképpen nyüstölték ezt a tíz embert az éjszakák során. Bár a hat éjszaka során felébresztették őket, nem hagyták őket eleget aludni, vagy éppen ezt az alváshiányt pihenték ki, a „spektrális ujjlenyomatuk” – az, különböző frekvenciájú jelből mennyi van az alvási EEG-jükben -hasonló maradt.

Logikusnak tűnt, hogy ha az agynak van egy ennyire stabil alapműködése, akkor ez tükrözheti más stabil tulajdonságainkat is – például az intelligenciát.

Egy biológus vagy élettanász ennél sokkal kifinomultabb módon épít hipotéziseket, mert itt nagyon komoly alapismeretekre támaszkodhat. Egy gyógyszerhatóanyag tervezésekor körülbelül el tudjuk képzelni, az azt alkotó molekula hogy jut át egy sejtmembránon vagy mit tud csinálni egy baktériummal. De a biológiai pszichológiában más a helyzet. Mivel nem tudjuk pontosan, hogy keletkeznek lélektani tulajdonságaink az agyban (vagy hogy egyáltalán a fejbőrön mérhető EEG-jel hogyan keletkezik), a legjobb, ha visszafelé gondolkodunk – ahogy mondani szokták, hipotézismentesen vizsgálódunk. Ez a gyakorlatban azt jelenti, hogy rengeteget mérünk, ráengedünk egy tanuló algoritmust az adattengerre, ez mintázatokat keres, mi kiválogatjuk a hihetőket és megpróbáljuk valami értelmezési keretbe helyezni.

A MrOS-vizsgálat

Néhány kezdeti próbálkozás után 2021 végén sikerült hozzájutnom egy értékes amerikai adatbázishoz, a MrOS-hoz. A 2000-es évek közepén Amerikában közel hatezer idős férfi kapott egy nagyon alapos orvosi vizsgálatot, eredetileg azért, hogy az időskori csonttörések kockázati tényezőit vizsgálják. A vizsgálatnak része volt egyrészt egy alvási EEG-vizsgálat is, másrészt pedig egy neurológiai kivizsgálás is, amiben néhány egyszerű kognitív tesztet megoldottak. Bár a neurológiai kivizsgálás nem intelligenciateszt, a gyakorlatban az ilyen egyszerű tesztek eredménye is nagyon magasan korrelál az IQ-val, úgyhogy a tesztek összeredményéről nyugodtan feltételezhetjük, hogy az intelligenciához hasonló dolgot mér. Összesen 2910 személy adatát tudtam használni: ez bőven elég volt ahhoz, hogy ne kelljen többet sötétben tapogatózni. Az eredményeink most jelentek meg a Neuroimage nevű folyóiratban.

Először is kiszámoltunk több száz objektív mutatót az alvási EEG-jelből: spektrális teljesítményt, koherenciát (két csatorna jelének hasonlóságát) és még egy csomó minden mást. Másodszor: kiszámoltuk négy neurológiai teszt úgynevezett összeredményét, mint az intelligencia becslését. A kérdés: hogy függ össze a kettő?

Az egyik dolog, amire figyelni kell, hogy az intelligencia valószínűleg nem 1-2 dologgal mutat erős összefüggést, hanem sok apró EEG-különbség összessége különbözteti meg az intelligens és kevésbé intelligens résztvevőket. A genetikában és az agyi morfológiában legalábbis ez a helyzet. Ezért aztán érdemes valami tanuló algoritmust használni, ami nem egyszerűen megkeresi ezt az egyenként jelentéktelen sok-sok apró különbséget, hanem megbízhatóan összegzi a hatásukat is és azt is megmondja, hogy ezeknek az összessége mennyire erősen tükrözi az intelligenciát.

