The genetics of neural speed. A genetic study on nerve conduction velocity, reaction times and psychometric abilities
Samenvatting
Er
is weinig twijfel over het feit dat er individuele verschillen bestaan in de
prestatie op intelligentietests. Bestaande theorieën over de structuur van
intelligentie zijn niet in staat de onderliggende processen te verklaren die
deze individuele verschillen veroorzaken. In de experimentele psychologie is men
reeds vele decennia op zoek naar mogelijke biologische determinanten die
individuele verschillen in intelligentiescores zouden kunnen verklaren. Deze
zoektocht is ruwweg onder te verdelen in twee onderzoekstradities. De ene
traditie begon reeds in de vorige eeuw met de studies van Galton (1883) en
onderzoekt het verband tussen intelligentiescores en de snelheid waarmee
elementaire cognitieve taken (reactietijdtaken) worden uitgevoerd. De andere
traditie richt zich op het verband tussen individuele verschillen in
intelligentiescores en fysiologische (biologische) maten.
Biologische
determinanten van cognitief functioneren worden vaak gezocht in
neurofysiologische en biochemische processen van het centraal zenuwstelsel.
Naast een groot aantal andere
fysiologische maten werd zenuwgeleidingssnelheid in et centrale en perifere
zenuwstelsel onderzocht als potentiële biologische determinant van
intelligentie (Reed & Jensen, 1989, 1991, 1993; Vernon & Mori, 1992).
Zenuwgeleidingssnelheid is de snelheid waarmee elektrische impulsen worden
doorgegeven in ene zenuw (de zogenaamde nerve conduction velocity: NCV). Deze
snelheid wordt onder andere bepaald door de dikte van de myelinescheden rondom
de zenuwen. Perifere zenuwgeleiding (PNCV) is een basale fysiologische maat en
is perifeer in verschillende zenuwen te bepalen met standaard neurologische
meettechnieken (o.a. OH, 1993). Reed (1984, 1988) heeft als eerste geopperd dat
NCV-variatie, in de normale range, geassocieerd zou kunnen zijn met individuele
verschillen in intelligentie en informatieverwerking en gedeeltelijk de
genetische invloeden op intelligentie zou kunnen verklaren. Hij kwam tot deze
hypothese op grond van enkele observaties in dieronderzoek. Genetisch onderzoek
in dierpopulaties leverde redelijke erfelijkheidsmaten op (h2 = 20-30%) voor PNCV in de staart van de muizen (Hegmann
et all., Reed, 1983). Ook werd
geobserveerd dat PNCV-verschillen tussen selectielijnen van muizen geselecteerd
op hoge en lage caudale PNCV samen hingen met gedragsverschillen tussen deze
lijnen (Hegmann, 1979). Reed voorspelde een grotere erfelijkheid van PNCV (rond
de 50%) bij de mens en suggereerde dat individuele verschillen in intelligentie
bepaald zouden kunnen worden door genetische verschillen in de structuur en de
hoeveelheid ‘transmissieproteïnen’ die individuele verschillen in de
snelheid en efficiency van informatieverwerking bepalen en op die manier het
cognitief functioneren beïnvloeden. Dit wordt ook het ‘neural efficiency
model of intelligence’ genoemd (Jensen, 1982; Vernon, 1983, 1985). De grote
consensus die bestaat over het verband tussen reactietijden op elementaire
cognitieve taken en intelligentiescores geeft additionele ondersteuning voor dit
model (Vernon, 1993). Snellere reacties bij het oplossen van elementaire
cognitieve taken (reactietijdtaken) worden immers verondersteld een snellere
informatieverwerkingssnelheid te reflecteren.
Grotere
efficiency van het zenuwstelsel zou ook inde perifere zenuwen meetbaar kunnen
zijn en het verband tussen individuele verschillen in deze maat en individuele
verschillen in intelligentie zou eenvoudig te onderzoeken zijn. Deze hypothese
werd voor het eerst getoetst door Vernon en Mori (1992). In twee onafhankelijke
onderzoeken werd een verband gevonden tussen perifere zenuwgeleidingssnelheid
(gemeten in de arm), intelligentie en reactietijden op elementaire cognitieve
taken. Op grond van dit onderzoek werd geconcludeerd dat een algemene ‘neural
efficiency factor’ de belangrijkste biologische determinant is van individuele
verschillen in psychometrische intelligentie.
