Efectos de la estimulación del ruido aleatorio transcraneal en las funciones cognitivas en adultos sanos: evidencia de una revisión sistemática y metaanálisis

Resumen

Este metaanálisis indica que la estimulación del ruido aleatorio transcraneal produce un efecto pequeño y no significativo sobre las funciones cognitivas en adultos sanos. La estimulación en línea mostró el patrón más prometedor, mientras que los efectos del sitio de estimulación, la duración y el dominio cognitivo deben interpretarse con cautela.

Resumen

La estimulación de ruido aleatorio transcraneal (tRNS) ha atraído cada vez más atención como herramienta de neuromodulación; sin embargo, los hallazgos sobre sus efectos cognitivos siguen siendo inconsistentes. Este estudio revisó y metaanalizó sistemáticamente los efectos de los tRNs en las funciones cognitivas en adultos sanos. Se realizó una búsqueda exhaustiva en las bases de datos de la Cochrane Library, PubMed, EMBASE y Web of Science hasta el 15 de septiembre de 2025. Se incluyeron ensayos controlados aleatorizados que utilizaban diseños paralelos o crossover. Los datos se analizaron utilizando modelos de efectos aleatorios. Trece ensayos controlados aleatorizados con 403 participantes cumplieron los criterios de inclusión. El análisis combinado mostró un efecto global pequeño pero no significativo de los tRN en las funciones cognitivas (g de Hedges = 0,17, IC 95% [-0,06, 0,40], p = 0,145). Los análisis de subgrupos indicaron que la estimulación online produjo un efecto positivo significativo (g de Hedges = 0,37, IC 95% [0,04, 0,70], p = 0,026), mientras que la estimulación offline no; sin embargo, la diferencia entre subgrupos no fue estadísticamente significativa. No se observaron diferencias significativas entre dominios cognitivos, sitios de estimulación o duraciones de estimulación. La prueba de regresión de Egger no indicó un sesgo significativo de publicación. En general, la evidencia actual sugiere que el tRNS tiene efectos limitados e inciertos sobre las funciones cognitivas en adultos sanos. Se necesitan estudios más grandes y con gran potencia que utilicen protocolos estandarizados e incorporen resultados neurofisiológicos.

Introducción

La estimulación de ruido aleatorio transcraneal (tRNS) es una forma de estimulación eléctrica transcraneal (tES) que suministra corrientes oscilatorias con frecuencias y amplitudes que varían aleatoriamente para modular la actividad y el comportamiento cerebral¹. Desde su introducción en la investigación humana en 2008^, el tRNS ha ganado cada vez más atención como técnica no invasiva de neuromodulación. En comparación con la estimulación transcraneal por corriente continua (tDCS), el tRNS es independiente de la polaridad, generalmente se percibe como más cómodo y es muy adecuado para diseños experimentales doble ciego. Aunque los mecanismos subyacentes siguen siendo incompletamente comprendidos, las explicaciones propuestas incluyen la resonancia estocástica, que mejora la relación señal-ruido de la actividad^{neuronal 3}, y la modulación de canales de sodio dependientes de voltaje, lo que conduce a un aumento de la excitabilidad^{cortical 4}.

El tRNS ha sido investigado en los ámbitos neuropsiquiátrico, sensorial, motor y cognitivo. Estudios previos han examinado sus posibles aplicaciones en el trastorno depresivo^{mayor 5},^{esquizofrenia 6},^{tinnitus 7}, enfermedad de Parkinson con deterioro cognitivo^{leve 8} y fatiga relacionada con esclerosis^{múltiple 9}. Muchas de estas condiciones implican deterioros en el procesamiento cognitivo o dependen de mecanismos de control cognitivo, lo que indica que la cognición representa un dominio central de interés para la modulación relacionada con el RNT.

La función cognitiva surge de la actividad coordinada a través de redes neuronales distribuidas en lugar de regiones cerebrales^{aisladas 10}. Como técnica neuromoduladora, el tRNS se ha aplicado a dominios cognitivos como la memoria^{de trabajo 11}, el control^{inhibitorio 12} y el aprendizaje^{de habilidades 13}. Sin embargo, los resultados siguen siendo inconsistentes. Algunos estudios informan de mejoras en las funciones cognitivas, mientras que otros no muestran efectos medibles. La evidencia sugiere que los resultados pueden depender de factores metodológicos, incluyendo parámetros de estimulación, lugar de estimulación, características de la tarea y el momento de la estimulación en relación con el desempeño de^{la tarea} 14,15,16. Por ejemplo, la estimulación de la corteza prefrontal dorsolateral (DLPFC) se ha asociado tanto con efectos positivos como nulos sobre la memoria^{de trabajo 14}, mientras que la estimulación cerebelosa no ha mejorado consistentemente el rendimiento^{visomotor 17}. Tal variabilidad limita la capacidad de sacar conclusiones definitivas.