A másik fontos dolog, hogy ebben a 65-95 éves mintában már sok egészségügyi probléma zavarhatja a képet. A kognitív teszteken nyújtott teljesítmény romlik az életkorral és az alvás is változik, úgyhogy lehet, hogy az EEG-jelből nem azt látjuk, ki mennyire intelligens, csak például egyszerűen azt, ki mennyi idős. (Saját korábbi vizsgálataink arra utalnak, hogy ezt elég jól meg lehet mondani.) Ugyanez a probléma az egészségi állapottal kapcsolatban is fennáll: lehet, hogy az EEG-jel és a romló kognitív teljesítmény is az idős résztvevők neurológiai betegségeit, esetleg egyszerűen a rossz alvását tükrözi. Szerencsére a MrOS egészségügyi mutatók százait tartalmazta, úgyhogy a legfontosabbakat egyszerűen statisztikailag kontrollálni lehetett: azonos életkorú, azonos egészségi állapotú emberek között is igaz-e, hogy bizonyos EEG-hullámok jelenléte magasabb intelligenciával függ össze? Mivel nem tudtuk pontosan, milyen egészségi tényezők hatását kell kiszűrni – a rossz egészségi állapot nem csak oka, hanem következménye is lehet az alacsony intelligenciának – négyféle modellt is kipróbáltunk. Az elsőben nem kontrolláltunk semmit. A másodikban csak az alapvető dolgokat: az életkort, a rasszt és a felvétel helyét. A harmadikban majdnem mindent, ami a testi egészséggel összefügg: több tucatnyi betegséget és több tucatnyi gyógyszer szedését. A negyedikben ezen felül pedig még a kérdőívekkel felmért életminőséget is: például hogy a résztvevő saját bevallása szerint mennyire tudott még önálló életet élni, mennyire volt depressziós, vagy mennyire aludt jól.

A tapasztalatunk az volt, hogy az életkor tényleg bezavar, de az egészségi állapot alig. Nézzük meg a fő eredményeket – először sima korrelációk szintjén, tanuló algoritmus nélkül!

A négy majdnem ugyanolyan sor a négy, különböző tényezőkre kontrolláló modellt mutatja be. Ha jobban megnézzük őket, láthatjuk, hogy az első két oszlopban a színes vonalak kicsit kisimulnak az alsóbb sorokban. Ezek a vonalak a korrelációk erősségét (függőleges tengely) mutatják a frekvencia (vízszintes tengely) függvényében. Ha a vonalak kimásznak a két párhuzamos fekete vonalból, az szignifikáns korreláció mutat: itt találtunk valami érdemlegeset. Ha legalább az életkort kontrolláljuk, amit biztosan kell, azaz az alsó három sort figyeljük, azt látjuk, hogy a középső és a jobb oldali oszlopban alig találunk ilyet. A koherencia és a sok minden egyéb más, amit kiszámoltunk, nem sokat számít az intelligencia szempontjából.

Nem ez a helyzet viszont az első oszlopban. Ez a spektrális teljesítményt mutatja. Láthatjuk, hogy REM-ben (sárga és lila vonal) a 6-7 Hz-es oszcillációk jelenléte alacsonyabb, a kb. 18-30 Hz-esek jelenléte pedig magasabb intelligenciával függ össze. NREM alvásban (kék és piros vonal) egy viszonylag széles tartományban másznak a vonalak a kritikus tartomány fölé, de a csúcs 14 Hz környékén van. Itt vannak az alvási orsók. Ahogy korábban is leírtuk, a nagyobb alvási orsók magasabb intelligenciával függenek össze.

Az összefüggések egész erősek ráadásul! Ahogy írtam, ritkaság, hogy olyan biológiai mutatót találunk, ami erősen összefügg pszichológiai jellegzetességekkel. A nagyobb agyméret magasabb intelligenciával függ össze – a korreláció kb. 0.3 – de ez egy kivételes megfigyelés. Arra készültem, hogy számtalan EEG-jellegzetesség fog egy kicsit összefüggeni az intelligenciával, ehhez képest igazából három dolog jellemezte az intelligensebb résztvevőket: 1) kevesebb théta és 2) több béta-frekvenciás aktivitás REM alvásban, 3) erőteljesebb alvási orsózás NREM alvásban. Ezek külön-külön körülbelül harmadannyira függtek össze az intelligenciával, mint az agy mérete, ami nem is rossz ahhoz képest, hogy egy új felfedezés méri össze magát a terület bajnokával!