Theorieën
met als uitgang dat individuele verschillen in intelligentiescores gedeeltelijk
verklaard kunnen worden door individuele verschillen in fysiologische maten,
worden ondersteund door de overtuigende resultaten van gedragsgenetisch
onderzoek naar intelligentie. Intelligentie is verreweg de meest uitvoerig
onderzochte variabele in de gedragsgenetica en kennis over de genetische en
omgevingsinvloeden op individuele verschillen in intelligentie is omvangrijk.
Ongeveer 50-60% van de fenotypische variantie in psychometrische intelligentie
wordt verklaard door genetische factoren (Bouchard et al., 1990). Om de bijdrage van genetische en omgevingsinvloeden
op een bepaalde eigenschap te bepalen worden gegevens van genetisch verwante
personen, zoals tweelingen, gebruikt. De tweelingmethode vergelijkt de
overeenkomst van een bepaalde eigenschap tussen de monozygote (MZ) en dizygote (DZ)
tweelingen om een schatting van de erfelijkheid te krijgen. MZ-tweelingen zijn
100% genetisch gelijk, terwijl DZ-tweelingen gemiddeld 50 % genetisch verwant
zijn., net zoals gewone broertjes en zusjes. Dit gegeven vormt de basis voor het
opstellen van een model waarmee de variantie in een geobserveerde eigenschap
uiteengelegd kan worden in een deel dat wordt verklaard door erfelijke factoren,
een deel dat kan worden toegeschreven aan systematische effecten van een
gedeelde (gezins)omgeving en een deel dat samenhangt met omgevingsfactoren die
uniek zijn voor een individu. MZ-tweelingen zijn genetisch identiek en als ze in
hetzelfde gezin zijn opgegroeid moeten verschillen tussen leden van een paar
veroorzaakt worden door de unieke omgevingsfactoren. Bij DZ-tweelingen kunnen
die verschillen zowel door de unieke omgeving als door erfelijke factoren
verklaard kunne worden. In tegenstelling tot de unieke omgeving, dragen gedeelde
omgevingsfactoren bij tot een grotere gelijkheid voor leden van zowel MZ- als
DZ-paren. Gedeelde omgevingsinvloeden zorgen voor een grotere overeenkomst
tussen individuen afkomstig uit een gezin en dus voor de verschillen die bestaan
tussen leden van verschillende gezinnen. Een grotere overeenkomst tussen
bijvoorbeeld intelligentiescores van MZ-tweelingen vergeleken met die van
DZ-tweelingen, vormt een eerste indicatie dat erfelijke factoren een rol spelen.
Als de overeenkomst tussen MZ- en DZ-tweelingen gelijk is, vormt dat een
aanwijzing dat gemeenschappelijke omgevingsfactoren van belang zijn.
Behalve
het onderzoeken van de mate waarin genetische en omgevingsfactoren individuele
verschillen in gedrag of psychofysiologische eigenschappen beïnvloeden, kan ook
worden onderzocht in welke mate het verband tussen twee eigenschappen wordt
veroorzaakt door genetische en omgevingsfactoren (Martin & Neale 1989; Neale
& Cardon, 1992). Twee eigenschappen kunnen correleren doordat ze beiden
worden beïnvloed door dezelfde genetische factoren maar ook doordat alleen de
omgevingsinvloeden correleren. Om een biologische maat te onderzoeken als
potentiële determinant van intelligentie is
het van belang na te gaan of de relatie voornamelijk door onderliggende
gecorreleerde genetische invloeden wordt bepaald.
