怎样提高脑成像研究的可靠性

文/高嘉涛 汪晨波 

 

一些研究者认为,神经科学面临极其严重的问题,很多以功能磁共振成像等技术为基础的研究结果是错误的。当然,经过时间考验的结论是值得信赖的。然而,面对神经科学领域的新发现,我们应该保持谨慎,以批判性思维对待。
数据公开
增加透明度是让公众对神经科学保持信心的最佳办法。例如,当探索微小的或难以检测的效应时,提高统计功效的最有效的方法是增加被试者的数量(如采用严谨的多个实验中心共同研究的方法)。另一方面,如果可以从每名被试者身上收集足够多的数据,研究小样本仍然可以得到可靠的结果。
另一种解决方法是,鼓励神经科学家公开实验数据,并尝试重复他人的研究项目,从而过滤掉一些假阳性的研究结果。例如,美国得克萨斯大学的波德瑞克和同事发起了一个网上功能磁共振成像开放项目。该项目可以让研究者上传原始数据,供其他研究者分析,从而验证他们的结果。
然而,重复实验是一项不受重视的任务,因为证实别人的研究发现不像发表新的研究成果那样能够给研究者带来荣誉。神经科学家也许可以从遗传学研究中受到激励。遗传学研究在10年前面临同样的困境,当时涌现出了一大批小规模的研究,声称某个特定的基因在疾病和人格特质中发挥着重要作用。现在,伴随着大型的研究、报告和共享数据的规范化,遗传学研究领域实验的可重复率从1%上升到90%。

搭建桥梁
一些大型项目正在将脑成像研究带入新的时代。投资4000万美元的“人脑连接组计划”联合了多个神经科学研究所的研究者,他们将使用功能磁共振成像等脑成像技术对1200人进行脑扫描,描绘一幅详细的人类大脑神经环路的图谱,揭示大脑的解剖结构是如何塑造思维和行为的。
美国的“脑计划”旨在开发新技术,用以探索精细的大脑环路,并建立单神经元研究和全脑功能磁共振成像研究之间的联系。这一计划包括反思和改善现有研究技术,例如,通过改变光脉冲来控制神经元活动的“光控基因技术”,同时也会发明新技术。
所有这些努力终将帮助我们深刻理解大脑的复杂性。目前,我们就像用一台劣质的显微镜观察大脑——研究者只关注个别结果,却忽略了大多数的脑成像数据。以面孔识别的研究为例。神经科学家曾认为大脑中有一个专门识别面孔的区域FFA,但是随着研究的推进,他们认识到,面孔识别其实需要多个脑区的共同参与。
随着神经影像学的不断发展,研究者对大脑的认识也更为深刻。美国加利福尼亚大学的加兰特团队招募了少量的被试者,对每位被试者都收集数小时的脑成像数据。通过这种方法,研究团队记录了大量不同刺激引发的大脑活动,并且尽可能多地提取有意义的数据。他们发现,FFA的功能比以前想象的还要复杂,它可以被细分为三个子区域,每个子区域不仅参与识别面孔,同时还分别参与识别不同类别的物体。
随着“显微镜”越来越先进,类似这样深入理解大脑复杂功能的发现将不断涌现。但现状是,当前主流的理论所展现的只是冰山一角。拿视觉加工来说,虽然已有丰富的研究成果,但至今为止,机器人的视觉加工还远比不上人类,更不用说准确识别人脸了。至于情感和道德判断这些高级认知活动,理解其脑机制更是难上加难。
人类最终能够完全理解大脑吗?我们应该对此保持乐观的态度,毕竟功能磁共振成像技术的历史不过短短20多年。脑科学的发展将不断纠正现有的错误,最终揭示大脑的真正奥秘。

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