A pesar del creciente número de ensayos controlados aleatorizados, no se ha establecido un consenso claro sobre la magnitud o fiabilidad de los efectos de los tRNS en las funciones cognitivas en adultos sanos. Los estudios individuales suelen estar limitados por tamaños de muestra pequeños y heterogeneidad metodológica, lo que reduce el poder estadístico y la comparabilidad. Por tanto, es necesaria una síntesis sistemática y cuantitativa de la evidencia disponible para estimar el efecto global y examinar posibles fuentes de variabilidad.

El presente estudio realiza una revisión sistemática y un metaanálisis de ensayos controlados aleatorizados para evaluar los efectos de los tRNs en las funciones cognitivas en adultos sanos. Los objetivos son cuantificar el tamaño del efecto global y examinar la influencia de las características de estimulación y los dominios cognitivos en los resultados observados.

Protocolo

Este estudio se llevó a cabo de acuerdo con las directrices PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and^{Meta-Analyss) 18}. El protocolo fue registrado prospectivamente en la base de datos PROSPERO el 18 de septiembre de 2025 (ID de registro: CRD420251150327). Todos los procedimientos fueron diseñados para garantizar la reproducibilidad y transparencia en la selección de estudios, extracción de datos y análisis estadístico. Como este estudio implicó un análisis secundario de datos previamente publicados, no se requirió aprobación ética ni consentimiento informado. Las herramientas de investigación utilizadas en este protocolo se enumeran en la Tabla de Materiales.

1. Criterios de elegibilidad

La elegibilidad del estudio se determinó utilizando el marco PICOS, incluyendo participantes, intervenciones, comparadores, resultados y diseño del estudio. Los estudios elegibles incluyeron adultos sanos de entre 18 y 60 años que recibieron estimulación transcraneal por ruido aleatorio (tRNS) o tRNs de alta definición (HD-tRNS), en comparación con estimulación simulada. Se requirieron resultados para evaluar funciones cognitivas, incluyendo memoria de trabajo, aprendizaje de habilidades y control inhibitorio. Solo se incluyeron ensayos controlados aleatorizados que emplearon diseños cruzados o de grupos paralelos. Se excluyeron los estudios si eran revisiones, resúmenes de congresos, tesis, informes de casos o estudios con animales. Solo se consideraron estudios publicados en inglés. El proceso de selección de estudios se resume en la Figura 1.

Figura 1: Diagrama de flujo PRISMA de la selección del estudio. Diagrama de flujo que ilustra la identificación, selección, evaluación de elegibilidad e inclusión de estudios en el metaanálisis, incluyendo el número de registros recuperados, excluidos e incluidos en cada etapa. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

2. Fuentes de información y estrategia de búsqueda

Se realizó una búsqueda exhaustiva de la literatura hasta el 15 de septiembre de 2025, utilizando PubMed, EMBASE, Web of Science y la Cochrane Library. No se aplicaron restricciones ni filtros. Los términos de búsqueda incluían combinaciones de "estimulación de ruido aleatorio transcraneal", "tRNS", "tRNS de alta definición" y términos cognitivos como "memoria de trabajo", "aprendizaje de habilidades" y "control inhibitorio". Las estrategias de búsqueda se adaptaron a la sintaxis de cada base de datos.

3. Selección de estudios

Todos los registros recuperados se importaban a un sistema de gestión de referencias y se eliminaban los registros duplicados. Los títulos y resúmenes fueron evaluados de forma independiente por dos revisores, seguidos de una evaluación completa para determinar su elegibilidad. Las discrepancias se resolvieron consultando con un tercer revisor. Cuando no había artículos en texto completo disponibles, se contactaba con los autores correspondientes. Se excluyeron estudios si no se recibió respuesta tras tres intentos.

