Neurociencia cognitiva del desarrollo

format_list_bulleted Contenido keyboard_arrow_down
ImprimirCitar

La neurociencia cognitiva del desarrollo es un campo científico interdisciplinario dedicado a comprender los procesos psicológicos y sus bases neurológicas en el organismo en desarrollo. Examina cómo cambia la mente a medida que los niños crecen, las interrelaciones entre eso y cómo cambia el cerebro, y las influencias ambientales y biológicas en la mente y el cerebro en desarrollo.

La neurociencia cognitiva del desarrollo se encuentra en los límites de la neurociencia (neurociencia conductual, de sistemas y cognitiva), la psicología (psicología del desarrollo, cognitiva y bioconductual/fisiológica), la ciencia del desarrollo (que incluye sociología, antropología y biología además de psicología y neurociencia), la ciencia cognitiva (que incluye informática, filosofía, sistemas dinámicos y lingüística además de psicología), e incluso incluye el desarrollo socioemocional y aspectos del desarrollo de la neurociencia social y la neurociencia afectiva.

La interrelación científica entre la neurociencia cognitiva y el desarrollo humano ha suscitado un interés considerable en los últimos años, ya que los avances tecnológicos permiten trazar en detalle los cambios en la estructura cerebral que tienen lugar durante el desarrollo. La neurociencia cognitiva del desarrollo se superpone en cierta medida con campos como la psicología del desarrollo, la neuropsicología del desarrollo, la psicopatología del desarrollo y la neurociencia del desarrollo, pero también es distinta de cada una de ellas. La neurociencia cognitiva del desarrollo se ocupa de las bases cerebrales de los fenómenos que estudian los psicólogos del desarrollo. La neuropsicología del desarrollo y la psicopatología del desarrollo se dedican principalmente al estudio de los pacientes, mientras que la neurociencia cognitiva del desarrollo se ocupa del estudio del desarrollo típico y atípico. La neurociencia del desarrollo se dedica por completo al estudio de los procesos de desarrollo en el cerebro, y principalmente durante el período prenatal. La neurociencia cognitiva del desarrollo, por otro lado, se ocupa de las interrelaciones entre el desarrollo psicológico y biológico. Los neurocientíficos cognitivos del desarrollo estudian el desarrollo cerebral y el desarrollo cognitivo, social y emocional desde el período prenatal hasta la edad adulta.

Más recientemente, la neurociencia cognitiva del desarrollo se interesa por el papel de los genes en el desarrollo y la cognición. Por lo tanto, la neurociencia cognitiva del desarrollo puede arrojar luz sobre los debates entre naturaleza y crianza, así como sobre las teorías constructivistas y neuroconstructivistas. La investigación en neurociencia cognitiva del desarrollo proporciona datos que combinan, aclaran, desafían y provocan revisiones de las teorías del desarrollo, cognitivas y neurocientíficas.

Origen de la disciplina

Participantes en The Development and Neural Bases of Higher Cognitive Functions, Sugarloaf Conference Center, Philadelphia, Pennsylvania, 20 a 24 de mayo de 1989.
Participantes vistos en la foto anterior: 1. Susan Rose, 2. Judy DeLoache, 3. William Overman, 4. Nathan Fox, 5. Kathryn Boyer, 6. Gerry Stefanatos, 7. Arthur Shimamura, 8. Nora Newcombe, 9. Stuart Zola-Morgan, 10. Judy Chasin, 11. Teresa Pantzer, 12. Barbara Malamut, 13. Adele Diamond, 14. Norman Krasnegor, 15. Marie Perri, 16. Jim Cummings, 17. Linda Acredolo, 18. Keith Nelson, 19. Barry Stein, 20. Rachel Clifton, 21. Richard Nakaniura, 22. Jackson Beatty, 23. Joseph Fagan, 24. Suzanne Craft, 25. Lewis Lipsitt, 26. Eric Knudsen, 27. Wendell Jeffrey, 28. Jonathan Cohen, 29. Joaquin Fuster, 30. Andrew Meltzoff, 31. Daniel Schacter, 32. Phillip Mejor, 33. Mark Stanton, 34. Douglas Frost, 35. Carolyn Rovee-Collier, 36. Paul Solomon, 37. Claire Kopp, 38. Lynn Nadel, Helen Neville, 40. Emilie Marcus, 41. Richard Thompson, 42. Paula Tallal, 43. Caso Robbie, 44. Henry Roediger III, 45. James Ranck Jr., 46. Ruth Colwill, 47. H. G. J. M. Kuypers, 48. Jocelyne Bachevalier, 49. Michael Noetzel, 50. Janet Werker, 51. Mike Richardson, 52. W. Stuart Millar, 53. Steven Keele, 54. Jean Mandler

