ARRIBA: ISTOCK.COM, FRANKRAMSPOTT<\/p>\n
En una prueba de reproducibilidad cient\u00edfica, se pidi\u00f3 a varios equipos de expertos en neuroimagen de todo el mundo que analizar e interpretar de forma independiente el mismo conjunto de datos de resonancia magn\u00e9tica funcional. Los resultados de la prueba, publicados en Nature<\/em> hoy (20 de mayo), muestran que cada equipo realiz\u00f3 el an\u00e1lisis de una manera sutilmente diferente y que sus conclusiones variaron como resultado. Si bien destaca la causa de la irreproducibilidad de las decisiones metodol\u00f3gicas humanas, el documento tambi\u00e9n revela formas de salvaguardar futuros estudios contra ella.<\/p>\n Este es un estudio hist\u00f3rico que demuestra claramente lo que muchos cient\u00edficos sospechaban: las conclusiones alcanzadas en los an\u00e1lisis de neuroimagen son altamente susceptibles a las decisiones que toman los investigadores sobre c\u00f3mo analizar los datos, escribe John Ioannidis, epidemi\u00f3logo de la Universidad de Stanford, en un correo electr\u00f3nico a The Scientist<\/em>. Ioannidis, un destacado defensor de mejorar el rigor cient\u00edfico y la reproducibilidad, no particip\u00f3 en el estudio (su propio trabajo ha sido acusado recientemente de metodolog\u00eda deficiente en un estudio sobre la seroprevalencia de anticuerpos contra el SARS-CoV-2 en el condado de Santa Clara, California). <\/p>\n Los problemas de reproducibilidad plagan todas las \u00e1reas de la ciencia, y se han destacado especialmente en los campos de la psicolog\u00eda y el c\u00e1ncer a trav\u00e9s de proyectos dirigidos en parte por el Center for Open Science. Ahora, las neuroim\u00e1genes se han convertido en el centro de atenci\u00f3n gracias a un proyecto colaborativo de expertos en neuroim\u00e1genes de todo el mundo llamado Neuroimaging Analysis Analysis Replication and Prediction Study (NARPS).<\/p>\n La neuroimagen, espec\u00edficamente la imagen por resonancia magn\u00e9tica funcional (IRMf), que produce im\u00e1genes de patrones de flujo sangu\u00edneo en el cerebro que se cree que se relacionan con la actividad neuronal, ha sido criticada en el pasado por problemas tales como un dise\u00f1o de estudio y m\u00e9todos estad\u00edsticos deficientes, y por especificar se conocen las hip\u00f3tesis despu\u00e9s de los resultados (SHARKing), dice el neur\u00f3logo Alain Dagher de la Universidad McGill, que no particip\u00f3 en el estudio. Una cr\u00edtica particularmente memorable de la t\u00e9cnica fue un art\u00edculo que demostraba que, sin las correcciones estad\u00edsticas necesarias, pod\u00eda identificar la actividad cerebral aparente en un pez muerto.<\/p>\n Quiz\u00e1s debido a tales cr\u00edticas, hoy en d\u00eda la resonancia magn\u00e9tica funcional es un campo conocido tener mucha cautela con las estad\u00edsticas y . . . sobre los tama\u00f1os de muestra, dice el neurocient\u00edfico Tom Schonberg de la Universidad de Tel Aviv, autor del art\u00edculo y co-coordinador de NARPS. Adem\u00e1s, a diferencia de muchas \u00e1reas de la biolog\u00eda, agrega, el an\u00e1lisis de im\u00e1genes es computacional, no manual, por lo que se puede esperar que se introduzcan menos sesgos.<\/p>\n Por lo tanto, Schonberg se sorprendi\u00f3 un poco al ver los resultados de NARPS, Admito que no fue f\u00e1cil ver esta variabilidad, pero era lo que era.<\/p>\n El estudio, dirigido por Schonberg junto con el psic\u00f3logo Russell Poldrack de la Universidad de Stanford y el estad\u00edstico de neuroimagen Thomas Nichols de la Universidad de Oxford, reclut\u00f3 equipos de investigadores de todo el mundo para analizar e interpretar los mismos escaneos cerebrales de datos de neuroimagen sin procesar de 108 adultos sanos tomados mientras los sujetos estaban en reposo y mientras realizaban una tarea simple de toma de decisiones sobre si apostar una suma de dinero.<\/p>\n Los investigadores reclutaron a los equipos a trav\u00e9s de las redes sociales y anuncios en conferencias, dice Schonberg, y agrega que la respuesta fue asombrosa. Cuando tuvimos 70 equipos, pensamos, guau, esta es una comunidad fuerte que quiere saber qu\u00e9 est\u00e1 pasando y c\u00f3mo podemos mejorar.