L’un des centres hypothèses Une des recherches modernes en neurosciences est que la forme et la structure du cerveau affectent le comportement. Les scientifiques ont lié un cortex plus épais (la couche externe du cerveau) à une intelligence supérieurecertains modèles d’ondes cérébrales pour mieux capacité de volley-ballet une connectivité plus élevée entre parties du cerveau aux compétences de jeu d’échecs. Il existe un grand nombre de ces soi-disant études d’association à l’échelle du cerveau (BWAS).
Mais lorsque les experts répètent ces études, ils ne peuvent pas reproduire les résultats.
Cette « crise de réplication » suggère qu’une part importante de la recherche en imagerie du comportement cérébral repose sur des fondations fragiles. Il existe une myriade de problèmes affectant ce domaine de recherche, a déclaré Randy Ellisun scientifique principal chez Oracle qui a écrit sur ces questions alors qu’il travaillait comme informaticien biomédical à la Icahn School of Medicine du Mount Sinai à New York.
Certaines de ces questions ne sont pas propres aux neurosciences. Ils commencent par ce qu’Ellis appelle le « péché originel » de la science : les universitaires subissent une énorme pression pour publier les résultats positifs des recherches.
Mais certains de ces facteurs s’appliquent spécifiquement à ce domaine.
Les problèmes sont suffisamment importants pour « interrompre la croissance et le développement de la science et la guérison des maladies », a déclaré Ellis à Live Science.
De petites différences, de petits échantillons
Plusieurs études sur le cerveau qui n’ont pas pu être reproduites dans des travaux de suivi montrent comment des problèmes peuvent s’infiltrer. Chacun des articles originaux compte plus de 500 citations, le nombre de citations reflétant à quel point ces études peuvent influencer la réflexion dans le domaine.
Par exemple, une étude historique réalisée en 2007 a révélé que le cerveau des enfants atteints de trouble déficitaire de l’attention/hyperactivité a mis plus de temps à mûrir. Mais une étude publiée plus tôt cette année a révélé que ce lien disparaissait une fois pris en compte les différents taux de vieillissement entre les garçons et les filles. « C’est ce qui a fait basculer tout le château de cartes » Matthieu Albaughco-auteur de l’article de réplication et neuroscientifique clinicien à l’Université du Vermont, a déjà déclaré à Live Science.
En 2011, des chercheurs de l’University College London ont publié une étude étude qui a révélé que la densité de la matière grise, la partie du cerveau où se trouvent les corps cellulaires du cerveau, dans plusieurs zones du cerveau, était liée au nombre d’amis Facebook des participants. (En 2011, il s’agissait d’une mesure sociale vitale.)
Un 2015 papier n’a pas réussi à reproduire cette découverte, mais les auteurs de l’article original ont soutenu que c’était parce que l’étude de suivi n’avait pas suivi le même protocole.
« Il est difficile de faire exactement ce qui a été fait dans les études initiales », a déclaré Sarah Génonneuroscientifique au centre de recherche de Jülich en Allemagne, qui n’a participé ni à l’étude Facebook ni à sa réplication.
Ainsi, en 2019, Genon et ses collègues ont essayé un autre type d’analyse de réplication.
Ils ont utilisé une vaste base de données et effectué plus de 10 000 analyses d’IRM provenant de centaines de volontaires. La taille médiane de l’échantillon de l’étude de neuroimagerie était vers 25ils ont donc divisé cet ensemble de données plus vaste en ensembles plus petits, puis ont recherché des associations significatives au sein de chacun.
Si l’une de ces micro-études rapportait une association significative entre un comportement et une structure cérébrale, l’équipe essayait d’arriver aux mêmes résultats en utilisant un sous-ensemble différent de données. Très peu d’études répétées ont reproduit les résultats de la première. « Il est clair que la réplicabilité de ces associations cerveau-comportement est relativement faible », a déclaré Genon.
L’un des principaux problèmes est que chez les volontaires sains, la variation entre les cerveaux individuels est relativement faible, ce qui signifie qu’il faut un grand nombre de participants pour détecter les différences moyennes liées au comportement, a déclaré Genon. Cela est similaire aux études d’association à l’échelle du génome, qui détectent les très petits effets de gènes individuels et doivent échantillonner des dizaines ou des centaines de milliers de personnes pour trouver des effets robustes. Pour détecter des différences significatives dans les études d’imagerie à l’échelle du cerveau, seules des tailles d’échantillon de plusieurs milliers suffiraient, a déclaré un chercheur. Article 2022 suggéré. Parce que les scintigraphies cérébrales sont coûteuses et longues à capturer, la plupart des études se sont appuyées sur des échantillons beaucoup plus petits.
Tout le monde dit toujours que la réplication est géniale. Mais lorsque je suggère que leurs études spécifiques pourraient être reproduites, ils sont souvent un peu plus sceptiques.