In
dit proefschrift worden de resultaten beschreven van een onderzoek naar de
genetische (co)variantie van intelligentie, reactiesnelheid en
zenuwgeleidingssnelheid in een groep van 213 Nederlandse tweelingparen. Deze
groep is tweemaal gemeten, eenmaal op zestien-jarige leeftijd en de tweede keer
op achttien-jarige leeftijd. Deze groep tweelingen participeerde gelijktijdig
ook in een EEG/ERP-onderzoek naar de genetische en omgevingsinvloeden op de
ontwikkeling van de hersenen (Van Beijsterveldt et
al., 1996). Dit is het eerste onderzoek waarbij de genetische basis van
zenuwgeleidingssnelheid werd onderzocht in de mens.
Een
deel van dit proefschrift beschrijft de mulitvariate genetische analyses van de
individuele verschillen in scores op de elf subtests van de Nederlandse versie
van de WAIS (Wechsler Adult Intelligence Scale) afgenomen op achttienjarige
leeftijd en de score op de Raven-test (afgenomen op zestienjarige leeftijd). Met
dit soort analyses is het mogelijk de samenhang tussen de subtests uit te
splitsen naar een deel veroorzaakt door gecorreleerde genetische en een deel
veroorzaakt door gecorreleerde omgevingsfactoren. Gedeelde gezinsfactoren bleken
geen rol te spelen in de geobserveerde fenotypische samenhang tussen de
subtests. Genetische factoren en niet-gedeelde (uniek) omgevingsfactoren bleken
de onderliggende factoren in deze samenhang. De genetische factoren konden
worden onderverdeeld in een algemene,
een verbale, een performale factor en specifieke
factoren. De algemene factor representeert een soort (genetische) overlap
van vaardigheden die belangrijk zijn voor het uitvoeren van alle subtests. De
verbale factor geeft de overlap aan van subtests die te maken hebben met verbale
(taal-) kennis, terwijl de performale factor het gemeenschappelijke dele
verklaart van subtests die een beroep doen op onder andere ruimtelijk inzicht.
De specifieke factoren verklaren een deel van de variantie in subtests die uniek
is voor elke subtest en geen verband houdt met de rest. Voor de niet-gedeelde
omgevingsfactoren bleek er geen evidentie voor een aparte verbale en performale
factor. Slechts een algemene factor en specifieke factoren verklaarden deze
omgevingscomponent. De gangbare opsplitsing van de WAIS in een verbale en
performale schaal geeft dus eerder de genetische dan de omgevingscovariantie
weer tussen de subtests.
De
fenotypische associatie tussen subtests van intelligentietests duidt op het
bestaan van een algemene intelligentiefactor g. Het construct g
representeert de overlap die bestaat tussen verschillende cognitieve tests.
Multivariate genetische analyses zijn belangrijk voor het onderzoeken van de
aard van g (Jenssen, 1993). De
algemene intelligentiefactor bleek in dit onderzoek voornamelijk uit genetische
invloeden te bestaan, zoals bleek uit de grotere ladingen van de subtests op de
algemene genetische factor vergeleken met de kleinere ladingen op de algemeen
niet-gedeelde omgevingsfactor. De associatie tussen de Raven (een non-verbale
redeneertest) en de WAIS-subtests werd onderzocht door deze mee te nemen in de
mulitvariate analyse. De lading van de Raven op de algemene omgevingsfactor
bleek niet significant, die op de algemene genetische factor wel. Het verband
tussen de Raven en de WAIS bleek daardoor uitsluitend bepaald te worden door
gemeenschappelijke genetische factoren.
In
dit onderzoek bleken individuele verschillen in de WAIS IQ-score sterk door
erfelijke factoren bepaald te zijn (h2
= 82%). Deze waarde is hoger dan die gewoonlijk in de literatuur
gerapporteerd staan: 50% - 60%, verkregen uit meta-analyses en 70% gemeten in
gescheiden opgegroeide MZ-tweelingen (Bouchard et al., 1990). Een hogere erfelijkheid voor de WAIS-IQ-score is ook
gemeten in Noorse tweelingen (Tambs et al.,
1984, 1986) en werd toegeschreven aan de mogelijke gevolgen van de grote sociale
gelijkheid in de Noorse samenleving. De hoge erfelijkheid voor IQ zou op
verschillende manieren verklaard kunnen worden. Als culturele invloeden op een
bepaald fenotype belangrijk en relatief homogeen zijn, dan zal de
omgevingsvariantie dalen en zullen erfelijke invloeden stijgen. Een voorbeeld
hiervan is de baseball-cultuur in de Verenigde Staten. Omdat de meeste
Amerikaanse jongens gelijke mogelijkheden hebben zich te ontplooien in het
baseball-spel, is het waarschijnlijk dat de erfelijkheid van baseball-talent bij
jonge Amerikaanse mannen heel hoog is (Bouchard et al., 1990).
