Нейромифология. Что мы действительно знаем о мозге и чего мы не знаем о нем - страница 25

Что есть, то есть. Неужели мертвый лосось способен на межвидовое восприятие? Очень маловероятно. Авторы, которым не откажешь в чувстве юмора, хотели показать нечто совсем другое. А именно то, что почти наверняка получаются ложноположительные результаты, если не корректировать статистические данные с учетом поправки на множественные сравнения. Если бы перед анализом психологи скорректировали данные фМРТ по всем правилам статистического искусства, из мозга мертвого лосося исчезли бы все ложноположительные сигналы.

«Лосось сомнений», как он был прозван в профессиональной среде[154], является впечатляющим стимулом для последовательного использования вышеупомянутой статистической коррекции визуализационных данных. В ответ на исследование мозга лосося некоторые нейроученые нервно ответили, что это уже хорошо известно и что соответствующие поправки якобы приняты как должное в научной практике.

То, что дела обстоят совершенно иначе, показывает ретроспективный обзор фМРТ-исследований, опубликованных в таких известных журналах по нейровизуализации, как Cerebral Cortex, NeuroImage или Human Brain Mapping[155]. Доля работ, в которых не было сделано никакой поправки на множественные сравнения, колебалась между 25 и 40 %. Сколько красных и синих пятен на фМРТ-изображениях из этих исследований являются просто техническими и расчетными артефактами, вероятно, останется неизвестным.

В научной практике большинство исследователей хотят как можно меньше корректировать получаемые результаты визуализации, так как легко потерять даже настоящие свидетельства мозговой активности. Это тема для размышления. Определенно целесообразным представляется предложение приводить в научных публикациях как исправленные, так и неоткорректированные данные. У читателя-специалиста тогда была бы возможность самостоятельно решить, каким данным он доверяет. Во всяком случае, лосося Крейга Беннетта это бы не огорчило. Он был съеден экспериментаторами в день МРТ-сканирования.

Из профессиональных кругов приходит и другая критика применяемых методов. Например, указывается, что многие визуализационные исследования проводятся без какой-либо первоначальной гипотезы. О том, что подавляющее большинство исследований проходят без конкретных, поддающихся проверке исходных предположений, говорил и популярный индийский невролог Вилейанур Рамачандран: «98 % нейровизуализаций – это слепое блуждание в темноте»[156]. Как гласит популярное возражение, данные, полученные бессистемно, позднее могут использоваться во множестве статистических расчетов. И это до тех пор, пока не будет обнаружено что-то значимое (испытанная стратегия «если данные долго пытать, то они признаются»). Далее оценивается масштаб выявленного результата, а затем подбирается объяснение, почему активен именно этот участок мозга.

Короче говоря, рыба ловится в мутной воде, а затем делается вид, что цель поиска была известна с самого начала. До сих пор среди исследователей нет единого мнения, какой статистический метод и способ интерпретации следует применять к тем или иным полученным данным визуализации. Не говоря уже об обязательных нормах. Диапазон возможных подходов очень велик. Это важная проблема, которая по-прежнему не решена. Потому что, если даже минимально изменить исходные параметры, можно легко получить совершенно другой результат. При этом все предшествующие произвольно подобранные этапы процесса не видны в итоговом изображении, так что оно кажется результатом строго эмпирических измерений, который мог получиться только таким и никаким другим.