El origen de la disciplina de la neurociencia cognitiva del desarrollo se remonta a una conferencia celebrada en Filadelfia en 1989, cofinanciada por el NICHD y el NIMH, organizada por Adele Diamond, que dio inicio al proceso de comunicación entre psicólogos del desarrollo, científicos cognitivos y neurocientíficos. Para superar las brechas de comunicación, se invitó a investigadores de diferentes campos que utilizaban los mismos paradigmas experimentales para estudiar los mismos comportamientos o que investigaban cuestiones científicas relacionadas de formas complementarias, aunque desconocían el trabajo de los demás. Utilizaban diferentes palabras para hablar de su trabajo y tenían diferentes formas de pensar sobre él, pero los comportamientos concretos y observables, y las condiciones experimentales precisas en las que se producían esos comportamientos, sirvieron para hacer posible la traducción. Los participantes eran un pequeño grupo de líderes en ciencia del desarrollo, neurociencia conductual y ciencia cognitiva. De allí surgieron varias colaboraciones interdisciplinarias nuevas y el hecho de que Oxford University Press intentara adquirir los derechos para reeditar el libro con las actas de la reunión diez años después, The Development and Neural Basis of Higher Cognitive Functions, es un testimonio del valor de lo que surgió de la reunión. (La edición original se agotó más rápido que cualquier otro número de los Anales de la Academia de Ciencias de Nueva York anterior o posterior).

Los psicólogos del desarrollo y los neurocientíficos solían conocer poco el trabajo de los demás. Había tan poca comunicación entre esos campos que durante 50 años los científicos de ambos campos utilizaron esencialmente el mismo ensayo de comportamiento, pero no lo sabían. (Los psicólogos del desarrollo llamaban a la medida la tarea A-no-B, pero los neurocientíficos la llamaban la tarea de respuesta retardada). A principios de la década de 1980, Diamond no solo demostró que estas dos tareas mostraban la misma progresión del desarrollo y se basaban en la misma región de la corteza prefrontal, sino que a través de una serie sistemática de estudios en bebés humanos y monos bebés y adultos con y sin lesiones en diferentes regiones cerebrales, ese trabajo fue absolutamente fundamental para lanzar el campo de la neurociencia cognitiva del desarrollo porque estableció el primer vínculo sólido entre el desarrollo cognitivo temprano y las funciones de una región cerebral específica. Eso alentó a otros a pensar que era posible realizar un trabajo experimental riguroso que abordara las relaciones cerebro-comportamiento en bebés. También alteró fundamentalmente la comprensión científica de la corteza prefrontal en las primeras etapas del desarrollo; Está claro que no se mantuvo en silencio, como sostenía la opinión generalizada.

El texto de Mark Johnson de 1997, Developmental Cognitive Neuroscience, fue fundamental para acuñar el nombre de la disciplina.

Herramientas y técnicas empleadas

Las técnicas de neuroimagen han sido absolutamente fundamentales para poder comprender la función cerebral en los niños: primero, EEG y ERP, luego fMRI y, más recientemente, NIRS, MEG y TMS, que analizan la función, y MRI, DTI y MRS, que analizan la estructura, la conectividad y el metabolismo. Antes de las técnicas de neuroimagen funcional, los científicos se veían limitados a intentar comprender la función a partir de la disfunción (es decir, intentar comprender cómo funciona el cerebro a partir de ver qué déficits se producen cuando el cerebro está dañado o afectado). Es difícil subestimar la importancia que han tenido los avances tecnológicos para el campo emergente de la neurociencia cognitiva del desarrollo.