Een
tweede mogelijke verklaring voor de hoge erfelijkheid in individuele verschillen
in IQ-scores is dat erfelijke en omgevingsinvloeden op IQ gecorreleerd zijn (de
zogenaamde G x E correlatie). In dat geval zijn de omgevingsfactoren die een
persoon beïnvloeden niet willekeurig, maar bepaald door het genotype van de
persoon zelf of door dat van de ouders. Scarr & McCartney (1983) differentiëren
tussen twee vormen van genotypische beïnvloeding van de omgeving. De eerste is
de indirecte (passieve) beïnvloeding van de omgeving van het kind, ook wel
culturele transmissie genoemd. Een voorbeeld hiervan is als kinderen met hogere
intellectuele gaven, naast de geërfde genen, ook profiteren van een
intellectueel stimulerende omgeving die geschapen wordt door de ouders en dus
ook weer gerelateerd is aan hun genotype. Zo’n positieve G x E correlatie
leidt tot een overschatting van de genetische component in de variantie (Neale
& Cardon, 1992). Culturele transmissie kan geschat worden door de data van
de ouders op te nemen in het model. Echter, een serie studies uit het Colorado
Adoption Project leverde geen evidentie voor het bestaan van dit effect. De
actieve vorm van de G x E correlatie speelt mogelijkerwijs een grotere rol bij
adolescenten en volwassenen.
Een
grotere sociale gelijkheid in een populatie biedt aan ieder individu gelijke
mogelijkheden wat betreft educatie
en intellectuele ontplooiing, waardoor het kiezen van een opleiding en het
aantal jaren van scholing sterk (op actieve wijze) bepaald zou kunnen worden
door de genetische aanleg van het individu zelf in plaats van door,
bijvoorbeeld, de sociaal-economische status van de ouders. In dat geval zal men,
wat betreft individuele verschillen in IQ, een grotere rol van genetische
invloeden observeren in een representatieve steekproef van volwassenen.
Ondanks
de geobserveerde hogere erfelijkheid voor IQ in dit onderzoek, wordt
(overeenstemmend met gegevens uit de literatuur) een grotere invloed van
gedeeldeomgevingsinvloeden op IQ-scores bij jonge Nederlandse kinderen
waargenomen (Boomsma & Van Baal, in press). Bij zeven-jarigen zijn deze
gedeeldeomgevingsinvloeden al niet meer duidelijk aanwezig, waarschijnlijk als
gevolg van het begin van de formele basisschooleducatie.
Individuele verschillen in de snelheid en efficiency van informatieverwerking (mogelijk bepaald door individuele verschillen in ‘transmissieproteïnen’) beïnvloeden het cognitief functioneren. Informatieverwerkingssnelheid wordt doorgaans geoperationaliseerd in termen van reactietijden op elementaire cognitieve taken worden immers verondersteld een snellere informatieverwerkingssnelheid te reflecteren. Een theoretische verklaring voor het verband tussen reactiesnelheid en IQ-scores werd gegeven met behulp van het ‘neural efficiency model of intelligence’ in termen van drie eigenschappen van het kortetermijngeheugen (Short Term Memory, STM). Die eigenschappen zijn: de beperkte opslagcapaciteit van informatie-eenheden, het snelle verval van informatie als er geen herhaling plaatsvindt en de ‘trade-off’ tussen de hoeveelheid opgeslagen informatie en de hoeveelheid die tegelijk verwerkt kan worden. Deze eigenschappen worden al limiterende factoren gezien die het informatieverwerkingssysteem zouden kunnen laten ‘overlopen’, ware het niet voor de vierde grootheid: de snelheid waarmee basale cognitieve operaties worden uitgevoerd. Omdat er waarschijnlijk weinig variatie bestaat in de eerste drie eigenschappen van het kortetermijngeheugen, is het mogelijk dat mensen voornamelijk verschillen in de snelheid van uitvoer van basale cognitieve operaties. Er bestaan individuele verschillen in de snelheid waarmee basale cognitieve operaties uitgevoerd kunnen worden die gerelateerd zijn aan individuele verschillen in intellectueel functioneren.
