De functionele kernspinmagnetische resonantiebeeldtechniek (in Engels afko fMRI) is de laatste jaren veel gebruikt om mooie plaatjes van hersens in werking te maken. De laatste tijd begint de glans van die techniek wat te verdoffen, zeker toen bleek dat een dode zalm allerlei activiteit in de hersens en het ruggemerg vertoonde na het zien van plaatjes van mensen in allerlei situaties. Recenter is het artikel in het Amerikaanse tijdschrift PNAS waaruit duidelijk werd dat veelgebruikt programma voor de analyse van gegevens fouten bevat. Is het wonderkind in ongenade gevallen en heeft fMRI de neurowetenschappers voor de gek gehouden? In het blad International Journal of Neural Systems stellen onderzoekers dat de statistische waarde van neurowetenschappelijk onderzoek laag is. (koppeling werkte bij mij niet). Ze hebben een oplossing: het Bi-CoPaM-paradigma.

De MRI-techniek produceert veel gegevens. Om de hersenactyiviteit te traceren zullen dan ook veel gegevens moeten worden doorgeploegd. Een een beetje snel, natuurlijk, want wat is anders de waarde van het onderzoek?
Onderzoekers kunnen zich, en doen dat vaak ook, beperken in de omvang van het te bekijken gebied. Dat heeft zijn beperkingen. “We tonen aan dat de gemiddelde statistische waarde van neurowetenschappelijk onderzoek laag is. Als gevolg daarvan krijg je een overschatting van het effect en een lage reproduceerbaarheid van de resultaten”, stellen de onderzoekers (ik kan het artikel niet openen en ook het persbericht maakt geen melding van namen, alleen dat ze afkomstig zijn van de Brunel-universiteit (GB), van Aarhus (Den) en van Aalto (Fin)).
Het analyseren van de gegevens heeft bij fMRI tegenwoordig veel meer aandacht dan het vergaren van gegevens. Er zijn methoden ontwikkeld om direct informatie te putten uit de gegevens, in tegenstelling tot de traditionele aanpak waarbij eerste een hypothese wordt getest. Deze methoden bieden meer mogelijkheden de gegevens te onderzoeken en te begrijpen om zo de werking van de hersens in kaart te kunnen brengen.
De vraag is of al die analysemethodes dezelfde resultaten opleveren. Als die resultaten afhankelijk zijn van de gebruikte methode, dan kun je natuurlijk afvragen wat je daar aan hebt. Het aantal analysemethodes is de laatste jaren sterk gegroeid en dan, stellen de onderzoekers, is het onvermijdelijk dat er een verwarrend beeld ontstaat van de wetenschappelijke vooruitgang die onderzoek met fMRI zou hebben opgeleverd.

Paradigma

De mij onbekende onderzoekers verzamelden gegevens op de Aalto-universiteit. Vervolgens gingen ze die gegevens analyseren met een methode (Bi-CoPaM) die ze paradigma noemen. Daarmee zouden resultaten van verschillende analysemethodes kunnen worden gebundeld tot resultaten met ‘houvast’ die ook reproduceerbaar zouden zijn. Dat zou kunnen zorgen voor een eind aan de de verwarring, denken de mij onbekende onderzoekers.

Om te zien of het ‘paradigma’ ook werkt gebruikten ze gegevens van een ingewikkeld fMRI-experiment met de verwerking van honderden stukjes muziek. Ze vonden dat de hersendelen die met zicht, beloning en geluidsverwerking daarbij actief waren. Dat pakte goed uit, vonden de onderzoekers, als je dat vergeleek met de andere analysemethodes. De mij onbekende onderzoekers melden ook trots dat hun Bi-CoPaM-paradigma fMRI-gegevens bekijkt zonder een vooraf ingesteld model, zoals te doen gebruikelijk zou zijn in de traditionele aanpak.
Als de gegevens van de dode vis werden gecorrigeerd, dan verdwenen de vals positieve waarden en bleek de vis gewoon dood te zijn, melden ze nog.

Bron: Alpha Galileo