Исследование выявляет существенные проблемы в воспроизводимости и стандартизации функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ), используемой для изучения функций и поведения мозга , и предлагает конкретные решения, позволяющие продвинуть эту область в сторону результатов, которые будут иметь реальное влияние.
Исследование совместно с разнообразной командой международных коллег возглавляли Майкл П. Милхэм, доктор медицины, доктор философии, главный научный сотрудник Института детского разума, и Грегори Киар, доктор философии, научный сотрудник и директор Центра анализа данных, инноваций и строгости Института детского разума.
В статье критически оцениваются конвейеры предварительной обработки при анализе данных фМРТ — широко используемые программные инструменты, которые расширили участие в области исследований фМРТ за счет автоматизации основных аналитических задач.
Исследование выявило лишь умеренное соответствие между пятью популярными конвейерами — конвейер когнитивного развития мозга подростков фМРТ (ABCD-BIDS); вычислительная система коннектомов (CCS); настраиваемый конвейер для анализа коннектомов по умолчанию ( C-PAC:Default), разработанный Институтом детского разума; помощник по обработке данных для фМРТ в состоянии покоя (DPARSF); и версия fMRIPrep для долгосрочной поддержки (fMRIPrep-LTS) — при предоставлении идентичных данных.
Эта изменчивость существенно влияет на надежность результатов исследований ассоциаций в масштабах всего мозга, которые необходимы для понимания индивидуальных различий в функциях и поведении мозга. Это особенно тревожно, поскольку исследователи часто предполагают, что эти конвейеры взаимозаменяемы.
«Что особенно важно, мы обнаружили, что то, что мы узнаем о мозге, может существенно меняться в зависимости от того, какой конвейер мы выбираем», — говорит доктор Киар. «Самым острым открытием стало то, что низкое согласие между конвейерами также ставит под угрозу выводы, которые мы делаем с помощью этих предварительно обработанных данных. Если мы хотим, чтобы наша работа трансформировалась в понимание и заботу в реальном мире, мы должны признать это и принять меры».
Основные выводы:
Умеренное согласие между конвейерами : исследование показало, что различные конвейеры предварительной обработки дают разные результаты, даже если используются одни и те же данные. Это существенная проблема в достижении воспроизводимости в исследованиях фМРТ.
Влияние на научные идеи : Различия в этапах предварительной обработки могут привести к непоследовательным результатам при выявлении связей между мозгом и поведением. Эта непоследовательность особенно тревожна, поскольку сообщество нейронауки стремится перевести эти открытия в клинические приложения.
Различия в качестве данных и конвейерах: Аналитические различия более очевидны при использовании высококачественных данных. Конвейеры станут следующим препятствием на пути к получению результатов, которые можно будет воспроизводить в разных исследованиях по мере оптимизации сбора данных.
Рекомендации по стандартизации : Поле должно принять стандартизированные методы и прозрачные практики отчетности. Это включает в себя детализацию всех этапов обработки данных, включая версии программного обеспечения и конкретные используемые параметры.
«Это исследование подчеркивает важность надежности и стандартизации при обработке данных», — сказал доктор Милхэм.
«Воспроизводимость имеет решающее значение для научного прогресса, и ее было чертовски трудно достичь в визуализации мозга. Это исследование представляет собой огромное количество времени и усилий, чтобы выявить общие угрозы воспроизводимости и воспроизвести общие инструменты, используемые в этой области. Это снизит барьер для всех и подтолкнет нас к следующему шагу».
Доктор Милхэм, доктор Киар и их команда полагают, что улучшение межтрубопроводного соглашения (IPA) посредством стандартизации и четкой методологической отчетности имеет решающее значение для развития отрасли.
Они выступают за документирование всех решений, настроек и версий, связанных с конвейером, в каждой публикации, а также за использование альтернативных конвейеров в анализах для определения того, влияет ли изменчивость между конвейерами на результаты исследований. Конфигурируемый конвейер C-PAC Института детского разума позволяет сравнивать несколько конвейеров в одном пакете и может использоваться для этой цели.
Формирование прочного консенсуса и принятие активных мер на этом «следующем рубеже» кризиса воспроизводимости в области фМРТ позволят исследователям лучше подготовиться к использованию возможностей улучшенного качества данных и откроют эру надежных и непрерывных знаний о мозге и поведении человека.
Спасибо за интересную статью! Я всегда задумывалась о том, насколько важна воспроизводимость в науке, особенно в нейробиологии. Это открытие действительно имеет огромный потенциал для дальнейших исследований.
Вопрос: каковы конкретные шаги, предложенные исследователями для улучшения стандартизации фМРТ? Это очень важно для понимания, как мы можем применить эти решения на практике.
У меня есть личный опыт с фМРТ, и я могу сказать, что проблемы с воспроизводимостью действительно затрудняли интерпретацию результатов. Очень радуюсь, что исследование направлено на решение этих проблем!
Благодарю за публикацию! Это открытие вдохновляет на дальнейшие исследования в области нейробиологии. Надеюсь, что предложенные решения будут успешно внедрены.
Прочитав статью, я задумалась о том, как междисциплинарные команды могут улучшить результаты исследований. Это действительно важно для научного прогресса!
Вопрос: какие конкретные примеры из исследования иллюстрируют предложенные решения? Мне было бы интересно узнать больше о практике.
Я работаю в смежной области и вижу, как проблемы воспроизводимости влияют на результаты. Надеюсь, что это исследование станет катализатором для изменений в методах!
Очень интересный подход к этой сложной теме. Надеюсь, что коллеги из других областей науки смогут перенять подобные идеи для улучшения своих исследований.
Благодарю за детальное освещение проблемы! Это подчеркивает важность сотрудничества между учеными разного профиля и опыта для достижения более надежных результатов.
Вопрос: как вы думаете, какие последствия это исследование может иметь для клинической практики? Было бы здорово увидеть применение результатов в реальной медицине.
Я впечатлена тем, как многообразие команды влияет на качество исследований. Это хороший пример того, как сотрудничество может продвигать науку вперед!