Bij
de eerste meting werden aanzienlijke erfelijkheidsmaten gemeten voor vijf
reactietijdtaken (h2 = 50
– 60%). De gemiddelde fenotypische correlatie met de Raven-testscore was
(-.24). Bij de tweede meting waren de erfelijkheidsmaten lager (gemiddeld 32%).
Dit zou misschien een effect kunne zijn van een wijziging in de afname-procedure
van de tests, waarbij proefpersonen werden gestimuleerd sneller te reageren dan
een gestelde streeftijd (grotere omgevingsdruk). De gemiddelde correlatie met de
WAIS-subtests was ook lager (-.18). Echter, een belangrijke bevinding in het
huidig onderzoek was de replicatie van resultaten van twee voorgaande genetische
studies naar het reactiesnelheid-IQ verband (HO, Baker & Dekker, 1988;
Baker, Vernon & Ho, 1991). Net als die twee studies wees in dit onderzoek de
genetische covariantie-analyses uit dat het verband tussen de snelheid van
informatieverwerking en intelligentiescores (bij beide metingen) volledig door
genetische factoren wordt bepaald. Dat wil zeggen dat de reactietijd-IQ-relatie
dus niet het gevolg is van correlerende omgevingsfactoren (zoals praktische
oefening en vaardigheid), die gemeenschappelijke aspecten van beide soorten
tests beïnvloeden. De gemiddelde genetische correlatie tussen de reactietijden
en de Raven-testscore was -.42 en tussen de reactietijden en de WAIS verbale/performale
subtests, -.46 en -.42, respectievelijk. Het is aannemelijk dat een deel van
individuele verschillen in de prestatie op intelligentietests wordt verklaard
door individuele verschillen in de snelheid waarmee basale cognitieve operaties
uitgevoerd kunnen worden. De reactietijd-IQ-relatie (bij de tweed meting) was
ook niet afhankelijk van de aard van de tests (verbaal of performaal).
Vernon
& Mori (1992) vonden een verband tussen reactietijden en perifere
zenuwgeleidingssnelheid, maar concludeerden dat de reactietijd-IQ-relatie niet
wordt veroorzaakt door individuele verschillen in perifere
zenuwgeleidingssnelheid (PNCV), omdat deze relatie bleef bestaan nadat het
effect van PNCV uitgepartialiseerd was in een regressieanalyse. Reactiesnelheid
en IQ kunnen gezien worden als twee gerelateerde maten voor cognitief
functioneren en hebben eerder een aparte relatie met PNCV (Vernon & Mori,
1992). In ons onderzoek is er bij beide metingen geen verband gevonden tussen
PNCV en reactiesnelheid.
De resultaten van de eerste meting leverde geen bewijs voor een verband tussen perifere zenuwgeleidingssnelheid in de arm en intelligentie zoals gemeten met de Raven Standard Progressive Matrices Test. De Raven-test meet het ‘logisch-redeneren’. De PNCV bleek, zoals voorspeld, een hoogerfelijke maat (76%). De erfelijkheid voor de scores op de Raven-test was 65%. Er werd geopperd dat het gebruik van een test die algemene intelligentie meet (zoals gebruikt in het onderzoek van Vernon en Mori, 1992) beter het verband tussen IQ en PNCV tot uitdrukking zou kunnen brengen.
