Нейромания. Как мы теряем разум в эпоху расцвета науки о мозге

Отсюда следует, что на статистической карте активации могут с таким же успехом ярко отображаться (как якобы «повышенная активность мозга») зоны тормозящих нейронов, которые не стимулировали активность, а, наоборот, работали на ее подавление. И наоборот, темные пятна могут проявляться там, где была активность. Это может произойти в случае, если воксел со стороной в три миллиметра все-таки оказывается слишком большой единицей пространственного разрешения, чтобы ухватить активность, происходящую на микроуровне, таком как крошечный кластер нейронов, который, несмотря на свой размер, может выполнять критически важную функцию. Эти небольшие кластеры могут и не обнаружиться на финальной карте активации. Более того, если судить только по степени активации, то некоторая область мозга может обманчиво показаться менее задействованной в выполнении задания, чем это есть на самом деле.

Фактически область может быть крайне необходима для выполнения задачи, но будет выглядеть менее активной потому, что мозг эффективнее справляется с задачами, которые человек выполняет регулярно и автоматически. Такой эффект «угасания с опытом» означает, что уровень кислорода в крови, требуемый для выполнения задачи, у опытного человека будет ниже, чем у того, кто никогда прежде с этой задачей не сталкивался. Таким образом, при оценке вклада различных областей мозга в выполнение задачи необходимо принимать во внимание и степень владения навыками (30).

И, наконец, важно помнить о том, что, еще до того как будут оценены окончательные данные по каждому вокселу, исследователи должны задействовать статистические методы, чтобы выделить значимые сигналы из шума. Именно в этом месте, по выражению эксперта по нейровизуализации Хэла Пэшлера, этот «адски сложный [процесс] создает огромную возможность для невольного прегрешения». Конечно, не намеренного. Отчасти эта проблема вызвана тем, что методы статистического анализа постоянно развиваются и могут различаться в разных лабораториях. Такой недостаток стандартизации мешает сотрудничать с другими лабораториями, воспроизводить работы других исследователей и брать их данные за основу для дальнейших исследований (31).

Еще одна дополнительная погрешность связана со статистическими ошибками, а не с самим процессом нейровизуализации. Когда исследователи проводят одновременно большое число статистических сравнений BOLD-сигнала, некоторые из этих тестов неизбежно становятся «статистически значимыми» просто по случайности. Другими словами, эти результаты по ошибке будут свидетельствовать, что какая-то часть мозга была более активна в процессе выполнения испытуемым задания, тогда как на самом деле она задействована не была.

Чтобы как можно более наглядно это продемонстрировать, нейробиолог Крэйг Беннетт решил показать, как нейровизуализация может довести до рыбацких баек в буквальном смысле слова. Беннетт и его коллеги купили в магазине мертвого атлантического лосося, положили этого покладистого испытуемого в томограф, «предъявили» ему фотографии людей в различных социальных ситуациях и «попросили» лосося догадаться, что чувствуют эти люди. Команда Беннетта обнаружила то, что искала: крошечная область мозга лосося вспыхнула к жизни в ответ на задание. Конечно, этот островок «мозговой активности» был всего лишь статистической погрешностью. Беннетт и его коллеги намеренно осуществили на компьютере большое количество вычитаний, чтобы чистая случайность привела к тому, что несколько результатов станут статистически значимыми, несмотря на свою полную фиктивность (32). Лососевое «исследование», получившее в 2012 году Шнобелевскую премию[27] «за достижения, которые заставляют сначала засмеяться, а потом — задуматься», проиллюстрировало, насколько существенно выбор метода анализа данных может повлиять на надежность результатов фМРТ.

Даже когда в какой-то «горячей точке» обнаружена активность мозга, не всегда понятно, что именно там происходит.