4. Extracción de datos

La extracción de datos se realizó de forma independiente por dos revisores utilizando un enfoque estandarizado. Las variables extraídas incluyeron características de los participantes, diseño del estudio, parámetros de estimulación y medidas cognitivas de resultado. Las medidas de resultado incluyeron precisión, puntuaciones d-prime y métricas basadas en errores. Los desacuerdos se resolvían mediante discusiones para garantizar la coherencia y la precisión.

5. Evaluación de la calidad

El riesgo de sesgo se evaluó utilizando la Herramienta Cochrane de Riesgo de Sesgo de acuerdo con el Manual Cochrane para Revisiones Sistemáticas de^{Intervenciones 19}. Se realizaron evaluaciones en diversos dominios, incluyendo aleatorización, ocultación de asignación, cegamiento, datos de resultados incompletos, reporte selectivo y otros sesgos. Cada dominio se clasificó como de bajo riesgo, alto o poco claro. Las evaluaciones se realizaron de forma independiente por dos revisores, y los desacuerdos se resolvieron por consenso.

6. Análisis estadístico

El metaanálisis se realizó utilizando el paquete metafor en R. Para los resultados en los que valores más bajos indicaban mejor rendimiento, los valores se transformaron de modo que los tamaños positivos reflejaran consistentemente una mejora en el rendimiento bajo estimulación activa. Los tamaños de efecto se calcularon como la g de Hedges con intervalos de confianza del 95%. Se aplicó un modelo de efectos aleatorios con estimación restringida de máxima verosimilitud. La heterogeneidad se evaluó utilizando la estadística Q de Cochran y la estadística I² . Los análisis de subgrupos examinaron la influencia del dominio cognitivo, el sitio de estimulación, la duración de la estimulación y el momento de la estimulación. Se realizó una meta-regresión para evaluar la duración de la estimulación como moderador continuo. El sesgo de publicación se evaluó utilizando diagramas de embudo y la prueba de regresión de Egger. Se realizaron análisis de sensibilidad utilizando procedimientos de leave-one-out. La significación estadística se definió como p < 0,05.

Resultados

Análisis general

El metaanálisis global incluyó 13 ensayos controlados aleatorizados. Debido a la inclusión de diseños cruzados, los conteos de participantes en la parcela forestal reflejan tamaños de muestra específicos de cada condición en lugar de individuos únicos.

El modelo de efectos aleatorios demostró un pequeño efecto positivo pero no significativo global de la estimulación transcraneal por ruido aleatorio (tRNS) sobre las funciones cognitivas en adultos sanos (Hedges' g = 0,17, IC 95% [-0,06, 0,40], p = 0,145), con heterogeneidad moderada (I² = 48,63%) (Figura 2). La inspección del diagrama de embudo no indicó asimetría marcada (Figura 3), y la prueba de regresión de Egger no fue significativa (p = 0,940) (Figura 4).

Figura 2: Gráfico forestal del efecto general de los tRNs en las funciones cognitivas. Gráfico forestal que muestra tamaños de efectos individuales de estudios y estimación de efectos agrupados utilizando un modelo de efectos aleatorios. Los cuadrados representan tamaños de efecto específicos del estudio, con un tamaño proporcional al peso del estudio; Las líneas horizontales indican intervalos de confianza del 95%; el diamante representa el efecto conjunto de agrupación. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Figura 3: Gráfico de embudo evaluando el sesgo de publicación. Gráfico de embudo de tamaños de efecto frente a sus errores estándar para los estudios incluidos. La distribución de los puntos se utiliza para evaluar visualmente el posible sesgo de publicación. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Figura 4: Gráfico de regresión de Egger para el sesgo de publicación. Gráfico de regresión que ilustra la relación entre tamaños de efectos estandarizados y su precisión para evaluar la asimetría del diagrama embudo usando la prueba de Egger. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Análisis de subgrupos por sitio de estimulación

El análisis de subgrupos por sitio de estimulación no mostró efectos estadísticamente significativos en todas las regiones. Los tamaños de efecto agrupados fueron 0,11 para la estimulación de la corteza prefrontal dorsolateral (IC 95% [-0,23, 0,44], p = 0,53), -0,01 para la estimulación de la corteza motora primaria (IC 95% [-0,56, 0,54], p = 0,96), 0,54 para estimulación del giro frontal inferior (IC 95% [-0,10, 1,19], p = 0,100) y 0,47 para estimulación cerebelosa (IC 95% [-0,48, 1,43], p = 0,33). No se observaron diferencias significativas entre subgrupos (p = 0,52)(Figura 5).

