«План эксперимента»: эти слова обозначают раздел исследовательской работы, который многие читатели, возможно, захотят бегло просмотреть, прежде чем перейти к фактическим результатам. Но исследование в Природа Эта неделя должна побудить всех исследователей — как читателей, так и авторов статей — подумать о том, чтобы немного больше остановиться на методической части научного процесса.
Прочтите статью: Особенности дизайна исследования повышают воспроизводимость исследований ассоциаций в масштабах всего мозга
Исследование, проведенное Саймоном Вандекаром, биостатистиком из Медицинского центра Университета Вандербильта в Нэшвилле, штат Теннесси, направлено на то, как сделать ассоциативные исследования всего мозга (BWAS) более надежными (К. Канг). и др. Природа 2024). Основная идея BWAS — изучение коллекций изображений мозга с использованием статистических инструментов и алгоритмов машинного обучения. Это делается для того, чтобы предсказать, какие конкретные особенности мозга или модели активности связаны с чертами или поведением, например, способностью абстрактно рассуждать или склонностью испытывать определенные негативные эмоции.
Но у BWAS есть извечная и хорошо известная проблема низкой воспроизводимости: два исследования по одной и той же теме могут прийти к разным выводам. Большая часть проблемы заключается в том, что некоторые исследования BWAS требуют огромных выборок, чтобы точно отразить эффекты. Небольшие размеры выборки могут преувеличивать связь определенной функции мозга с поведением или чертой характера. В аналогичной области полногеномных ассоциативных исследований, которые стремятся связать различия в ДНК с особенностями здоровья или болезней, проблема ненадежности решается путем сбора наборов данных с десятками тысяч образцов от участников. Однако в случае с мозгом это гораздо сложнее, особенно для исследователей за пределами Европы и США. Один час сканирования на аппарате молекулярно-резонансной томографии (МРТ) стоит около 1000 долларов США. Национальный институт здравоохранения США ежегодно выделяет около 2 миллиардов долларов на исследования в области нейровизуализации, но лишь немногие другие страны имеют такой уровень ресурсов.
Вандекар и его коллеги предполагают, что одним из ответов может быть концентрация на качестве, а не на количестве. Они проанализировали более 100 000 МРТ здоровых взрослых и здоровых детей, а также снимки детей с психическими расстройствами.
Советы по разработке воспроизводимых исследований, связывающих мозг с поведением
Их цель заключалась в том, чтобы изучить, как такие факторы, как возраст, пол, когнитивные функции и психическое здоровье, связаны со структурой и функциями мозга в рамках различных дизайнов исследований. Например, одно исследование изучало, как объем мозга меняется с возрастом. Вандекар и его соавторы обнаружили, что по сравнению с одноразовым сканированием нескольких людей (поперечными исследованиями) повторные МРТ одних и тех же людей с течением времени дали более надежные результаты (см. RJ Chauvin и NUF Dosenbach). Природа 2024).
Такие продольные исследования уже давно доказали свою ценность в таких областях науки, как выявление биомаркеров хронических или дегенеративных заболеваний.Ю.Го и др. Природное старение 4247–260; 2024 год). Хотя они не работают для некоторых типов вопросов, для решения которых необходимы поперечные исследования, лонгитюдные исследования хорошо исключают нерелевантные факторы, которые выглядели так, как будто они могли быть замешаны в ходе небольших перекрестных исследований.
Однако есть оговорки: исследователи, проводящие продольные исследования, должны, например, позаботиться о том, чтобы оставить достаточно длинные промежутки между измерениями у любого отдельного человека, если они хотят уловить значимые и статистически значимые различия с течением времени. Вандекар и его коллеги также подчеркивают, что исследователи должны учитывать как изменения, происходящие с людьми с течением времени, так и различия между людьми.
Все исследования необходимо планировать. Для BWAS отбор участников таким образом, чтобы добиться надежных результатов, и использование правильных статистических моделей может повысить достоверность результатов без автоматической необходимости создания огромных размеров выборки. Преимущества статистической строгости, в свою очередь, подчеркивают необходимость более тесного сотрудничества между статистиками и нейробиологами, поскольку они используют более сложные методы обработки данных в своих исследованиях. Эти результаты будут ценны для нейробиологического сообщества и заслуживают более широкого внимания.
Многие области науки погружаются в открытия, основанные на данных, чему все больше помогают возможности алгоритмов искусственного интеллекта искать закономерности. При этом вопросы корреляции и причинно-следственной связи, а также обеспечения статистической значимости и воспроизводимости результатов становятся все более актуальными. Это означает, что исследователи не должны пренебрегать экспериментальным дизайном, независимо от того, читают ли они статью или пишут ее.
Повышенное внимание к методам исследования и тому, как исследование получает сигнал о своем эффекте, — это способ убедиться, что результаты выдержат испытание временем.