Al realizar análisis in vivo del cerebro, podemos utilizar técnicas de neuroimagen para obtener información que nos permita estudiar más a fondo los procesos cognitivos del desarrollo. Al utilizar estas técnicas para medir la función en niños sanos y enfermos, estudiamos la estructura y la anatomía del cerebro, así como la conectividad y la función, todo lo cual puede mejorar aún más nuestra comprensión de la relación entre el cerebro humano y el comportamiento. El ángulo más interesante de la neuroimagen del desarrollo es la capacidad de aprender más sobre cómo los cambios en el sistema cerebral que ocurren a lo largo de la infancia afectan el desarrollo de las capacidades cognitivas. También permite a los investigadores explorar cuestiones que normalmente se conocen como "naturaleza" versus "crianza". Mediante el uso de técnicas de neuroimagen, podemos comprender el proceso biológico que subyace a la cognición y la relación que tiene con otros factores externos, como las exposiciones ambientales, el aprendizaje y las experiencias de vida colectivas.

EEG y ERP: A principios y mediados de la década de 1980, los componentes iniciales del potencial relacionado con eventos (ERP) se utilizaron para estudiar el funcionamiento sensorial en bebés y los componentes tardíos del ERP se utilizaron para estudiar el funcionamiento cognitivo en adultos. Luego, los científicos procedieron a ampliar el uso del ERP para estudiar el funcionamiento cognitivo en etapas más tempranas de la vida con el fin de obtener información sobre la participación del cerebro en diferentes procesos, como la discriminación, la categorización y la memoria.

  • Los cambios possínicos se reflejan inmediatamente en el EEG, lo que hace que esta metodología sea óptima si el objetivo es rastrear cambios rápidos en el funcionamiento del cerebro. Es un método eficiente y relativamente barato, utilizado para estudiar cambios de desarrollo ya que no interfiere dramáticamente con el comportamiento normal y continuo que ocurre. La EEG se ha utilizado en estudios de desarrollo cognitivo que examinaron las correlaciones entre la actividad cerebral eléctrica y la memoria de trabajo a lo largo de la infancia y la infancia temprana, y recuerdan el rendimiento de la memoria durante la niñez, así como detallando cambios de desarrollo del cerebro a mes durante la infancia.
  • Una ventaja clave del EEG como método de imagen es que las condiciones experimentales se pueden diseñar para obtener una tasa de atrición relativamente baja. Para los bebés, la negativa a usar la gorra EEG o la eliminación de la gorra es bastante baja, de cero a doce por ciento, y mientras que se eleva por edades de 2 a 3 (30 a 45%), se baja por la edad de cuatro años, ya que se toman más la gorra y se mueven menos durante la grabación.


Desafíos del EEG para la neuroimagen del desarrollo

  • Resolución: Aunque, hay algunos retos importantes para la investigación de los EEG en el desarrollo. Mientras que la señal EEG tiene una resolución temporal excelente, tiene una resolución espacial muy pobre. Dado que el cráneo actúa como una barrera entre la gorra EEG y el cerebro, distorsiona la actividad cerebral, lo que significa que cualquier señal registrada en el cuero cabelludo fue generada con mayor probabilidad por una gran agrupación de neuronas en una zona amplia. Todo esto significa que los electrodos probablemente detectan actividad eléctrica de un grupo no local de neuronas. Mediante el uso de conjuntos de electrodos densos, puede aliviar algunas de las preocupaciones con resoluciones espaciales, pero esto también aumenta el costo.
  • Artifacts: Una cantidad significativa de tiempo debe estar dedicado a la identificación de artefactos. Los investigadores deben eliminar porciones del EEF que son “contaminadas” por los movimientos del motor o parpadear los ojos incluso antes del análisis de datos. Puesto que la señal EEG tiene una amplitud tan pequeña, los movimientos del motor y los parpadeos del ojo sobrepoderarán la señal EEG y en efecto, lo eliminarán. Algunas soluciones para esto son simultáneamente la grabación de electrooculograma (EOG), que es la grabación de parpadeos, y movimiento lateral del ojo, y electromiograma (EMG), que es la grabación del movimiento muscular. Mientras que los algoritmos de corrección de parpadeo de ojos se utilizan a menudo en datos de EEG adultos, hay preocupación de que estos algoritmos pueden filtrar cambios de maduración para jóvenes investigadores. Por lo tanto, es mejor seleccionar datos libres de artefactos, que pueden esperar proporcionar un registro de desarrollo EEG más preciso.