Figura 5: Gráfico forestal del análisis de subgrupos por sitio de estimulación. Gráfico forestal que muestra tamaños de efecto agrupados para diferentes sitios de estimulación, incluyendo corteza prefrontal dorsolateral, corteza motora primaria, giro frontal inferior y cerebelo, con intervalos de confianza correspondientes. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Análisis de subgrupos por duración de estimulación

No se observaron efectos estadísticamente significativos a lo largo de las duraciones de estimulación. Los tamaños de efecto fueron 0,06 para protocolos de 10 minutos (IC 95% [-0,48, 0,60], p = 0,83), 0,04 para protocolos de 15 min (IC 95% [-0,99, 1,06], p = 0,94), 0,23 para protocolos de 20 min (IC 95% [-0,12, 0,57], p = 0,20) y 0,22 para protocolos de 22 min (IC 95% [-0,73, 1,17], p = 0,66) (Figura 6). El análisis de meta-regresión no identificó una asociación significativa entre la duración de la estimulación y el tamaño del efecto (β = 0,02, p = 0,53) (Figura 7).

Figura 6: Gráfico forestal del análisis de subgrupos por duración de estimulación. Gráfico de bosque que presenta tamaños de efecto agrupados a lo largo de diferentes duraciones de estimulación, incluyendo protocolos de 10 min, 15 min, 20 min y 22 min. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Figura 7: Meta-regresión de la duración de la estimulación y tamaño del efecto. Diagrama de dispersión que ilustra la relación entre la duración de la estimulación y el tamaño del efecto, con una línea de regresión ajustada que representa el análisis de meta-regresión. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Análisis de subgrupos por dominio cognitivo

El análisis de subgrupos basado en el dominio cognitivo no reveló efectos estadísticamente significativos. El mayor tamaño de efecto se observó para la memoria de trabajo (g de Hedges = 0,31, IC 95% [-0,11, 0,72], p = 0,15), seguido por el aprendizaje de habilidades (g de Hedges = 0,11, IC 95% [-0,36, 0,58], p = 0,66) y control inhibitorio (g de Hedges = 0,09, IC 95% [-0,32, 0,50], p = 0,67) (Figura 8).

Figura 8: Gráfico forestal del análisis de subgrupos por dominio cognitivo. Gráfico forestal que muestra tamaños de efecto agrupados en dominios cognitivos, incluyendo memoria de trabajo, aprendizaje de habilidades y control inhibitorio. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Análisis de subgrupos mediante el tiempo de estimulación

El análisis de subgrupos basado en el momento de la estimulación indicó que la estimulación online produjo un efecto estadísticamente significativo (g de Hedges = 0,37, IC 95% [0,04, 0,70], p = 0,03), mientras que la estimulación offline no (G de Hedges = 0,00, IC 95% [-0,30, 0,30], p = 0,98). La diferencia entre subgrupos no fue estadísticamente significativa (p = 0,10) (Figura 9).

Figura 9: Gráfico forestal del análisis de subgrupos por tiempo de estimulación. Gráfico forestal comparando tamaños de efecto agrupados entre condiciones de estimulación en línea y offline, con intervalos de confianza correspondientes. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Análisis de sensibilidad

Los análisis de dejar uno fuera demostraron que el efecto global seguía siendo no significativo tras la eliminación de estudios individuales en la mayoría de los casos. Sin embargo, la exclusión de Hasanvand et al. (2025) dio lugar a un efecto agrupado estadísticamente significativo (g de Hedges = 0,24, IC 95% [0,05, 0,43], p = 0,01).

Riesgo de sesgo

La evaluación de riesgo de sesgo indicó bajo riesgo de generación aleatoria de secuencias, reportes selectivos y otros dominios de sesgo en todos los estudios. La ocultación de asignación no estaba clara en todos los ensayos. Un estudio fue calificado como de alto riesgo de ceguera de participantes y personal debido a un diseño de ciego simple, mientras que los estudios restantes se clasificaron como de bajo riesgo en este ámbito. Varios estudios carecieron de información suficiente sobre la ceguera de la evaluación de resultados y se clasificaron como riesgo poco claro. Un estudio fue calificado como de alto riesgo por datos de resultados incompletos. En general, los estudios incluidos demostraron una calidad metodológica generalmente aceptable, aunque persisten algunas preocupaciones respecto al cegamiento y la ocultación de asignación (Figura 10).

