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Quando pensamos em criatividade, costumamos imaginar um pintor diante de uma tela ou um músico improvisando um solo de jazz. No entanto, o que ocorreu na mente de Albert Einstein quando imaginou viajar junto a um raio de luz, ou na de Alexander Fleming ao notar que um bolor incomum destruía bactérias em sua placa de Petri?
No campo da ciência, a criatividade não é um adorno: é o motor que impulsiona a descoberta. Em um trabalho pioneiro, o pesquisador Roger E. Beaty e sua equipe (2025) propuseram decifrar os mecanismos cerebrais que tornam possível este pensamento criativo no âmbito científico.
Apesar de sua importância crucial para as disciplinas de ciência, tecnologia, engenharia e matemática (STEM), a criatividade científica recebeu historicamente muito menos atenção neurocientífica que as artes. Tendemos a rotular o pensamento científico como puramente analítico e rígido, mas a formulação de explicações novedosas diante de fenômenos enigmas requer um salto imaginativo considerável.
Uma dança entre três redes cerebrais
Para entender como trabalha a mente científica, devemos primeiro desarmar o mito do “hemisfério criativo”. A neurociência moderna demonstrou que o pensamento complexo não depende de uma região isolada, mas da comunicação dinâmica entre grandes redes cerebrais.
Na investigação geral sobre criatividade, destacam-se três protagonistas principais:
A Rede de Modo Padrão (Default Mode Network – DMN)
Funciona como nosso “simulador mental” ou motor de imaginação. Ativa-se quando navegamos em recordações, sonhamos acordados ou construímos cenários hipotéticos.
A Rede de Controle Executivo (Executive Control Network – ECN)
Atua como o “editor crítico”. Seu trabalho é manter metas claras, avaliar ideias, filtrar respostas óbvias e focar a atenção.
A Rede de Saliência (Salience Network – SN)
Cumpre o papel de um “diretor de cena” ou interruptor inteligente. Detecta informações relevantes e decide quando alternar o foco entre a livre geração de ideias (DMN) e o controle rigoroso (ECN).
A grande pergunta que planteou a equipe de Beaty et al. (2025) foi: o cérebro utiliza os mesmos circuitos entrelaçados para resolver um problema científico aberto que para criar uma obra de arte ou inventar usos alternativos para um objeto cotidiano?
A hipótese dos pesquisadores sugeria que formular uma hipótese científica exige uma coordenação estreita entre a geração espontânea (imaginar possibilidades) e o controle avaliativo (verificar que a ideia seja cientificamente plausível).
A sincronia cerebral
Para observar este processo em tempo real, os pesquisadores escanearam, por meio de ressonância magnética funcional (fMRI), o cérebro de 47 estudantes universitários de cursos STEM enquanto realizavam duas tarefas distintas. Na primeira tarefa —o desafio criativo—, os participantes liam cenários científicos (por exemplo, uma ilha onde todas as flores são da mesma cor) e deviam propor uma hipótese original e plausível para explicá-lo. Na segunda tarefa —o controle semântico—, liam frases com vocabulário científico e simplesmente buscavam um sinônimo para um verbo destacado.
Por meio de uma análise avançada de padrões multivariados (MVPA) —um método guiado por dados que identifica regiões de acordo com como muda sua conectividade global— a equipe identificou nós-chave de atividade:
- Um nó na Rede de Controle Semântico e Executivo: Localizado no giro frontal inferior esquerdo (IFG).
- Um nó na Rede de Modo Padrão: Centralizado na corteza cingulada posterior (PCC) e no precúneo.
- Um nó na Rede de Saliência: Localizado na ínsula anterior direita.
Ao analisar como essas regiões dialogavam com o resto do cérebro durante a formulação de hipóteses, revelou-se um padrão fascinante:
- Aumento da conectividade entre redes distintas: O giro frontal inferior esquerdo (controle) mostrou um acoplamento significativamente mais forte com as regiões posteriores da rede de modo padrão (memória e imaginação, como o giro angular e a corteza cingulada posterior).
- Maior comunicação da rede de saliência: A ínsula anterior direita incrementou seus canais de diálogo com a rede de modo padrão.
- Diminuição da conectividade interna: Curiosamente, as conexões dentro de cada rede individual diminuíram.
Esses dados demonstram que gerar uma hipótese científica não ocorre quando uma rede trabalha de forma isolada, mas quando as fronteiras entre redes se suavizam. O “editor” (controle) e o ” imaginador” (modo padrão) não trabalham por turnos sequenciais, mas em uma conversa simultânea e intensiva. Para propor uma explicação científica novedosa, o cérebro inibe as respostas fáceis e trilladas enquanto explora de forma dirigida a memória a longo prazo.
Para interpretar corretamente esses resultados, é indispensável observar a arquitetura do estudo. A amostra foi composta por 47 estudantes de graduação de cursos STEM (28 mulheres, 16 homens e 3 não reportados, com uma idade média de 19,3 anos).
O uso de MVPA permitiu a Beaty e seus colaboradores mapear as alterações do conectoma sem impor suposições prévias sobre quais áreas deveriam ser ativadas. Ao contrastar a tarefa de hipóteses com a de sinônimos, os pesquisadores isolaram o componente puramente criativo da geração verbal.
Algumas das limitações desta investigação são:
- Heterogeneidade da amostra: Agrupou-se todos os estudantes de STEM em uma única categoria. Não é possível determinar se um estudante de química avançada processa as hipóteses de forma distinta a um de biologia marinha ou engenharia.
- Distribuição de gênero desigual: A amostra contou com uma proporção maior de mulheres, um fator relevante considerando as sutis diferenças relatadas na conectividade funcional segundo o sexo.
- Desenho transversal: Como a medição foi realizada em um único momento, não podemos afirmar com certeza absoluta que este padrão de conectividade seja uma causa fixa da habilidade científica; poderia ser um estado maleável que muda com o treinamento ou o nível de experiência.
Conclusão
Durante décadas, o ensino das ciências concentrou-se quase exclusivamente na memorização de dados e no treinamento de regras analíticas lógicas. No entanto, os achados de Beaty et al. (2025) sugerem que a mente científica brilhante depende em igual medida do livre acesso à rede de modo padrão —o sistema que permite simular mundos e conectar ideias distantes.
Se a geração de hipóteses requer uma cooperação fluida entre a imaginação espontânea e a avaliação crítica, as metodologias educacionais rígidas poderiam estar sufocando metade do circuito neurocognitivo.
Aqui é onde entra a “neurociência educacional”. Se futuros estudos longitudinais confirmarem que o treinamento em resolução de problemas abertos fortalece essas conexões entre redes, poderíamos estar diante de uma justificativa biológica para transformar os planos de estudo STEM. Talvez ensinar a formular perguntas descabelladas, porém bem fundamentadas, não seja um exercício secundário, mas a forma mais eficaz de esculpir o cérebro dos cientistas de amanhã.
Fonte
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
