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Cuando pensamos en creatividad, solemos imaginar a un pintor frente a un lienzo o a un músico improvisando un solo de jazz. Sin embargo, ¿qué ocurrió en la mente de Albert Einstein cuando imaginó viajar junto a un rayo de luz, o en la de Alexander Fleming al notar que un moho inusual destruía bacterias en su placa de Petri?
En el campo de la ciencia, la creatividad no es un adorno: es el motor que impulsa el descubrimiento. En un trabajo pionero, el investigador Roger E. Beaty y su equipo (2025) se propusieron descifrar los mecanismos cerebrales que hacen posible este pensamiento creativo en el ámbito científico.
A pesar de su importancia crucial para las disciplinas de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM), la creatividad científica ha recibido históricamente mucha menos atención neurocientífica que las artes. Tendemos a etiquetar el pensamiento científico como puramente analítico y rígido, pero la formulación de explicaciones novedosas ante fenómenos enigmas requiere un salto imaginativo considerable.
Una danza entre tres redes cerebrales
Para entender cómo trabaja la mente científica, debemos desarmar primero el mito del "hemisferio creativo". La neurociencia moderna ha demostrado que el pensamiento complejo no depende de una región aislada, sino de la comunicación dinámica entre grandes redes cerebrales.
En la investigación general sobre creatividad, destacan tres protagonistas principales:
La Red por Defecto (Default Mode Network - DMN)
Funciona como nuestro "simulador mental" o motor de imaginación. Se activa cuando navegamos en recuerdos, soñamos despiertos o construimos escenarios hipotéticos.
La Red de Control Ejecutivo (Executive Control Network - ECN)
Actúa como el "editor crítico". Su trabajo es mantener metas claras, evaluar ideas, filtrar respuestas obvias y enfocar la atención.
La Red de Saliencia (Salience Network - SN)
Cumple el rol de un "director de escena" o interruptor inteligente. Detecta información relevante y decide cuándo alternar el foco entre la libre generación de ideas (DMN) y el control riguroso (ECN).
La gran pregunta que planteó el equipo de Beaty et al. (2025) fue: ¿utiliza el cerebro los mismos circuitos entrelazados para resolver un problema científico abierto que para crear una obra de arte o inventar usos alternativos para un objeto cotidiano?
La hipótesis de los investigadores sugería que formular una hipótesis científica exige una coordinación estrecha entre la generación espontánea (imaginar posibilidades) y el control evaluativo (verificar que la idea sea científicamente plausible).
La sincronía cerebral
Para observar este proceso en tiempo real, los investigadores escanearon mediante resonancia magnética funcional (fMRI) el cerebro de 47 estudiantes universitarios de carreras STEM mientras realizaban dos tareas distintas. En la primera tarea —el reto creativo—, los participantes leían escenarios científicos (por ejemplo, una isla donde todas las flores son del mismo color) y debían proponer una hipótesis original y plausible para explicarlo. En la segunda tarea —el control semántico—, leían frases con vocabulario científico y simplemente buscaban un sinónimo para un verbo resaltado.
Mediante un análisis avanzado de patrones multivariados (MVPA) —un método guiado por datos que identifica regiones según cómo cambia su conectividad global— el equipo identificó nodos clave de actividad:
- Un nodo en la Red de Control Semántico y Ejecutivo: Ubicado en el giro frontal inferior izquierdo (IFG).
- Un nodo en la Red por Defecto: Centrado en la corteza cingulada posterior (PCC) y el precúneo.
- Un nodo en la Red de Saliencia: Localizado en la ínsula anterior derecha.
Al analizar cómo dialogaban estas regiones con el resto del cerebro durante la formulación de hipótesis, se reveló un patrón fascinante:
- Aumento de la conectividad entre redes distintas: El giro frontal inferior izquierdo (control) mostró un acoplamiento significativamente más fuerte con las regiones posteriores de la red por defecto (memoria e imaginación, como el giro angular y la corteza cingulada posterior).
- Mayor comunicación de la red de saliencia: La ínsula anterior derecha incrementó sus canales de diálogo con la red por defecto.
- Disminución de la conectividad interna: Curiosamente, las conexiones dentro de cada red individual disminuyeron.
Estos datos demuestran que generar una hipótesis científica no ocurre cuando una red trabaja de forma aislada, sino cuando las fronteras entre redes se suavizan. El "editor" (control) y el "imaginador" (defecto) no trabajan por turnos secuencias, sino en una conversación simultánea e intensiva. Para proponer una explicación científica novedosa, el cerebro inhibe las respuestas fáciles y trilladas mientras explora de forma dirigida la memoria a largo plazo.
Para interpretar correctamente estos resultados, es indispensable observar la arquitectura del estudio. La muestra estuvo compuesta por 47 estudiantes de pregrado de carreras STEM (28 mujeres, 16 hombres y 3 no reportados, con una edad promedio de 19.3 años).
El uso de MVPA permitió a Beaty y sus colaboradores mapear las alteraciones del conectoma sin imponer supuestos previos sobre qué áreas debían activarse. Al contrastar la tarea de hipótesis con la de sinónimos, los investigadores aislaron el componente puramente creativo de la generación verbal.
Algunas de las limitaciones de esta investigación son:
- Heterogeneidad de la muestra: Se agrupó a todos los estudiantes de STEM en una sola categoría. No es posible determinar si un estudiante de química avanzada procesa las hipótesis de forma distinta a uno de biología marina o ingeniería.
- Distribución de género desigual: La muestra contó con una proporción mayor de mujeres, un factor relevante considerando las sutiles diferencias reportadas en la conectividad funcional según el sexo.
- Diseño transversal: Como la medición se realizó en un único momento, no podemos afirmar con certeza absoluta que este patrón de conectividad sea una causa fija de la habilidad científica; podría ser un estado maleable que cambia con el entrenamiento o el nivel de experiencia.
Conclusión
Durante décadas, la enseñanza de las ciencias se ha centrado casi exclusivamente en la memorización de datos y el entrenamiento de reglas analíticas lógicas. Sin embargo, los hallazgos de Beaty et al. (2025) sugieren que la mente científica brillante depende en igual medida del libre acceso a la red por defecto —el sistema que permite simular mundos y conectar ideas distantes.
Si la generación de hipótesis requiere una cooperación fluida entre la imaginación espontánea y la evaluación crítica, las metodologías educativas rígidas podrían estar sofocando la mitad del circuito neurocognitivo.
Aquí es donde entra la "neurociencia educativa". Si futuros estudios longitudinales confirman que el entrenamiento en resolución de problemas abiertos fortalece estas conexiones entre redes, podríamos estar ante una justificación biológica para transformar los planes de estudio STEM. Quizás enseñar a formular preguntas descabelladas pero bien fundamentadas no sea un ejercicio secundario, sino la forma más efectiva de esculpir el cerebro de los científicos del mañana.
Fuentes y recursos de información
Beaty, R., Cortes, R., Merseal, H., Hardiman, M., & Green, A. (2025). Brain networks supporting scientific creative thinking.. Psychology of Aesthetics, Creativity, and the Arts, 19, (6), 1321-1331. DOI: 10.1037/aca0000603