Figura 10: Resumen del riesgo de sesgo para los estudios incluidos. Resumen gráfico de las evaluaciones de riesgo de sesgo en los estudios incluidos, mostrando juicios para cada dominio, incluyendo aleatorización, ocultación de asignación, cegamiento, datos de resultados incompletos y reportes selectivos. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Las características de los estudios incluidos, incluyendo la demografía de los participantes, los parámetros de estimulación y las medidas de resultado, se resumen en la Tabla 1.

Estudio	Diseño del estudio	Participantes (N, hombre)	Edad media (años)	Parámetros de estimulación	Duración (min)	Sitio de estimulación (cm²)	Tarea / Resultado	Sincronización	Efecto reportado
Mulquiney et al., 2011²⁰	Cruce	20 (4)	29,5 ± 5,9	1 mA, 101–640 Hz	10	DLPFC (35)	OCL / 1-back / 2-back, ACC	Online	Sin un efecto significativo en la memoria de trabajo
Brauer et al., 2018¹⁶	Cruce	23 (7)	22.91 ± 3.44	1 mA, 0,1–640 Hz	20	IFG (25)	GN, NE	Online	Sin efecto significativo en el control inhibitorio
Brevet-Aeby et al., 2019¹²	Paralelo	33 (16)	24.72 ± 4.32	2 mA, 100–500 Hz	20	DLPFC (35)	GN, RT	Offline	Mejora significativa en el tiempo de reacción
Albuquerque et al., 2019¹⁵	Paralelo	34 (34)	23,1 ± 2,8	2 mA, 101–640 Hz	20	M1/SO (35)	GPT, EE	Online	Sin un efecto significativo en el aprendizaje de habilidades
Murphy et al., 2020²¹	Paralelo	33 (11)	25.25 ± 7.73	1 mA, 101–640 Hz	22	DLPFC/SO (35)	SWM, ACC	Offline	Mejora significativa en la memoria de trabajo
Sallard et al., 2021³⁷	Cruce	19 (5)	28 ± 6	1 mA, 101–640 Hz	10	IFG (16)	GN, FA	Offline	Sin efecto significativo en el control inhibitorio
Yamashiro et al., 2023²²	Cruce	16 (16)	20,6 ± 0,9	1,5 mA, 101–640 Hz	15	DLPFC (25)	GN, CE	Offline	Sin efecto significativo en el control inhibitorio
Ai et al., 2024¹⁴	Cruce	33 (9)	22.17 ± 1.78	1,5 mA, 0–200 Hz	20	DLPFC (NA)	VWM, ACC	Offline	Sin un efecto significativo en la memoria de trabajo
Tokikuni et al., 2024¹¹	Paralelo	59 (30)	22.79 ± 2.01	2 mA, 101–640 Hz	20	DLPFC/OC (35)	2-atrás, DPS	Online	Mejora significativa en la memoria de trabajo
Kawakami et al., 2024¹⁷	Paralelo	34 (17)	21,7 ± 1,0	1 mA, 0,1–640 Hz	20	Cerebelo (35)	VTT, LR	Online	No hay un efecto significativo en el aprendizaje motor
Hasanvand et al., 2025⁴⁶	Paralelo	32 (32)	22.91 ± 3.44	1 mA, 101–640 Hz	20	DLPFC/OC (25)	SST, SSRT	Offline	Sin efecto significativo en el control inhibitorio
Scaramuzzi et al., 2025¹³	Paralelo	37 (31)	26.26 ± 9.2	2 mA, 100–640 Hz	20	M1 (18.49)	DT, RE	Online	Reducción del error radial
Frankel et al., 2025⁴⁷	Cruce	30 (15)	24.53 ± 2.37	1 mA, 101–640 Hz	10	M1/SO (35)	SPPM, MT	Offline	Mejora significativa en el rendimiento del motor

Tabla 1: Características de los estudios incluidos, participantes y protocolos de tRNS. Esta tabla resume las características de los ensayos controlados aleatorizados incluidos, incluyendo el diseño del estudio, la demografía de los participantes, los parámetros de estimulación (intensidad, rango de frecuencias, duración y sitio del electrodo), tareas cognitivas, medidas de resultado y el tiempo de estimulación (online/offline). Por favor, haz clic aquí para descargar esta tabla.