MEG: MEG es una técnica de neuroimagen que registra los campos magnéticos generados por la actividad neuronal. Una ventaja clave de esta técnica de imagen es que proporciona una excelente localización espacial, así como una alta resolución temporal de los eventos neuronales. Al igual que muchas otras técnicas de neuroimagen funcional no invasivas populares, como la fMRI y la EEG/ERP, no tiene efectos nocivos, efectos secundarios ni efectos perjudiciales a largo plazo. Esto significa que su uso es atractivo para la investigación que involucra a poblaciones sanas y para su uso en estudios de desarrollo y en estudios de desarrollo longitudinales.

Recopilación de datos: Hay factores técnicos y temáticos que entran en juego cuando se trata de recopilar datos de MEG para estudios de desarrollo.

  • Factores técnicos: Uno de los mayores retos al tratar de obtener datos limpios en niños más pequeños es el movimiento de artefactos. Los artefactos de movimiento voluntario, que incluyen cosas como músculo y parpadeos, son un desafío que no es único para MEG y se pueden abordar con soluciones conocidas, los artefactos de movimiento fisiológico son aquellos que son más problemáticos. Los niños más jóvenes tienen cuellos más cortos y anatómicamente, sus corazones y pulmones están más cerca de los sensores MEG. Esto significa que su ciclo cardiorrespiratorio es más dinámico con tasas cardiacas y respiratorias superiores, que se componen y conducen a artefactos de frecuencia y movimiento muy grandes. Los cuellos más cortos y las cabezas pequeñas también significan que la superficie de su cabeza está bastante distante del sensor MEG, que es un reto significativo ya que las señales magnéticas están negativamente correlacionadas con la distancia. Para tener en cuenta esto, la cabeza del sujeto puede colocarse estratégicamente para que la región de interés sea más cercana a los sensores.
  • Factores de asunto: Un gran factor a tener en cuenta con técnicas de neuroimagen de desarrollo son los desafíos que surgen al trabajar con sujetos más jóvenes. Para los niños más pequeños, la ansiedad y la claustrofobia demuestran ser un desafío significativo para mitigar los investigadores.

Interpretación de datos: Al interpretar los datos de MEG para estudios de desarrollo, existen muchas formas de analizarlos, ya que son muy ricos. Sin embargo, existen desarrollos anatómicos y fisiológicos que pueden afectar los resultados observados y, si un investigador no está familiarizado con estos cambios, podría realizar una interpretación errónea.


fMRI: El uso de imágenes por resonancia magnética funcional (fMRI) en poblaciones en desarrollo ha aumentado significativamente en las últimas dos décadas. La mayoría de las investigaciones sobre el desarrollo con fMRI utilizan secciones transversales, que examinan las diferencias y similitudes entre niños, adolescentes y adultos. Sin embargo, el uso de un estudio transversal tiene una capacidad limitada para proporcionar información sobre cómo madura la función cerebral dentro de una población. Por lo tanto, el uso de estudios fMRI longitudinales ofrece la ventaja de estudiar los procesos de desarrollo y eliminar la variabilidad entre sujetos. Además, no hacen suposiciones sobre la relación cerebro-conducta, lo que los hace muy adecuados para estudiar los cambios del desarrollo.

  • Desafíos de la FMRI para la neuroimagen del desarrollo: Aunque también presentan muchos desafíos. La realización de estos estudios es costosa, tanto en términos de gasto monetario como en términos de tiempo. Se necesita un período de muchos años para capturar datos y la retención de sujetos también debe ser muy cuidadosamente gestionado, dado que una alta tasa de abandono de los participantes puede socavar todo el estudio. Además, los análisis longitudinales de datos de la IRM se vuelven más complicados debido a la naturaleza de los datos y luego violan los supuestos de independencia que subyacen a muchos paquetes estadísticos. Además, los bebés suelen tener que estar completamente dormidos para realizar neuroimagines de la FMRI en ellos.
  • Modeling Longitudinal Changes in Developmental Studies: Al realizar análisis de grupo de conjuntos de datos funcionales neuroimaging, hay un enfoque de dos pasos. Los análisis de primer nivel se centran en los temas a nivel individual, mientras que los análisis de segundo nivel se centran en el nivel de grupo, donde los efectos de interés se prueban a través de los sujetos. El segundo paso de los análisis es lo que plantea desafíos estadísticos particulares para un diseño de neuroimagen longitudinal. El modelo lineal estándar (GLM) es adecuado para diseños donde hay un escaneo por sujeto, pero las pruebas básicas en los principales paquetes estadísticos de software no son adecuadas para datos longitudinales.

