统计研究揭示了神经科学复制危机的原因

对我们头骨内部成像的能力在很大程度上推动了神经科学研究的发展，这与Ignaz Semmelweiss的研究方式相同微生物理论先进的医院实践简而言之，它被证明是一项革命性的技术，极大地提高了我们对大脑的理解。

但是新的研究对一系列实验的统计有效性提出了重大质疑。这些研究代表了神经成像的下一大步，它们努力将大脑扫描中的特定特征与复杂的精神症状和状态联系起来。

关联问题

该研究结果发表在自然的研究表明，大量所谓的全脑关联研究(BWAS)可能在统计上不足。“这份特定的手稿专注于将神经成像测量与复杂的行为表型联系起来的可重复性，就像遗传学家专注于将基因与类似的复杂表型联系起来一样，”解释说斯科特·马雷克博士他是这项研究的合著者，也是华盛顿大学医学院精神学系的讲师。

神经影像学的研究非常多样。这一领域的一些最基础的论文已经将一般的认知过程，如记忆，与大脑中控制这些过程的神经元区域联系起来。其他研究设计监测血氧的变化如何反映大脑某些区域对行为任务的反应。

BWAS研究在几个方面不同于这些更经典的神经影像学研究。在针对复杂的精神行为时，BWAS研究试图将生物特征与众所周知的变化无常的大脑过程联系起来。虽然发现一个大脑在记忆回忆中不使用海马体结构将是一个医学奇迹，但更常见的是发现两个患有难治性抑郁症的人使用了海马体结构不同的大脑活动水平。这意味着大小所涉及的协会的规模要小得多。

靠自己的力量提升研究

Marek和同事们想要评估这些较小的效应值对于理想的BWAS研究设计意味着什么。为了弄清楚这一点，他们使用了代表当前BWAS研究代表作的三项研究的数据。这些是青少年大脑认知发展(ABCD)的研究中,人类连接体计划(HCP)和英国生物库．这些由资金雄厚的国际财团组织的强大努力包含了大量的大脑数据——近5万次扫描的价值。有了这个巨大的、非常真实的数据集，Marek和他的团队使用了一种称为自举的统计技术来创建一系列的数据集虚拟数据集的大小从更常用的小尺寸(n=25)到数万次扫描的巨大分析。

然后，Marek的团队基本上模拟了每个假设数据集的结果的准确性和可重复性。他们的结果表明，目前的BWAS方法可能需要地震转移来确保他们的数据是可靠的。

膨胀的效应量

研究小组发现，无论大小如何，BWAS研究中分析的关联类型极容易被偶然夸大。这意味着马雷克的小型模拟研究的发现在很大程度上是不可重复的。只有当实验以数千次脑部扫描为模型时，膨胀的效应值才开始减小。

从本质上讲，小型BWAS研究是为了分析低扫描次数的微小潜在影响，很可能是不可重复的。此外，作者写道，在这些规模较小的研究中，最有可能被发现具有“统计学意义”并发表的，正是那些偶然夸大程度最高、最不可靠的研究结果。

马立克很小心，不要把孩子和洗澡水一起倒掉。其他类型的神经成像分析在较小的样本量下更加可靠。他解释说:“重复性，或缺乏重复性，是这些研究的相关性的结果，而不是神经影像学的结果。”“一些神经成像研究(例如，特定功能的基本大脑映射，任务诱导效应等)不属于BWAS的范畴。”

他还强调，即使是BWAS研究也有一个明确的，如果不是简单的方法来提高其可重复性:更多的样本，这最终意味着需要更多的资金。改善BWAS最直接的方法是增加样本量，就像最近在全基因组关联研究(GWAS)中所做的那样。这可以通过大型财团来完成，比如ABCD、HCP和英国生物银行的研究，或者通过多个实验室的数据聚合来完成。”

跟随GWAS的旅程

GWAS分析将生理或精神指标与特定的基因特征联系起来，在21年里经历了自己的复制之旅^圣世纪。初始样本量不足100个基因组困扰非再生性。为了回应这些问题，以及坠机价格在基因组测序方面，GWAS研究已经能够将样本数量极大地扩大到数百万。目前还不清楚这种方法如何与当前的BWAS实践兼容，在BWAS实践中，预算紧张的小型实验室使用a中位数样本量为23。

Marek还建议，更清晰地报告效应量，无论其统计意义如何，将有助于更清楚地说明不可重复性的原因。

最后，Marek热衷于给人留下BWAS研究的印象是值得的，只要有足够的样本设计。他说:“考虑到目前样本量缺乏BWAS的可重复性，人们可能会说，关于大脑与复杂表型的关系，我们还有很多需要学习的地方。”

马雷克说，研究人员试图了解大脑的复杂多样性，必须采用一套同样多变和强大的实验方法。他总结说:“如果研究人员想进行BWAS研究，他们应该只在最大的可用数据集上进行，并报告所有的效应大小。”

参考: Marek, S, tervo - clemens, B, Calabro, FJ，等。可重复的全脑关联研究需要数千个个体。自然．2022.doi:10.1038 / s41586 - 022 - 04492 - 9