Abreviaturas: Hombre, hombre; F, mujer; SD, desviación estándar; ACC, precisión; DPS, puntuación d-prime; EE, error de endpoint; MT, tiempo de movimiento; LR, tasa de aprendizaje; Respecto a la error radial; NE, número de errores; RT, tiempo de reacción; SSRT, tiempo de reacción de señal de parada; FA, falsa alarma; CE, error de comisión; OC, corteza orbitofrontal; SO, región supraorbital; IFG, giro frontal inferior; VWM, memoria de trabajo visual; NA, no reportado; OCL, tarea de aprendizaje con una sola carta; SWM, memoria de trabajo de Sternberg; GPT, tarea de golf putt; SPPM, tarea secuencial de movimiento punto a punto; VTT, tarea de seguimiento visomotor; DT, tarea de lanzamiento de dardos; GN, tarea de Go/No-Go; SST, tarea de señales de alto.

DISPONIBILIDAD DE DATOS:

Todos los datos en bruto utilizados para la presente revisión sistemática y metaanálisis están disponibles públicamente a través del Marco de Ciencia Abierta (OSF) en https://doi.org/10.17605/OSF.IO/7QD63.

Discusión

Hasta el conocimiento actual, este estudio proporciona una síntesis cuantitativa integral para evaluar cuantitativamente los efectos de la estimulación de ruido aleatorio transcraneal (tRNS) sobre las funciones cognitivas en adultos sanos. Según 13 ensayos controlados aleatorizados, se observó un efecto global pequeño pero no significativo. Aunque la estimulación online demostró un efecto estadísticamente significativo, la ausencia de una diferencia significativa entre subgrupos sugiere que este hallazgo debe interpretarse con cautela.

El tamaño del efecto observado (g de Hedges = 0,17) es pequeño y poco probable que represente una mejora cognitiva significativa en entornos reales bajo las condiciones experimentales actuales. La magnitud global de los efectos observados fue modesta. Varios factores metodológicos pueden explicar este patrón, incluyendo la predominancia de diseños de una sola sesión, tamaños de muestra relativamente pequeños y el uso de tareas cognitivas controladas en laboratorio. Además, una heterogeneidad sustancial entre estudios, incluyendo diferencias en parámetros de estimulación, regiones objetivo, paradigmas de tareas y medidas de resultado, probablemente contribuyó a la variabilidad de los hallazgos. Estas limitaciones pueden reducir tanto la potencia estadística como la validez externa. No obstante, el tRNS sigue siendo una intervención no invasiva y de baja carga, y sus efectos pueden hacerse más evidentes bajo condiciones optimizadas como paradigmas de entrenamiento repetidos o protocolos optimizados. Por ejemplo, se ha demostrado que una intervención de dos semanas que combina tRNS con entrenamiento cognitivo mejora la actividad oscilatoria neural y los resultados del sueño en niños con^{TDAH 23}.

En todos los dominios cognitivos, no se observaron efectos estadísticamente significativos en subgrupos para la memoria de trabajo, el aprendizaje de habilidades o el control inhibitorio. Aunque la memoria de trabajo mostró la estimación puntual más alta, el efecto no alcanzó significación estadística, y varios estudios incluidos reportaron hallazgos^nulos 14,15,16,17,18,19,20. La memoria de trabajo depende en gran medida de redes frontoparietales distribuidas, particularmente la corteza prefrontal dorsolateral (DLPFC), que participa en el mantenimiento y manipulación de la información^43,44. La ausencia de efectos consistentes sugiere que procesos tan complejos a nivel de red pueden ser difíciles de modular bajo condiciones de estimulación heterogéneas. De manera similar, la falta de efectos significativos para el control inhibitorio y el aprendizaje de habilidades puede reflejar requisitos neuronales específicos de dominio y un poder estadístico limitado dentro de los subgrupos. Trabajos previos han sugerido posibles mejoras en el control inhibitorio tras el^{tRNS 12}; sin embargo, estos efectos no se replicaron de forma consistente en el análisis actual.

Los análisis de subgrupos basados en protocolos de estimulación no revelaron diferencias estadísticamente significativas entre el lugar o la duración de la estimulación. Aunque se observaron efectos numéricamente mayores en algunas condiciones, estos patrones fueron inconsistentes. La DLPFC se considera un centro central para procesos cognitivos de orden superior debido a su extensa conectividad con las regiones corticales^{y subcorticales} 30,31,32, y la estimulación de esta región se ha asociado con cambios en las oscilaciones neuronales y la conectividad ^{funcional 21}. Sin embargo, no se observó ninguna ventaja significativa de la estimulación DLPFC en el presente análisis. De manera similar, la estimulación de M1, IFG y el cerebelo no produjo efectos significativos, lo que puede reflejar diferencias en la especialización funcional o números limitados de estudios dentro de cada^subgrupo 15'34,35,36,37,38.