Bij
de tweede meting (leeftijd 18) werd wel een significant verband gevonden tussen
WAIS IQ en PNCV. Dit verband bleek puur door gemeenschappelijke genetische
factoren bepaald te zijn. Echter, de overeenkomst tussen PNCV gemeten op 16- en
18-jarige leeftijd bleek heel laag. Dit was niet te verklaren door veranderingen
in experimentele procedures. Gebrek aan stabiliteit van de PNCV-maat bleek ook
niet veroorzaakt te zijn door statistische artefacten (als non-binormaliteit).
Een onbetrouwbare meettechniek werd uitgesloten, omdat anders de huidige PNCV
tweeling-correlaties (met name de hoge MZ-correlaties) niet geobserveerd zou
zijn. Op beide leeftijden werd een hoge correlatie tussen de PNCV van leden van
MZ-paren gemeten en een relatief kleinere correlatie tussen leden van DZ-paren.
Als er sprake zou zijn van een onbetrouwbare meettechniek en apparatuur, zouden
meetfouten gelijk verdeeld moeten zijn over alle proefpersonen. De lage
DZ-correlatie geeft dus aan dat de grote overeenkomst tussen leden van MZ-paren
niet het gevolg kan zijn van gecorreleerde meetfouten. Er werd vervolgens
geopperd dat het gebrek aan overeenkomst tussen PNCV op 16- en 18-jarige
leeftijd misschien het gevolg zou kunnen zijn van rijpingsprocessen die nog niet
helemaal voltooid zijn. In de literatuur is over de maturatie van PNCV in dit
specifieke leeftijdsinterval niets bekend. Veranderingen in PNCV worden
verondersteld het gevolg te zijn van een toename in het aantal grote zenuwvezels
en door de afgeronde myelinesatieprocessen. Aangenomen wordt dat PNCV van
baby’s ongeveer 50 % van volwassen waarde heeft, dat deze zeer snel toeneemt
in de eerste levensjaren en dat dan de snelheid minder of nauwelijks toeneemt
tijdens de late kinderjaren en tienerjaren (OH, 1993). Het nadeel van deze
maturatiestudies is het gebruik van kleine groepen proefpersonen met een breed
leeftijdsinterval waardoor eventuele subtiele veranderingen in PNCV tussen
leeftijd 16 en 18 ongedetecteerd zouden kunnen blijven.
Bij
nadere inspectie bleek de groep adolescente tweelingen opgesplitst te kunnen
worden in personen met een positieve of negatieve PNCV-verschilscores (= PNCV(18
jaar) – PNCV(16 jaar)). Deze verschillen zijn uitgelegd in termen van
rijpingsprocessen van de PNCV. Van de personen met een negatiever verschilscore
werd verondersteld dat de maturatie van de PNCV reeds voltooid is en zelfs al
aan het afnemen is, terwijl een positiever verschilscore zou inhouden dat de
PNCV nog niet de hoogste waarde heeft bereikt. Verbluffend was het feit dat de
overeenkomst voor PNCV-verschilscores tussen leden van MZ-paren heel groot bleek
te zijn vergeleken met de overeenkomst in DZ-paren. De PNCV-score op 18-jarige
leeftijd van een lid van een paar is dus een betere voorspeller van de
verandering in PNCV van het andere lid, dan zijn/haar PNCV-score op 16-jarige
leeftijd. Het is een redelijke gedachte dat er individuele verschillen in het
verloop van het PNCV-rijpingsproces bestaan en dat individuele groeicurven van
MZ-tweelingen een grotere overeenkomst vertonen vergeleken met die van
DZ-tweelingen. Uit de genetische analyses van de PNCV-verschilscores bleek dat
deze een hoog-erfelijke maat was (h2
= 86%). Het is mogelijk dat het deel van de variantie in IQ dat bepaald wordt
door PNCV pas te meten is als de PNCV uitgerijpt is en de hoogste waarde heeft
bereikt. De gedachte dat door de voltooide rijping van PNCV een additionele
genetische variantie wordt toegevoegd aan IQ, zou passen in de observatie dat de
erfelijkheid van IQ nog toeneemt in adolescenten en jong-volwassenen (Bouchard,
1993). Additionele genetische variantie door PNCV zou het resultaat kunnen zijn
van de toenemende dikte van myelinescheden rondom de zenuwvezels, niet alleen
centraal, maar ook perifeer waarneembaar. Zenuwvezels met een dikkere
myelineschede zou sneller en accurater en kunnen daarom geassocieerd zijn met
snellere informatieverwerking en hogere IQ-scores (Miller, 1994). Deze
myeline-hypothese wordt ondersteund
door recent onderzoek op het gebied van cognitieve verouderingsprocessen. Nieuwe
neurale imagingtechnieken tonen aan dat de afname in hersenvolume bij ouderen
eerder het gevolg is van een afname van myeline dan van het afsterven van
neuronen (Wickelgren, 1996). Een afname in cognitief functioneren zou dus
geassocieerd kunnen zijn met afname in dikte van myelinescheden op centraal
niveau. Andere evidentie wordt geleverd door de observatie dat cognitieve
veranderingen bij ouder apen gepaard blijken te gaan met afname in volume van de
‘witte stof’ ((myelinescheden’) en niet van het aantal neuronen (Peters,
1996).
