近幾十年來，隨著腦部掃描變得更加詳細和信息豐富，神經影像學似乎為醫(yī)生和科學家提供了一種“查看”精神疾病或神經系統(tǒng)疾病患者大腦內部問題的方法。這種成像揭示了大腦解剖結構或功能與疾病之間的相關性，為診斷和治療精神疾病、心理疾病和神經疾病提供了潛在的新方法。但承諾尚未變?yōu)楝F(xiàn)實，一項新的研究解釋了原因：大多數(shù)研究的結果都不可靠，因為它們涉及的參與者太少。
科學家們依靠全腦關聯(lián)研究來測量大腦結構和功能——使用 MRI腦部掃描——并將它們與復雜的特征聯(lián)系起來，例如個性、行為、認知、神經系統(tǒng)疾病和精神疾病。但圣路易斯華盛頓大學醫(yī)學院和明尼蘇達大學的研究人員于 3 月 16 日在《自然》雜志上發(fā)表的一項研究表明，大多數(shù)已發(fā)表的全腦關聯(lián)研究都是在參與者太少的情況下進行的，無法得出可靠的結果。
研究人員使用公開可用的數(shù)據集(總共涉及近 50,000 名參與者)分析了一系列樣本量，發(fā)現(xiàn)全腦關聯(lián)研究需要數(shù)千人才能實現(xiàn)更高的可重復性。典型的全腦關聯(lián)研究只招收了幾十個人。
這種所謂的動力不足的研究很容易偶然發(fā)現(xiàn)強烈但虛假的關聯(lián)，而忽略真實但較弱的關聯(lián)。研究人員說，通常動力不足的全腦關聯(lián)研究會導致大量令人驚訝的強大但不可重復的發(fā)現(xiàn)，這會減緩理解大腦如何工作的進展。
華盛頓神經病學副教授、醫(yī)學博士、醫(yī)學博士尼科·多森巴赫 (Nico Dosenbach) 說：“我們的研究結果反映了旨在發(fā)現(xiàn)大腦和行為等兩個復雜事物之間相關性的研究的系統(tǒng)性、結構性問題。”大學。“這不是任何個人研究人員或研究的問題。它甚至不是神經影像學所獨有的?；蚪M學領域在大約十年前發(fā)現(xiàn)了基因組數(shù)據的類似問題并采取措施解決它。NIH(美國國立衛(wèi)生研究院)開始“資助更大規(guī)模的數(shù)據收集工作，并要求數(shù)據必須公開共享，這減少了偏見，因此，基因組科學變得更好。有時你只需要改變研究范式?；蚪M學為我們指明了道路。”
第一作者 Scott Marek 博士，華盛頓大學精神病學講師，和共同第一作者 Brenden Tervo-Clemmens 博士，馬薩諸塞州總醫(yī)院/哈佛醫(yī)學院博士后研究員，意識到有問題當他們無法復制自己的研究結果時，通常如何進行全腦關聯(lián)研究。
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