중심 것 중 하나 가정 최근 신경과학 연구에 따르면 뇌의 모양과 구조가 행동에 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 과학자들은 더 두꺼운 피질(뇌의 바깥층)과 더 높은 지능을 연결더 나은 뇌파의 특정 패턴 배구 능력그리고 사이의 더 높은 연결 뇌의 부분 체스 실력을 갖추기 위해. 소위 BWAS(Brain-Wide Association Studies)라는 연구가 많이 있습니다.
그러나 전문가가 이러한 연구를 반복하면 결과를 재현할 수 없습니다.
이러한 “복제 위기”는 많은 뇌 행동 영상 연구가 불안정한 기초 위에 놓여 있음을 시사합니다. 그는 이 연구 분야에 영향을 미치는 수많은 문제가 있다고 말했습니다. 랜디 엘리스오라클의 수석 과학자 서적 그는 뉴욕 마운트 시나이(Mount Sinai)에 있는 아이칸 의과대학(Icahn School of Medicine)에서 생의학 정보학자로 일하면서 이러한 문제에 대해 연구했습니다.
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이러한 문제 중 일부는 신경과학에만 국한된 것이 아닙니다. 그들은 Ellis가 과학의 “원죄”라고 불렀던 것부터 시작합니다. 학계는 긍정적인 연구 결과를 발표해야 한다는 엄청난 압력을 받고 있습니다.
그러나 이러한 요소 중 일부는 특히 이 영역에 적용됩니다.
Ellis는 Live Science에 “과학의 성장과 발전, 질병 치료를 중단”할 만큼 문제가 충분히 크다고 말했습니다.
작은 차이, 작은 샘플
후속 연구에서 재현할 수 없는 많은 뇌 연구는 문제가 어떻게 우리 내부에 스며들 수 있는지를 보여줍니다. 각 원본 논문은 500회 이상 인용되었으며, 인용 횟수는 이러한 연구가 해당 분야의 사고에 영향을 준 정도를 반영합니다.
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연구자가 연구를 수행하기 위해 MRI 스캐너에 액세스하는 것은 어려울 수 있으며 스캔 비용도 비쌉니다. 이는 역사적으로 많은 뇌 영상 연구가 상대적으로 적은 수의 참가자를 포함했음을 의미합니다.
(이미지 출처: Shutterstock)
예를 들어, 2007년에 실시된 획기적인 연구에서는 뇌 결함이 있는 어린이의 뇌가 주의력 결핍/과잉 행동 장애 성숙하는 데 시간이 더 걸렸습니다. 그러나 올해 초 발표된 연구에 따르면 남자아이와 여자아이의 노화 속도 차이를 고려하면 이러한 연관성이 사라진 것으로 나타났습니다. “그리고 그것이 카드의 집 전체를 무너뜨린 것입니다.” 매튜 알보복제 논문의 공동 저자이자 버몬트 대학의 임상 신경과학자인 그는 이전에 Live Science에 말했습니다..
2011년 University College London의 연구자들은 보고서를 발표했습니다. 그는 공부한다 그 결과, 뇌의 여러 부분에서 뇌세포체가 위치하는 부분인 회백질의 밀도가 참가자의 페이스북 친구 수와 관련이 있음을 발견했습니다. (2011년에는 이것이 중요한 사회적 지표였습니다.)
2015년 종이 이 결과를 재현하는 데 실패했지만 원본 논문의 저자는 후속 연구가 동일한 프로토콜을 따르지 않았기 때문이라고 주장했습니다.
“원래 연구에서 수행된 작업을 정확하게 수행하는 것은 어렵습니다.”라고 그는 말했습니다. 사라 제논독일 Jülich 연구 센터의 신경 과학자로서 Facebook 연구나 그 복제에는 참여하지 않았습니다.
그래서 2019년에 Guenon과 동료들은 다른 유형의 중복 분석을 시도했습니다.