<\/p>\n Hay demasiadas decisiones que deben tomarse sobre c\u00f3mo analizar estos datos.<\/p>\n John Ioannidis, Universidad de Stanford<\/p><\/blockquote>\n Los investigadores independientes tuvieron acceso no solo a los datos de im\u00e1genes sin procesar, sino tambi\u00e9n a los detalles completos del dise\u00f1o experimental y los protocolos. Se les pidi\u00f3 que probaran nueve hip\u00f3tesis espec\u00edficas, cada una con respecto a si las ganancias o p\u00e9rdidas de actividad en una regi\u00f3n cerebral particular se correlacionaban con una determinada decisi\u00f3n.<\/p>\n Cada uno de los 70 equipos de investigaci\u00f3n que participaron us\u00f3 uno de los tres paquetes de software de an\u00e1lisis de im\u00e1genes diferentes . Pero las variaciones en los resultados finales no dependieron de estas opciones de software, dice Nichols. En cambio, se redujeron a numerosos pasos en el an\u00e1lisis que requieren una decisi\u00f3n humana, como por ejemplo, c\u00f3mo corregir el movimiento de las cabezas de los sujetos, c\u00f3mo se mejoran las relaciones se\u00f1al-ruido, cu\u00e1nto suavizado de imagen aplicar, es decir, qu\u00e9 tan estrictamente las regiones anat\u00f3micas del cerebro est\u00e1n definidas y qu\u00e9 enfoques estad\u00edsticos y umbrales usar.<\/p>\n Hay demasiadas decisiones que deben tomarse sobre c\u00f3mo analizar estos datos y no es sorprendente que todos estos 70 equipos hicieran algo diferente y a menudo llegaron a conclusiones muy diferentes, escribe Ioannidis.<\/p>\n El estudio es realmente importante, dice Roeland Hancock, investigador de neuroling\u00fc\u00edstica de la Universidad de Connecticut que dirigi\u00f3 uno de los 70 equipos que analizaron los datos. Habla de los problemas de reproducibilidad y de d\u00f3nde proviene esa variabilidad: los grados de libertad no intencionales que tenemos en nuestro an\u00e1lisis.<\/p>\n Algunos resultados fueron en gran medida consistentes. Por ejemplo, el 84 por ciento de los equipos estuvo de acuerdo en que los datos que respaldan la predicci\u00f3n de la hip\u00f3tesis 5a que relacionaba la p\u00e9rdida de actividad en la corteza prefrontal ventromedial con la p\u00e9rdida de dinero eran significativos. Y m\u00e1s del 90 por ciento de los equipos encontraron que otras tres hip\u00f3tesis eran insignificantes. Pero para las cinco hip\u00f3tesis restantes, las conclusiones de los equipos variaron. la Universidad de Virginia y director ejecutivo del Center for Open Science. Para minimizar la irreproducibilidad, dice, los detalles de las decisiones de an\u00e1lisis y los datos subyacentes deben estar disponibles de forma transparente para evaluar la credibilidad de las afirmaciones de la investigaci\u00f3n. Los investigadores tambi\u00e9n deber\u00edan registrar previamente sus planes e hip\u00f3tesis de investigaci\u00f3n, agrega, lo que podr\u00eda evitar el SHARKing. La preinscripci\u00f3n se puede hacer aqu\u00ed o aqu\u00ed. Y deben analizar sus datos con m\u00faltiples m\u00e9todos, como usar diferentes software y configuraciones. Tal enfoque multiverso ayudar\u00eda a identificar resultados significativos s\u00f3lidos de aquellos en los que la importancia depend\u00eda de c\u00f3mo se realiz\u00f3 el an\u00e1lisis. Sch\u00f6nberg. La necesidad de tomar tales medidas para aumentar la confiabilidad de los resultados se aplica a todos los campos de la ciencia. . . . Cada vez que tenga humanos y una tuber\u00eda compleja, un conjunto de decisiones con bifurcaciones, esto es con lo que terminar\u00e1. <\/p>\n R. Botvinik-Nezer et al., Variability in the analysis of a single neuroimaging dataset by many teams, Nature<\/em>, https:\/\/doi.org\/10.1038\/s41586-020-2314-9, 2020.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" ARRIBA: ISTOCK.COM, FRANKRAMSPOTT En una prueba de reproducibilidad cient\u00edfica, se pidi\u00f3 a varios equipos de expertos en neuroimagen de todo el mundo que analizar e interpretar de forma independiente el mismo conjunto de datos de resonancia magn\u00e9tica funcional. 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