De vraag is wat het belang is van een geobserveerde correlatie tussen PNCV en IQ. De grote overlap in genetische invloeden, betrokken bij tal van taken die verschillende aspecten van intelligentie meten, suggereert beïnvloeding van een gemeenschappelijke verzameling genen. Moleculair-biologische technieken worden nu toegepast voor het identificeren van de genen (zogenaamde QTL = Quantitative Trait Loci) die normale verschillen in IQ bepalen. Kandidaat-markers worden ingezet die gerelateerd zijn aan genen die belangrijk zijn voor het neuraal functioneren. Twee van de drie aanvankelijk geïdentificeerde markers uit de Plomin et al. (1994) studie (alcohol dehydrogenase-5 en de beta-polypeptide van de nerve growth factor) gaven in een replicatiestudie (Plomin et al., 1995), hoewel niet significant, resultaten in gelijke richting. De derde marker (EST00083) bleek wel significant in een replicatiestudie (Skuder, et al., 1995).
Resultaten van recentelijk QTL-onderzoek ondersteunen de hypothese dat in de hiërarchische structuur van cognitieve vaardigheid de genetische effecten voornamelijk algemeen van aard zijn met additionele genetische factoren, specifiek voor bepaalde vaardigheden. Vier markers werden geïdentificeerd die geassocieerd waren met de verschillende vaardigheden (verbaal, ruimtelijk inzicht, perceptuele snelheid en geheugencapaciteit) wat er op wijst dat ze gerelateerd zijn aan algemene intelligentie g. Deze associaties verdwenen als de effecten van g (Full-Scale IQ-score op de WISC) werden verwijderd, echter, drie andere markers bleven significant geassocieerd met specifieke cognitieve vaardigheden (Petrill et al., in press). Wat betreft cognitieve stoornissen is er een OTL gevonden op chromosoom 6 die geassocieerd is met dyslexie (leesstoornissen) (Cardon et al., 1994). Onlangs is dit resultaat gerepliceerd voor één component van dyslexie, woord-segmentatie, die waarschijnlijk een basaal leesproces representeert Daarnaast werd ook een OTL geïdentificeerd op chromosoom 15 voor het hoger leesproces, woord-lezen (Grigorenko et al., 1996).
Er is tot nu toe nog geen QTL-onderzoek verricht op het gebied van perifere zenuwgeleidingssnelheid. Een betrouwbare (genetische) relatie tussen PNCV en IQ zou PNCV wellicht tot een interessante eigenschap maken voor QTL-onderzoek naar IQ. Door voor extreme fenotypische PNCV-waarden linkage te onderzoeken met markers geassocieerd met genen waarvan verondersteld wordt dat ze bijdragen tot myelinevorming en neuraal functioneren, zou men misschien een kleinere, specifieke groep markers kunnen identificeren die het zoekproces naar Odes voor intelligentie zouden kunnen versnellen.