Luca Kämmer, doctorant à l’Institut Max Planck pour les sciences cognitives humaines et du cerveau
De plus, les tests comportementaux utilisés pour établir des variables psychologiques peuvent être incohérents, a déclaré Genon. De plus, certaines de ces études pourraient reposer sur l’hypothèse dépassée selon laquelle de petites régions cérébrales contrôlent des caractéristiques complexes telles que l’intelligence, a-t-elle ajouté. En réalité, cependant, « ces types de capacités sont généralement relativement réparties dans le cerveau », a-t-elle déclaré. Lorsque les chercheurs analysent plusieurs petites zones du cerveau en gardant cette hypothèse à l’esprit à l’aide de tests statistiques distincts, cela peut augmenter le risque de produire des associations de mirages.
Certaines de ces études peuvent être erronées au départ. Une imagerie cérébrale de 2017 étude par des chercheurs du Weill Cornell Medical College ont exploré si les données IRM pouvaient être utilisées pour stratifier les patients souffrant de dépression. Les chercheurs ont découvert que l’activité cérébrale se regroupait en quatre « biotypes » de dépression, chacun présentant des schémas d’activité distincts et inhabituels dans les principaux réseaux cérébraux.
Mais un suivi étude ont constaté que les différences entre les grappes n’étaient pas statistiquement significatives, ce qui signifie qu’elles auraient pu se produire par hasard. Richard Dingaun neuroscientifique de l’Université Friedrich Schiller de Jena en Allemagne qui a travaillé sur l’étude de suivi, a déclaré que les principaux problèmes résidaient dans sa conception.
Son approche statistique, a-t-il déclaré, garantit essentiellement que des liens significatifs seront détectés. Cela est dû à un problème appelé surajustement, dans lequel un modèle est si bien adapté à un ensemble de données qu’il a du mal à trouver des modèles réels dans d’autres ensembles de données. Cette conception a corrélé 17 caractéristiques cliniques de la dépression avec 30 000 caractéristiques d’imagerie cérébrale, mais Dinga a déclaré que les auteurs auraient pu utiliser « 30 000 tirages au sort » et produire toujours la même forte corrélation.
Conor Listonpsychiatre à Weill Cornell Medicine et co-auteur de l’article original, a reconnu la susceptibilité du modèle au surapprentissage. « Ce n’était pas du tout notre intention, mais c’était le résultat », a déclaré Liston à Live Science.
Pourtant, il a soutenu que la découverte du biotype qu’ils avaient identifié était réelle, soulignant plus tard études son équipe avait publié pour étayer leur découverte originale. Lorsqu’on lui a demandé pourquoi son équipe n’avait pas mis à jour l’article original pour reconnaître que leur méthode d’analyse présentait de graves défauts, Liston a déclaré que leurs publications ultérieures étaient suffisantes pour corriger les faits. « Je pense que le message est là et que les solutions à ces problèmes de surapprentissage sont très claires », a-t-il déclaré.
Résoudre le problème
Les résultats de nombreuses études partageant les mêmes problématiques que ces articles ne seront jamais reproduits et resteront néanmoins inchangés. D’une part, il n’y a pas d’argent dans les efforts de réplication. « Les agences subventionnaires ne seraient pas vraiment enthousiastes » à l’idée de financer une étude dont le but était de confirmer des travaux antérieurs, a déclaré Genon. Et même lorsque ces études seront réalisées, elles ne sont pas aussi susceptibles d’être publiés lorsqu’ils remettent en question des conclusions antérieures.
Pour Dinga, la voie à suivre consiste à collecter davantage de données. « C’est ce qui a résolu le même problème d’irreproductibilité en génétique », a-t-il déclaré, faisant référence aux études d’association à l’échelle du génome qui ont produit des résultats importants au cours des deux dernières décennies en utilisant des tailles d’échantillons qui ont atteint des millions. Mais il est également important d’améliorer la conception des études, a-t-il ajouté, car des ensembles de données plus volumineux ne permettront pas de corriger les études utilisant des approches d’analyse incorrectes. « Les méthodes n’ont tout simplement aucune chance de produire quelque chose d’utile », a-t-il déclaré.
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Certains chercheurs exploitent de vastes ensembles de données d’imagerie cérébrale. Martin Hébartchef de groupe à l’Institut Max Planck pour les sciences cognitives humaines et du cerveau en Allemagne, et Luca Kammerdoctorant au laboratoire d’Hebart, développent révisionun projet qui collecte des données d’imagerie – la plus grande initiative à ce jour pour capturer la façon dont le cerveau répond aux stimuli visuels. Ils prévoient de mettre ces informations à la disposition d’autres chercheurs, qui exploreront ensuite si les hypothèses testées dans d’autres articles peuvent être reproduites dans l’ensemble de données de re:vision.
Hebart et Kämmer ont déclaré avoir déjà reçu plus d’une douzaine de candidatures pour leur projet. L’accueil a été particulièrement positif parmi les jeunes chercheurs dans le domaine. Mais convaincre les scientifiques de haut niveau de retester leurs données pourrait demander plus de travail, car ils ont plus à perdre si leurs découvertes de longue date ne sont finalement pas reproduites, a déclaré Kämmer.
« Tout le monde dit toujours que la réplication est géniale », a-t-il déclaré à Live Science. « Mais lorsque je suggère que leurs études spécifiques pourraient être reproduites, ils sont souvent un peu plus sceptiques. »
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