La escasez de energía empaña los resultados de muchos estudios de neuroimagen

ARRIBA: ISTOCK.COM, MARK KOLPAKOV

La mayoría de los estudios de neuroimagen tienen muy pocos participantes para vincular de manera confiable los comportamientos complejos con las variaciones en la estructura o función del cerebro, según a un estudio publicado el 16 de marzo en Nature. Los resultados señalan la importancia de las grandes colaboraciones multisitio y el intercambio de datos para garantizar que los estudios de imágenes tengan suficiente poder estadístico para detectar asociaciones reales, dicen los investigadores.

El tamaño medio de la muestra para los estudios de neuroimagen ronda los 23 participantes, informó el equipo, según una encuesta de datos de imágenes de código abierto. Los estudios de este tamaño pueden ocasionalmente asociar escaneos cerebrales y comportamiento por casualidad, pero los hallazgos varían según los conjuntos de datos. Los investigadores descubrieron que para producir datos reproducibles se requieren miles de participantes.

El análisis puede explicar por qué el campo de la neuroimagen no ha progresado en la comprensión de este tipo de correlaciones tan rápido como algunos esperaban, dice el equipo.

Nosotros en la literatura de neuroimágenes hemos trabajado durante décadas bajo la suposición equivocada de que en realidad podemos progresar al recolectar pequeñas muestras, dice Russell Poldrack, profesor de psicología en la Universidad de Stanford en California, quien no participó en el estudio. . Como destaca el nuevo trabajo, añade, estaban usando herramientas estadísticas muy poderosas que tienen el potencial de hacer que sea muy fácil que nos engañemos a nosotros mismos.

Para el campo del autismo, en el que recopilar escáneres cerebrales de miles de las personas pueden ser particularmente desafiantes, puede ser necesario repensar cómo se llevan a cabo algunos experimentos, dice el co-investigador principal Damien Fair, director del Instituto Masónico para el Desarrollo del Cerebro en la Universidad de Minnesota en Minneapolis.

Los tipos de preguntas que puede responder con estudios muy grandes difieren bastante de los tipos de preguntas que puede responder con estudios muy pequeños, dice.

Fair y sus colegas analizaron escáneres cerebrales tanto magnéticos estructurales como funcionales. imágenes de resonancia recopiladas como parte de tres grandes esfuerzos de colaboración: el estudio de Desarrollo Cognitivo del Cerebro Adolescente, el Proyecto Conectoma Humano y el Biobanco del Reino Unido. Para simular experimentos de diferentes tamaños, tomaron muestras de escaneos de 25 a 32 572 personas a la vez y evaluaron la fuerza de las correlaciones entre la estructura o función cerebral de los participantes y su desempeño en pruebas de cognición y salud mental.

Los conjuntos de datos de menos de 1,000 participantes produjeron una amplia gama de resultados, encontró el equipo, incluidos algunos que parecían ser significativos. Algunos experimentos realizados con 25 participantes, por ejemplo, identificaron un fuerte vínculo positivo entre la conectividad funcional en estado de reposo y la capacidad cognitiva. Sin embargo, otros del mismo tamaño dieron como resultado fuertes correlaciones negativas entre esas mismas medidas, y algunos no encontraron ningún vínculo.

Debido a los sesgos de publicación, los experimentos que resultan en fuertes correlaciones son los que terminan siendo publicado, dice Fair, mientras que los resultados no significativos más comúnmente encontrados no ven la luz del día. Y este sesgo, dice, lleva a un tamaño del efecto inflado en la literatura: los estudios más pequeños tienen el potencial de informar falsamente las conexiones más fuertes.

Cuando Fair y sus colegas ampliaron su análisis para incluir miles de muestras , encontraron solo una correlación débil entre la conectividad funcional y la capacidad cognitiva, por ejemplo. Pero pudieron replicar los hallazgos en los tres conjuntos de datos, lo que sugiere que el efecto es real.

Vea cómo los equipos de investigación obtienen diferentes resultados a partir de los mismos datos de escaneo cerebral

Lo que muestra este artículo es que la relación cerebro-conducta tiene un tamaño de efecto muy, muy pequeño, al menos en una población no seleccionada, dice Sbastien Jacquemont, profesor asociado de pediatría en la Universidad de Montreal en Canadá, que no participó en el trabajo. En un estudio de personas que tienen una condición específica, como una eliminación en el sitio del cromosoma 22q11.2, la correlación entre la estructura cerebral y la actividad o el comportamiento es probablemente mucho más fuerte, lo que significa que se necesitan menos muestras, dice Jacquemont.

Debido a que el autismo es una condición heterogénea, es posible que los investigadores deban tomar medidas adicionales, como subagrupar a los participantes en función de los rasgos compartidos.

Los hallazgos no deberían generar ninguna alarma sobre las neuroimágenes, dice el investigador principal del estudio, Scott Marek, instructor de psiquiatría en Washington. University en St. Louis, Missouri.

No es que haya algún problema con las imágenes, y por eso hay una falla en la replicación, dice. Cualquier experimento que se base en análisis correlacionales se enfrentará a problemas similares si los tamaños de muestra son demasiado pequeños, tal como lo hicieron los estudios genéticos en años anteriores, dice.

Los genetistas superaron este desafío reuniendo grandes conjuntos de datos a través de consorcios y comprometiéndose a las prácticas de datos abiertos, dice Marek. El campo de la neuroimagen ya ha comenzado a hacer lo mismo a través de los tipos de bases de datos a gran escala en los que se basó el nuevo estudio, así como iniciativas específicas del autismo como el Intercambio de datos de imágenes cerebrales del autismo (ABIDE) y Mejora de la genética de imágenes neurológicas a través del metaanálisis ( ENIGMA).

Otra opción es diseñar experimentos que se adapten a muestras más pequeñas, dice el equipo. Los estudios longitudinales y los estudios de tratamiento, por ejemplo, permiten a los investigadores comparar múltiples escáneres cerebrales del mismo individuo, lo que fortalece la señal y evita la necesidad de un mayor número de participantes.

En lugar de ver los resultados del estudio como un revés para el campo, el equipo lo ve como un gran avance, dice el co-investigador principal del estudio Nico Dosenbach, profesor asociado de neurología en la Universidad de Washington en St. Louis.

Reconocer por qué algo no funciona siempre es un paso crítico para que funcione, dice Dosenbach. Eso no era posible antes de que existieran estos grandes estudios de neuroimagen. Pero ahora que lo hacen, el campo puede aprender de ellos, dice. Son todas buenas noticias.

Este artículo fue publicado originalmente el 16 de marzo en Spectrum, el sitio líder para noticias de investigación sobre el autismo.