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Per capire meglio il cervello, guarda il quadro più grande

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Atti dell’Accademia Nazionale delle Scienze (2022). DOI: 10.1073/pnas.2203020119″ width=”800″ height=”530″>
Panoramica dei metodi e dei livelli di inferenza. (A) Procedura di benchmarking per la stima dei tassi e dei parametri veri positivi (TPR). (B) Compromesso tra la capacità di localizzare e interpretare i risultati e la capacità di rilevare gli effetti nelle dimensioni tipiche del campione in base al presente studio di benchmarking, insieme alla misura in cui ciascun metodo acquisisce effetti spazialmente estesi. Credito: Atti dell’Accademia Nazionale delle Scienze (2022). DOI: 10.1073/pnas.2203020119

I ricercatori hanno imparato molto sul cervello umano attraverso la risonanza magnetica funzionale (fMRI), una tecnica che può fornire informazioni dettagliate sulla funzione cerebrale. Ma i tipici metodi fMRI potrebbero mancare di informazioni chiave e fornire solo una parte del quadro, affermano i ricercatori di Yale.

In un nuovo studio, hanno valutato vari approcci e hanno scoperto che lo zoom indietro e l’acquisizione di un campo visivo più ampio acquisiscono ulteriori informazioni rilevanti che una messa a fuoco ristretta tralascia, offrendo una maggiore comprensione dell’interazione neurale.

Inoltre, questi risultati più ampi possono aiutare ad affrontare il problema della riproducibilità del neuroimaging, in cui alcuni risultati presentati negli studi non possono essere riprodotti da altri ricercatori.

I risultati sono stati pubblicati il ​​4 agosto a Atti dell’Accademia Nazionale delle Scienze.

Gli studi che utilizzano la fMRI si concentrano in genere su piccole aree del cervello. Come esempio di questo approccio, i ricercatori cercano le regioni del cervello che diventano più “attive” quando viene eseguita una particolare attività, puntando su piccole aree con l’attivazione più forte. Ma un numero crescente di prove mostra che i processi cerebrali, e in particolare i processi complessi, non si limitano a piccole parti del cervello.

“Il cervello è una rete. È complesso”, ha affermato Dustin Scheinost, professore associato di radiologia e imaging biomedico e autore senior dello studio. Semplificare eccessivamente, ha detto, porta a conclusioni imprecise.

“Per processi cognitivi più sofisticati, è improbabile che molte aree del cervello non siano del tutto coinvolte”, ha aggiunto Stephanie Noble, associata post-dottorato nel laboratorio di Scheinost alla Yale School of Medicine e autrice principale dello studio. Concentrarsi su piccole aree esclude altre regioni che potrebbero essere coinvolte nel comportamento o nel processo oggetto di studio, il che può influenzare anche la direzione della ricerca futura.

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“Sviluppi questa immagine errata di ciò che sta effettivamente accadendo nel cervello”, ha detto.

Per lo studio, i ricercatori hanno valutato in che modo le analisi fMRI su una gamma di scale sono state in grado di rilevare effetti o cambiamenti nei segnali fMRI mentre i partecipanti svolgono attività diverse, rivelando quali parti del cervello sono impegnate. Hanno utilizzato i dati del progetto Human Connectome, che ha raccolto scansioni cerebrali di individui mentre eseguivano diversi compiti relativi a processi complessi come emozioni, linguaggio e interazioni sociali. Il team di ricerca ha cercato gli effetti in parti molto piccole della rete cerebrale, come le connessioni tra due sole aree, e anche in gruppi di connessioni, reti diffuse e interi cervelli.

Hanno scoperto che maggiore è la scala, meglio sono stati in grado di rilevare gli effetti. Questa capacità di rilevare gli effetti è nota come “potere”.

“Otteniamo una potenza migliore con questi metodi su larga scala”, ha affermato Noble.

Alle scale più piccole, i ricercatori sono stati in grado di rilevare solo circa il 10% degli effetti. Ma a livello di rete, potrebbero rilevarne oltre l’80%.

Il compromesso per la potenza extra era che le viste più ampie non trasmettevano informazioni spazialmente esatte come quelle delle analisi su scala ridotta. Ad esempio, su scala più piccola, i ricercatori potrebbero affermare con sicurezza che gli effetti osservati si stavano verificando in tutta la piccola area. A livello di rete, tuttavia, potevano solo dire che gli effetti si stavano verificando in gran parte della rete, non individuare esattamente dove all’interno della rete.

L’obiettivo, dice Noble, è bilanciare i vantaggi e gli svantaggi dei vari metodi.

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“Preferiresti essere molto sicuro di una piccola parte delle informazioni rilevanti, in altre parole, avere un’immagine molto chiara della punta dell’iceberg?” lei disse. “O preferiresti avere un’immagine davvero grande dell’intero iceberg che sia forse un po’ sfocata ma che ti dia un’idea della complessità e dell’ampia scala spaziale di dove le cose stanno accadendo nel cervello?”

Per altri ricercatori, questo approccio è semplice da implementare e Noble ha detto che non vede l’ora di vedere come lo utilizzeranno gli altri scienziati.

Osserva che i campi della psicologia e delle neuroscienze, incluso il neuroimaging, hanno affrontato un problema di riproducibilità. E la bassa potenza nelle analisi fMRI contribuisce a questo: gli studi a bassa potenza rivelano solo piccole porzioni della storia, che possono essere viste come contraddittorie piuttosto che parti di un tutto. L’aumento della potenza della fMRI, come lei e i suoi colleghi hanno fatto qui aumentando la scala delle loro analisi, potrebbe essere un modo per affrontare le sfide della riproducibilità esponendo come risultati apparentemente contraddittori possano in realtà essere armoniosi

“Salire la catena alimentare, per così dire, passare da un livello molto basso a reti più complesse ti fa guadagnare molta più energia”, ha affermato Scheinost. “Questo è uno degli strumenti che possiamo utilizzare per aiutare il problema della riproducibilità”.

E gli scienziati non dovrebbero buttare via il bambino con l’acqua sporca, ha detto Noble. C’è un sacco di buon lavoro fatto per migliorare i metodi e aumentare il rigore, e la fMRI è ancora uno strumento prezioso, ha detto: “Penso che valutare la potenza, il rigore e la riproducibilità sia salutare per qualsiasi campo. Soprattutto quello che si occupa della complessità della vita esseri e processi mentali”.

Noble sta ora sviluppando un “calcolatore di potenza” per fMRI, per aiutare gli altri a progettare studi in un modo che raggiunga il livello di potenza desiderato.


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