Desde o fim dos anos noventa, estudos experimentais têm demonstrado que alguns dos traços de personalidade que compõem o modelo de cinco fatores apresentam correlações com diferentes medidas de criatividade. Ainda que as bases biológicas destas associações sejam desconhecidas, pesquisas recentes utilizando técnicas de imageamento cerebral têm ajudado a esclarecer a questão, demonstrando que estes traços de personalidade também se correlacionam com diferenças individuais na estrutura e funcionalidade de redes cerebrais de larga escala. Por exemplo, abertura para a experiência, que é um subcomponente do traço de personalidade abertura/intelecto, se associa positivamente ao nível de criatividade e à conectividade funcional da rede de modo padrão (RMP), um conjunto de regiões corticais envolvidas em formas associativas (ou seja, involuntárias) de imaginação. Além disso, escores mais elevados neste mesmo traço de personalidade parecem indicar uma maior frequência de engajamento em processos imaginativos espontâneos, como pareidolias e devaneios. Sendo assim, é possível que a relação positiva entre o traço abertura para a experiência e o desempenho em medidas de criatividade resulte de variações no nível de conectividade da RMP e, consequentemente, de variações na capacidade de utilizar formas associativas de imaginação. Outros traços de personalidade, como a conscienciosidade, também se correlacionam com medidas de criatividade e com variações em redes cerebrais de larga escala. Considerando este cenário, este trabalho teve como objetivo realizar uma revisão de literatura integrativa para reunir e analisar estudos que se propuseram a investigar as associações entre variações anatômicas e fisiológicas em redes cerebrais de larga escala e traços de personalidade associados à criatividade, com a finalidade de discutir suas implicações para as diferenças individuais na imaginação. Além disso, buscou-se desenvolver uma nova ferramenta experimental, que visa medir a capacidade individual em diferentes tipos de processos imaginativos, a fim de detectar a responsividade de cada rede neural de larga escala especificamente.

Since the end of the nineties, experimental studies have demonstrated that some personality traits that compose the five factor model present correlations with different creativity measures. Although the biological basis of such associations are unknown, recent research using brain imaging techniques are sheding new lights into this problem, demonstrating that these personality traits also correlate with individual differences in the structure and functionality of large-scale brain networks. For example, openness to experience, which is one of the facets of the trait openness/intellect, is positively associated withthe level of creativity and with the functional connectivity within the default mode network (DMN), a set of cortical regions involved in associative (i.e. involuntary) types of imagination. Furthermore, high scores in this same personality trait seem to indicate a greater frequency of engagement in spontaneous imaginative processes, such as pareidolias and daydreaming. Hence, it is possible that the positive relation between openness to experience and the performance in creativity measures result from variations in the level of functional connectivity within the DMN and, consequently, from variations in the capacity of using associative forms of imagination. Other personality traits, such as conscientiousness, also present correlations with creativity measures and with variations within large-scale brain networks. Considering this scenario, this work aimed at conducting an integrative literature review to gather and analyze studies that investigated the correlations between the structure and functionality of large-scale brain networks and personality traits associated with creativity and discuss its implications for the individual differences in imagination. Furthermore, we developed a new experimental paradigm to measure the individual capacity in different types of imaginative processes, in order to detect each of these large-scale brain networks functionality.