Persze az igazán érdekes nem az, egy-egy alvási mutató hogy függ össze az intelligenciával, hanem hogy együtt mire képesek – mennyit tudunk meg valakinek az intelligenciájáról, ha minden információt felhasználunk az EEG-jéből? Hogy megtudjuk, az összes EEG-mutatót betöltöttük egy nagyon egyszerű és még kiismerhető működésű tanuló algoritmusba, úgynevezett regularizált regresszióba. Ez az adatok kétharmadát tanulásra használta és megmondta nekünk, az EEG-mintázatok melyik kombinációja függ legerősebben össze a teszteredményekkel. Ezt a becslést aztán kipróbáltuk a minta maradék részén, amit sosem látott az algoritmus a tanulás során. Akkor mondtuk, hogy az összefüggés érvényes, ha itt is működött. A biztonság kedvéért az egészet százszor megismételtük. Az eredmények itt vannak:

Főleg az A panelt érdemes nézni. Az EEG-jellegzetességek összességéből – teljesen naivan, semmit sem kontrollálva – közel 0.3 körül korreláló becslést lehet kapni arra, ki milyen jól csinálja meg a teszteket. Ezt látjuk bal oldalt (No covariates, a szürke pöttyök a 100 modellfutást mutatják, a piros vonal ezek átlagát). De persze ennek a nagy része csak az életkor hatása. Ha ezt kiszűrjük (+Demographics), a modellek már kevésbé működnek jól, de még így is 0.2 körüli korreláció van a becsült és valós intelligencia között – most már csak azonos életkorú személyek között. Ha az egészségi állapotot (+Health) és az életminőséget (+Quality of life) is kontrolláljuk, a modellek teljesítménye még egy kicsit, de tényleg csak egy kicsit, lejjebb mászik. A korreláció itt is 0.15 fölött marad. Azonos életkorú és egészségi állapotú személyek között is igaz, hogy az alvási EEG jellegzetességei tükrözik az intelligenciát!

Összehasonlítás más biológiai mutatókkal

Sokan próbálkoztak már vele, hogy lélektani tulajdonságokat – például az intelligenciát – biológiai mutatókhoz, például genetikai variánsokhoz vagy az agy szerkezeti sajátosságaihoz kössék. Mi vagyunk viszont az elsők, akik az alvási EEG-t is használják, legalábbis úgy, ahogy itt leírtam, biztosan.

Egyik mutató sem működik tökéletesen. Az én 0.15-0.2 közötti korrelációm sem jelenti azt, hogy az alvása alapján pontosan meg lehetne mondani valakiről, mennyire intelligens. De nem rossz szám ez még sem ahhoz képest, hogy kevesebb, mint 3000 ember adatából keletkezett. Minél több adatunk van, annál pontosabb becslést adó modellt tudunk készíteni, ezért érdemes a mi számainkat összevetni más olyan próbálkozásokkal, ahol az intelligenciát biológiai mutatók alapján próbálták megbecsülni. Nemrég 3 millió ember genetikai adatából a valós intelligenciával 0.25-ös korrelációt adó genetikai prediktort sikerült alkotni. A zseniális kalóztudós Emil Kirkegaard nemrég egy olyan tanulmányt jelentetett meg, amiben 8500 résztvevő adatát felhasználva 0.51-es korrelációt találtak a valós és az agyi képalkotó mérésekből bejósolt intelligencia között, de ez a legmagasabb szám, amit valaha láttam. Epigenetikai markerekkel, több mint 9000 személy adatából 0.2 körüli szám adódott. Bár a mi vizsgálatunkban pont néhány viszonylag erős összefüggést találtunk, a valóságban az intelligencia valószínűleg az agy és a test működésének sok apró jellegzetességén múlik, amiket mind mérni kéne.