Véase también

  • Developmental Science (journal)
  • Psicología del desarrollo
  • Neurociencia social
  • Neurociencia
  • Neurociencia cognitiva

Más lectura

  • Más allá de la modularidad por Annette Karmiloff-Smith. Un libro innovador cuando fue publicado en 1992, Karmiloff considera cómo los módulos propuestos, entre otros, por Jerry Fodor podrían ser implementados en el cerebro. Sostiene que los módulos emergen como resultado del desarrollo del cerebro, y hace conexiones intrigantes con las teorías del desarrollo propuestas por Jean Piaget.
  • Repensar la inocencia por Jeffrey Elman y colegas. Este influyente libro ha recibido más de 1.000 citas, y ha sido nominado para las "Cien obras más influyentes en la ciencia cognitiva del siglo XX" (Minnesota Millennium Project). Publicado en 1996, impugna las afirmaciones hechas por los nativistas psicológicos duros (como Steven Pinker) por razones que no son biológicamente plausibles.
  • Neurociencia cognitiva del desarrollo (3rd Ed. - 2010) que, entre otras cosas, era seminal en acuñar el nombre del campo.
  • Neuroconestructura por Denis Mareschal y colegas. Vol 1 es un trabajo teórico, argumentando que es esencial tomar con seriedad las limitaciones del cerebro, el cuerpo y el medio ambiente al evaluar el desarrollo cognitivo. Vol 2 contiene una selección de modelos de red neuronales conceptualmente interesantes.
  • Handbook of Developmental Cognitive NeuroscienceEn dos ediciones.
  • El Manual de Neurociencia Social del Desarrollo. Nueva York: Guilford Publications.