그들은 광범위한 데이터베이스를 사용하고 수백 명의 자원 봉사자로부터 10,000회 이상의 MRI 스캔 분석을 수행했습니다. 신경영상 연구의 평균 표본 크기는 다음과 같습니다. 약 25그래서 그들은 이 대규모 데이터 세트를 더 작은 그룹으로 나눈 다음 각 그룹 내에서 중요한 연관성을 찾았습니다.
대부분의 신경과학 연구에서는 MRI 스캔을 사용하여 뇌를 연구하고 이러한 이미지로부터 결론을 도출합니다.
(이미지 출처: 사진 편집기, Flickr)
이러한 엄격한 연구 중 하나에서 행동과 뇌 구조 사이의 중요한 연관성이 보고된 경우 팀은 데이터의 다른 하위 집합을 사용하여 동일한 결과에 도달하려고 시도했을 수 있습니다. 첫 번째 결과를 재현한 반복 연구는 거의 없습니다. Guignon은 “이러한 뇌-행동 상관관계의 재현성이 상대적으로 약하다는 분명한 증거였습니다.”라고 말했습니다.
한 가지 주요 문제는 건강한 지원자의 개인 뇌 사이의 차이가 상대적으로 작다는 것입니다. 즉, 행동과 관련된 평균 차이를 감지하려면 많은 수의 참가자가 필요하다고 Guénon은 말했습니다. 이는 개별 유전자의 아주 작은 효과를 선택하고 강력한 효과를 찾기 위해 수만 또는 수십만 명의 사람들을 샘플링해야 하는 게놈 전체 연관 연구와 유사합니다. 뇌 수준 영상 연구에서 중요한 차이를 탐지하려면 수천 개의 표본 크기만으로 충분합니다. 2022년 논문 제안. 뇌 스캔은 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리기 때문에 대부분의 연구는 훨씬 작은 샘플에 의존해 왔습니다.
누구나 반복은 훌륭하다고 늘 말하죠. 그러나 내가 그들의 특정 연구가 재현될 수 있다고 제안하면 그들은 종종 더 회의적입니다.
Luca Kammer는 막스 플랑크 인간 인지 및 뇌 과학 연구소의 박사 과정 학생입니다.
또한 Guenon은 심리적 변수를 식별하는 데 사용되는 행동 테스트가 일관성이 없을 수 있다고 말했습니다. 게다가 그녀는 이러한 연구 중 일부가 뇌의 작은 영역이 지능과 같은 복잡한 특성을 제어한다는 시대에 뒤떨어진 가정에 기초하여 운영되고 있을 수도 있다고 덧붙였습니다. 그러나 실제로는 “이러한 유형의 능력은 일반적으로 뇌 전체에 상대적으로 분포되어 있습니다.” 연구자들이 이러한 가정을 염두에 두고 별도의 통계 테스트를 사용하여 여러 개의 작은 뇌 영역을 분석하면 신기루 연관성이 생성될 위험이 높아질 수 있습니다.
이러한 연구 중 일부는 처음부터 결함이 있을 수 있습니다. 뇌영상 2017 그는 공부한다 Weill Cornell Medical College의 연구원들은 MRI 데이터를 사용하여 우울증 환자를 계층화할 수 있는지 조사했습니다. 연구자들은 뇌 활동이 우울증의 네 가지 “생물학적 유형”으로 분류된다는 사실을 발견했습니다. 각 유형은 주요 뇌 네트워크에서 독특하고 특이한 활동 패턴을 특징으로 합니다.
하지만 후속 조치 그는 공부한다 그녀는 그룹 간의 차이가 통계적으로 유의미하지 않다는 것을 발견했습니다. 이는 이러한 차이가 우연히 발생할 수 있음을 의미합니다. 리차드 딩가후속 연구에 참여한 독일 프리드리히 실러 대학교 예나(Friedrich Schiller University Jena)의 신경과학자는 주요 문제는 디자인에 있다고 말했습니다.