La duración de la estimulación no demostró una relación significativa con el tamaño del efecto. Evidencias previas sugieren que los efectos de la tRNS pueden depender de alcanzar un umbral mínimo de estimulación y pueden seguir un patrón no lineal^{dosis-respuesta 39'40}. En el análisis actual, aunque duraciones más largas como 20–22 minutos mostraron efectos numéricamente mayores, la meta-regresión no apoyó una asociación lineal significativa. Esto sugiere que la duración de la estimulación probablemente interactúa con otros factores, incluyendo las demandas de la tarea y la variabilidad individual, en lugar de ejercer un efecto independiente.

El hallazgo de que la estimulación online mostró un efecto significativo, mientras que la estimulación offline no, puede aportar una visión de los mecanismos subyacentes. Los tRNs aplicados durante el desempeño de la tarea pueden mejorar el procesamiento neuronal mediante resonancia estocástica, mejorando la detección y transmisión de señales relevantes para la^{tarea 11,25}. En cambio, la estimulación offline se asocia más comúnmente con aumentos transitorios de la excitabilidad cortical mediados por la actividad de los canales^{de sodio 26,27}, lo que puede no traducirse de forma consistente en mejoras conductuales. Sin embargo, dada la ausencia de una diferencia significativa entre subgrupos, esta interpretación sigue siendo tentativa y debe considerarse exploratoria.

Deben reconocerse varias limitaciones. La heterogeneidad metodológica entre estudios, especialmente en parámetros de estimulación y tareas cognitivas, puede limitar la comparabilidad. Muchos de los estudios incluidos tenían tamaños de muestra relativamente pequeños, lo que reducía el poder estadístico y aumentaba la probabilidad de errores tanto de tipo I como de tipo II. La evidencia neurofisiológica sigue siendo limitada, ya que solo un subconjunto de estudios incorporó medidas como la electroencefalografía o la imagen funcional. Además, los posibles factores moderadores, incluyendo las diferencias entre sexos y la capacidad cognitiva inicial, no se examinaron sistemáticamente. Estas limitaciones pueden limitar la generalizabilidad de los hallazgos.

Las investigaciones futuras deberían aspirar a estandarizar los protocolos de estimulación y los diseños experimentales para mejorar la comparabilidad entre estudios. Se necesitan ensayos aleatorizados más grandes y con potencia adecuada para proporcionar estimaciones más precisas del tamaño del efecto. La integración de medidas conductuales y neurofisiológicas, como el EEG y la fMRI, puede ayudar a clarificar los mecanismos subyacentes a los efectos del tRNS. Además, la evaluación sistemática de las diferencias individuales, incluyendo el rendimiento inicial y los factores demográficos, puede mejorar la comprensión de la variabilidad en respuesta a la estimulación.

Conclusión:

Esta revisión sistemática y metaanálisis indican que la estimulación de ruido aleatorio transcraneal puede producir un pequeño efecto positivo sobre las funciones cognitivas en adultos sanos; sin embargo, el efecto global no es estadísticamente significativo. Aunque la estimulación en línea mostró un patrón más favorable, no se observaron diferencias significativas entre dominios cognitivos, sitios de estimulación o duraciones de estimulación. La evidencia actual sigue siendo insuficiente para respaldar un efecto potenciador cognitivo robusto de los tRN. Los estudios futuros deberían incorporar tamaños de muestra mayores, protocolos estandarizados, paradigmas de estimulación claramente definidos y resultados combinados de comportamiento y neurofisioterapia para determinar mejor la eficacia y los mecanismos de los tRNs.

Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo

Nombre	Empresa	Número de catálogo	Comentarios
Software R con paquete metafor	Fundación R para la Computación Estadística	N/A	Utilizado para realizar el metaanálisis, incluyendo cálculo del tamaño del efecto, modelos de efectos aleatorios, análisis de subgrupos, meta-regresión, Egger' y análisis de sensibilidad sin dejar de lado y hacer análisis de sensibilidad.
Review Manager 5.4	Cochrane	N/A	Utilizado para la evaluación del riesgo de sesgo y la preparación de cifras de riesgo de sesgo.