Referencias

  1. ^ Cantlon, Jessica F.; Elizabeth M. Brannon (2006). "Sistema compartido para ordenar números pequeños y grandes en monos y humanos". Psicol. 17 (5): 401–406. doi:10.1111/j.1467-9280.2006.01719.x. PMID 16683927. S2CID 1781257.Closed access icon
  2. ^ Egan, Louisa C.; Paul Bloom; Laurie R. Santos (2010). "Preferencias inducidas por el hielo en ausencia de elección: Evidencia de un paradigma ciego de dos opciones con niños pequeños y monos capuchinos". J. Exp. Soc. Psychol. 46 (1): 204–207. doi:10.1016/j.jesp.2009.08.014.Closed access icon
  3. ^ Warneken, Felix; Michael Tomasello (2006). "Ayuda altruista en bebés humanos y chimpancés jóvenes". Ciencia. 311 (5765): 1301–1303. doi:10.1126/ciencia.1121448. PMID 16513986. S2CID 1119115.Closed access icon
  4. ^ Zeamer, Alyson; Eric Heuer; Jocelyne Bachevalier (2010). "Trayectoria de memoria de reconocimiento de objetos en macaques de riso infantil con y sin lesiones hipocampales neonatales". J. Neurosci. 30 (27): 9157–9165. doi:10.1523/JNEUROSCI.0022-10.2010. PMC 2913301. PMID 20610749.Open access icon
  5. ^ a b Nelson, Charles A.; Monica Luciana (2001). Handbook of Developmental Cognitive Neuroscience (2 ed.). El MIT Press. ISBN 978-0262140737.
  6. ^ Nelson, Charles A.; Monica Luciana (2001). Handbook of Developmental Cognitive Neuroscience (1 ed.). El MIT Press. ISBN 978-0262141048.
  7. ^ Johnson, Mark H.; Yuko Munakata; Rick O. Gilmore (2002). Desarrollo cerebral y cognición: un lector (2 ed.). Wiley-Blackwell. ISBN 978-0631217374.
  8. ^ Munakata, Yuko; B. J. Casey; Adele Diamond (2004). " Neurociencia cognitiva del desarrollo: progreso y potencial". Tendencias en Ciencias Cognitivas. 8 (3): 122-128. CiteSeerX 10.1.1.507.6722. doi:10.1016/j.tics.2004.01.005. PMID 15301752. S2CID 2628973.
  9. ^ a b c Johnson, Mark H.; Michelle de Haan (2010). Neurociencia cognitiva del desarrollo (3 ed.). Wiley-Blackwell. ISBN 978-1444330861.
  10. ^ Diamond, Adele; Lisa Briand; John Fossella; Lorrie Gehlbach (2004). "Modulación genética y neuroquímica de funciones cognitivas prefrontales en niños". American Journal of Psychiatry. 161 (1): 125–132. CiteSeerX 10.1.1.694.7254. doi:10.1176/appi.ajp.161.1.125. PMID 14702260. S2CID 2341627.
  11. ^ Dumontheil, Iroise; Chantal Roggeman; Tim Ziermans; Myriam Peyrard-Janvid; Hans Matsson; Juha Kere; Torkel Klingberg (2011). "La influencia del genotipo COMT en la memoria de trabajo y cambios de actividad cerebral durante el desarrollo" (PDF). Psiquiatría Biológica. 70 (3): 222–229. doi:10.1016/j.biopsych.2011.02.027. PMID 21514925. S2CID 2521037.
  12. ^ Rothbart, Mary K.; Brad E. Sheese; Michael I. Posner (2007). "Atención ejecutiva y control esforzado: Enlace de temperamento, redes cerebrales y genes". Child Development Perspectives. 1 (1): 2–7. doi:10.1111/j.1750-8606.2007.00002.x.
  13. ^ Scerif, Gaia; Annette Karmiloff-Smith (2005). "¿El amanecer de la genética cognitiva? Cuevas cruciales de desarrollo". Tendencias en Ciencias Cognitivas. 9 (3): 126–135. doi:10.1016/j.tics.2005.01.008. PMID 15737821. S2CID 5249124.
  14. ^ Dehaene, Stanislas; Felipe Pegado; Lucia W. Braga; Paulo Ventura; Gilberto Nunes Filho; Antoinette Jobert; Ghislaine Dehaene-Lambertz; Régine Kolinsky; José Morais; Laurent Cohen (2010). "Cómo aprender a leer cambia las redes corticales para la visión y el lenguaje" (PDF). Ciencia. 330 (6009): 1359–1364. doi:10.1126/science.1194140. PMID 21071632. S2CID 1359577.
  15. ^ Dehaene, Stanislas (2011). Espacio, tiempo y número en el cerebro: Búsqueda de los fundamentos del pensamiento matemático. Prensa Académica. ISBN 978-0123859488.
  16. ^ Diamond, Adele (2011). "Influencias biológicas y sociales en los procesos de control cognitivo dependen de la corteza prefrontal". Expresión genética a neurobiología y comportamiento: Desarrollo cerebral humano y trastornos del desarrollo. Progresos en la Investigación del Cerebro. Vol. 189. pp. 319–339. doi:10.1016/b978-0-444-53884-0.00032-4. ISBN 9780444538840. PMC 4103914. PMID 21489397.