그녀의 통계적 접근 방식은 본질적으로 중요한 연관성을 발견하는 데 도움이 된다고 그는 말했습니다. 이는 모델이 한 데이터 세트에 너무 잘 조정되어 다른 데이터 세트에서 실제 패턴을 찾는 데 어려움을 겪는 과적합이라는 문제 때문입니다. 이 디자인은 우울증의 17가지 임상 특징을 30,000개의 뇌 영상 특징과 연관시켰지만 Dinga는 저자가 “30,000번의 동전 던지기”를 사용해도 여전히 동일한 강력한 연관성을 생성할 수 있었다고 말했습니다.
코너 리스턴Weill Cornell Medical College의 정신과 의사이자 원본 논문의 공동 저자인 는 모델이 과적합에 취약하다는 점을 인정했습니다. Liston은 Live Science에 “그것은 전혀 우리의 의도가 아니었지만 결과였습니다.”라고 말했습니다.
개정 프로젝트의 뇌 스캔.
(이미지 제공: Luca Kammer 및 Martin Hebart)
그러나 그는 그들의 생물형 발견이 진짜라고 말하면서 나중에 그 점을 지적했습니다. 연구 그의 팀은 원래 연구 결과에 대한 지지를 발표했습니다. 그의 팀이 분석 방법에 심각한 결함이 있음을 인정하기 위해 원본 논문을 업데이트하지 않은 이유에 대한 질문에 Liston은 후속 출판물이 기록을 수정하기에 충분하다고 말했습니다. “나는 메시지가 거기 있다고 생각하며 이러한 과도한 접근 문제에 대한 해결책은 매우 분명하다고 생각합니다.”라고 그는 말했습니다.
문제를 해결하세요
이 논문들과 동일한 문제를 공유하는 많은 연구 결과는 결코 복제되지 않지만 그대로 남을 것입니다. 우선, 복제 노력에는 돈이 없습니다. Guignon은 이전 연구를 확인하는 것이 목표인 연구에 자금을 지원하는 것에 대해 “지원 기관은 별로 열성적이지 않을 것”이라고 말했습니다. 이 연구가 완료되더라도 그들은… 출판될 가능성은 없다 이전 결과를 훼손할 때.
Dinja가 앞으로 나아갈 길은 더 많은 데이터를 수집하는 것입니다. 그는 수백만에 달하는 표본 크기를 사용하여 지난 20년 동안 중요한 결과를 산출한 게놈 차원의 연관성 연구를 언급하면서 “이것이 유전학에서 재현 불가능한 동일한 문제를 해결한 것”이라고 말했습니다. 그는 더 큰 데이터 세트가 잘못된 분석 방법으로 연구를 수정하지 않기 때문에 연구 설계를 개선하는 것도 중요하다고 덧붙였습니다. “이 방법으로는 유용한 것을 생산할 가능성이 없습니다.”라고 그는 말했습니다.
일부 연구자들은 대규모 뇌 영상 데이터 세트를 활용합니다. 마틴 헤바트독일 막스 플랑크 인간 인지 및 뇌 과학 연구소의 그룹 리더이자 루카 카머Hebart 연구실의 박사과정 학생인 가 개발 중입니다. 답: 비전영상 데이터를 수집하는 프로젝트는 두뇌가 시각적 자극에 어떻게 반응하는지를 포착하기 위한 현재까지 최대 규모의 프로젝트입니다. 그들은 이 정보를 다른 연구자들에게 제공할 계획이며, 그들은 다른 논문에서 테스트된 가설이 re:vision 데이터 세트에서 복제될 수 있는지 여부를 조사할 것입니다.
Hebart와 Kamer는 자신들의 프로젝트에 대해 이미 12개 이상의 신청서를 받았다고 말했습니다. 해당 분야의 젊은 연구자들의 반응은 특히 긍정적이었습니다. 그러나 최고의 과학자들이 자신의 데이터를 다시 테스트하도록 설득하려면 더 많은 작업이 필요할 수 있습니다. 왜냐하면 장기적인 결과가 결국 복제되지 않으면 잃을 것이 많기 때문이라고 Kammer는 말합니다.
“모든 사람은 항상 반복이 훌륭하다고 말합니다.”라고 그는 Live Science에 말했습니다. “그러나 내가 그들의 특정 연구를 재현하라고 제안하면 그들은 종종 더 회의적입니다.”
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