  17. ^ Elman, Jeffrey L.; Elizabeth A. Bates; Mark H. Johnson; Annette Karmiloff-Smith (1998). Repensar la innata: Una perspectiva conexa del desarrollo. La prensa del MIT. ISBN 978-0262550307.
  18. ^ Johnson, Mark H. (1999). "La plasticidad cortical en el desarrollo cognitivo normal y anormal: evidencia e hipótesis de trabajo". Desarrollo y Psicopatología. 11 (3): 419-437. doi:10.1017/s0954579499002138. PMID 10532617. S2CID 27151506.
  19. ^ Johnson, Mark H. (2000). "Elementos de un marco de especialización interactiva". Child Development. 71 (1): 75–81. doi:10.1111/1467-8624.00120. PMID 10836560.
  20. ^ Karmiloff-Smith, Annette (2013). "Desafiando el uso de modelos neuropsicológicos adultos para explicar trastornos neurodesarrollados: cerebros desarrollados versus desarrollo". The Quarterly Journal of Experimental Psychology. 66 (1): 1–14. doi:10.1080/17470218.2012.744424. PMID 23173948. S2CID 7107904.
  21. ^ Karmiloff-Smith, Annette (2009). "Nativismo versus neuroconstructivismo: repensar el estudio de los trastornos del desarrollo". Psicología del Desarrollo. 45 (1): 56–63. CiteSeerX 10.1.1.233.1714. doi:10.1037/a0014506. PMID 19209990.
  22. ^ Kuhl, Patricia K. (2000). "Idioma, mente y cerebro: La experiencia altera la percepción". Las nuevas neurociencias cognitivas. 2: 99-115.
  23. ^ Meltzoff, Andrew N.; Patricia K. Kuhl; Javier Movellan; Terrence J. Sejnowski (2009). "Fundaciones para una nueva ciencia del aprendizaje". Ciencia. 325 (5938): 284–288. doi:10.1126/ciencia.1175626. PMC 2776823. PMID 19608908.
  24. ^ Neville, Helen J.; Daphne Bavelier (2000). "Especidad y plasticidad en desarrollo neurocognitivo en humanos". Las nuevas neurociencias cognitivas. 2: 83-98.
  25. ^ Stevens, Courtney; Helen Neville (2006). "Neuroplasticidad como espada de doble filo: Mejoras sordos y déficits disléxicos en el procesamiento de movimiento". Journal of Cognitive Neuroscience. 18 (5): 701–714. doi:10.1162/jocn.2006.18.5.701. PMID 16768371. S2CID 15986921.
  26. ^ Diamond, Adele (1990). "Desarrollo y bases neuronales de funciones cognitivas superiores". Academia de Ciencias de Nueva York.
  27. ^ Diamond, Adele (1991). "La participación del lóbulo en los cambios cognitivos durante el primer año de vida". Crecimiento cerebral y desarrollo cognitivo: perspectivas comparativas y interculturales: 127–180.
  28. ^ Diamond, Adele (1991). "Neuropsychological insights into the meaning of object concept development". La Epigenesis de la Mente: Ensayos sobre Biología y Conocimiento: 67–110.
  29. ^ Casey, B. J.; Yuko Munakata (2002). "Converging methods in developmental science: An introduction". Psicobiología del desarrollo. 40 (3): 197–199. doi:10.1002/dev.10026. PMID 11891632.
  30. ^ Casey, B. J.; Nim Tottenham; Conor Liston; Sarah Durston (2005). "Imaging the developing brain: ¿Qué hemos aprendido sobre el desarrollo cognitivo?". Tendencias en Ciencias Cognitivas. 9 (3): 104–110. doi:10.1016/j.tics.2005.01.011. PMID 15737818. S2CID 6331990.
  31. ^ Dubois, J.; G. Dehaene-Lambertz; S. Kulikova; C. Poupon; P. S. Hüppi; L. Hertz-Pannier (2013). "El desarrollo temprano de la materia blanca cerebral: una revisión de los estudios de imagen en fetos, recién nacidos y bebés" (PDF). Neurociencia. 276: 48–71. doi:10.1016/j.neuroscience.2013.12.044. PMID 24378955. S2CID 8593971.
  32. ^ Neville, Helen J.; Debra L. Mills; Donald S. Lawson (1992). "Lengua de acción: diferentes subsistemas neuronales con diferentes períodos sensibles". Cortex cerebral. 2 (3): 244–58. doi:10.1093/cercor/2.3.244. PMID 1511223.
  33. ^ Raschle, Nora; Jennifer Zuk; Silvia Ortiz-Mantilla; Danielle D. Sliva; Angela Franceschi; P. Ellen Grant; April A. Benasich; Nadine Gaab (2012). " Neuroimagen pediátrica en la primera infancia y la infancia: desafíos y directrices prácticas". Annals of the New York Academy of Sciences. 1252 (1): 43–50. doi:10.1111/j.1749-6632.2012.06457.x. PMC 3499030. PMID 22524338.
  34. ^ Csibra, Gergely; Leslie A. Tucker; Mark H. Johnson (1998). "Neural correlates of saccade planning in infants: A high-density ERP study". International Journal of Psychophysiology. 29 (2): 201–215. doi:10.1016/s0167-8760(98)00016-6. PMID 9664228.
  35. ^ Nelson, Charles A; Philip Salapatek (1986). "Correlas electrofisiológicas de la memoria de reconocimiento infantil". Child Development. 57 (6): 1486–1497. doi:10.1111/j.1467-8624.1986.tb00473.x. PMID 3802973.
  36. ^ Rueda, M. Rosario; Michael I. Posner; Mary K. Rothbart; Clintin P. Davis-Stober (2004). "Development of the time course for processing conflict: an event-related potentials study with 4 year olds and adults". BMC Neurociencia. 5 1): 39. doi:10.1186/1471-2202-5-39. PMC 529252. PMID 15500693.
  37. ^ Klingberg, Torkel; Hans Forssberg; Helena Westerberg (2002). "La creciente actividad cerebral en la corteza frontal y parietal subyace al desarrollo de la capacidad de memoria de trabajo visuospacial durante la infancia". Journal of Cognitive Neuroscience. 14 (1): 1–10. CiteSeerX 10.1.1.536.737. doi:10.1162/089892902317205276. PMID 11798382. S2CID 16517511.
  38. ^ Nelson, Charles A.; Christopher S. Monk; Joseph Lin; Leslie J. Carver; Kathleen M. Thomas; Charles L. Truwit (2000). " neuroanatomía funcional de la memoria de trabajo espacial en niños". Psicología del Desarrollo. 36 (1): 109–116. CiteSeerX 10.1.1.596.4679. doi:10.1037/0012-1649.36.1.109. PMID 10645748.
  39. ^ Sakatani, Kaoru; Saying Chen; Wemara Lichty; Huancong Zuo; Yu-ping Wang (1999). "Cambios de oxigenación arterial inducidos por estimulación auditiva en bebés recién nacidos medidos por espectroscopia infrarroja cercana". Early Human Development. 55 (3): 229–236. doi:10.1016/s0378-3782(99)00019-5. PMID 10463787.
  40. ^ Schroeter, Matthias L.; Stefan Zysset; Margarethe Wahl; D. Yves von Cramon (2004). "La activación frontal debido a los aumentos de interferencia de Stroop durante el desarrollo, un estudio FNIRS relacionado con eventos". NeuroImágen. 23 (4): 1317–1325. doi:10.1016/j.neuroimage.2004.08.001. PMID 15589096. S2CID 21972264.
  41. ^ Ciesielski, Kristina T.; Seppo P. Ahlfors; Edward J. Bedrick; Audra A. Kerwin; Matti S. Hämäläinen (2010). "El control retroactivo de la actividad de banda alfa de MEG en niños realizando la tarea Categorística N-Back". Neuropsychologia. 48 (12): 3573–3579. doi:10.1016/j.neuropsychologia.2010.08.006. PMC 2976845. PMID 20713071.
  42. ^ Taylor, M. J.; E. J. Donner; E. W. Pang (2012). "FMRI y MEG en el estudio del desarrollo cognitivo típico y atípico". Neurofisiología Clinique/Clinical Neurophysiology. 42 (1): 19–25. doi:10.1016/j.neucli.2011.08.002. PMID 22200338. S2CID 46361598.
  43. ^ Gaillard, W. D.; S. Y. Bookheimer; L. Hertz-Pannier; T. A. Blaxton (1997). "La identificación no invasiva de la función del lenguaje. Neuroimagen y estimulación magnética transcraneal rápida". Clínicas de Neurocirugía de América del Norte. 8 (3): 321-335. doi:10.1016/S1042-3680(18)30307-3. PMID 9188541.
  44. ^ Vry, Julia; Michaela Linder-Lucht; Steffen Berweck; Ulrike Bonati; Maike Hodapp; Markus Uhl; Michael Faist; Volker Mall (2008). "Función inhibitoria cortical alterada en niños con diplegia espástica: un estudio TMS". Experimental Brain Research. 186 (4): 611-618. doi:10.1007/s00221-007-1267-7. PMID 18214452. S2CID 6677991.
  45. ^ Karmiloff-Smith, Annette (1996). Más allá de la modularidad: una perspectiva de desarrollo en la ciencia cognitiva. Cambridge, MA: MIT Prensa. ISBN 978-0-262-61114-5.
  46. ^ Elman, Jeffrey; et al. (1996). Repensando la inocencia: Una perspectiva conexionista en el desarrollo. Cambridge, MA: MIT Prensa. ISBN 978-0-262-55030-7.
  47. ^ The Scopus Citation Tracker
  48. ^ "Nominaciones del Proyecto Milenio". Archivado desde el original el 2008-06-24. Retrieved 2008-06-05.
  49. ^ Mareschal, Denis; et al. (2007). Neuroconstructivismo: Volumen I " II ( Neurociencia Cognitiva Developmental). Oxford, Reino Unido: Oxford University Press. ISBN 978-0-19-921482-2.
  • Developmental Cognitive Neuroscience - Journal
Más resultados...
Te puede interesar
Tamaño del texto:
undoredo
format_boldformat_italicformat_underlinedstrikethrough_ssuperscriptsubscriptlink
save
cancelcheck_circle