Necesitamos practicar más escepticismo con los estudios que hablan de diferencias cerebrales y biomarcadores que supuestamente explican las conductas de las personas. Dichas investigaciones cada vez registran más problemas de fiabilidad.
En el 2016 publicamos un análisis de los problemas que tienen los algoritmos que utilizan las imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI) y el incremento de falsos positivos. Ahora se suma un nuevo metaanálisis que alerta sobre la pobre fiabilidad de los estudios hechos con fMRI.
El metaanálisis en cuestión fue publicado en junio en la revista Psychological Science, y demuestra que la capacidad de esta herramienta para encontrar biomarcadores relacionados con la conducta y los pensamientos es muy pobre, y que no debería utilizarse para predecir resultados clínicos, ni para estudiar las diferencias cerebrales entre individuos.
La resonancia magnética funcional (fMRI) fue introducida en 1992 y desde entonces se ha convertido en la herramienta predilecta para la investigación neurocientífica, porque permite observar la actividad cerebral sin necesidad de cirugías. Básicamente, este instrumento estima la actividad cerebral al medir el consumo de oxígeno en la sangre y luego una serie de algoritmos asume qué área o zona cerebral está consumiendo más oxígeno. Luego un software interpreta estos datos y proyecta las coloridas imágenes cerebrales que vemos en los medios.
La fMRI fue originalmente diseñada para encontrar cuáles áreas del cerebro están involucradas en una tarea específica. Si escaneamos a 50 personas mientras leen un fragmento del Principito, podríamos ver qué áreas, en promedio, se activan más durante dicha tarea.
Pero los investigadores han utilizado el fMRI también para evaluar diferencias específicas entre sujetos cuando hacen una determinada tarea. La idea es la siguiente: si una región del cerebro se activa cuando se completa una tarea, entonces las diferencias individuales en la magnitud de la activación podrían contribuir a las diferencias en la conducta o en el riesgo asociado a desarrollar un trastorno.
Un ejemplo muy común de ese supuesto sería algo así: los varones con adicción a los videojuegos tienen mayor activación en el área X que los varones sin esta adicción… O, las personas infieles tienen mayor activación en el área… que los individuos que no reportan infidelidad. Por dar unos ejemplos.
¿Te suenan?
Para llegar a esa conclusión es necesario que la evaluación, los datos y resultados de las pruebas que se utilicen sean fiables y que los datos sean consistentes cuando se vuelve a tomar la misma prueba. De lo contrario, el biomarcador o las diferencias cerebrales que se usan para explicar dicha conducta no son útiles.
El metaanálisis
La investigación presentada y publicada por Elliott et al. (2020), que cuestiona los métodos que utilizan fMRI, se valió de dos fuentes de evidencia: (a) un metaanálisis (revisión exhaustiva de investigaciones previas); y (b) una revisión de datos recientes.
El metaanálisis sobre la fiabilidad de test-retest incluyó 56 estudios publicados: sus resultados encontraron evidencia de que las evaluaciones por fMRI no cuentan con la fiabilidad necesaria para descubrir biomarcadores o mapeo cerebral-conductual. Específicamente se reveló que, en promedio, el coeficiente de correlación intraclase (ICC) de los test-retest del fMRI fue de .397, lo cual está muy por debajo de lo mínimo requerido para una buena fiabilidad (.6) y muy por debajo del corte recomendado para aplicaciones clínicas (.8) o interpretación individual (.9).
Se podría criticar que la investigación está evaluando datos viejos, obtenidos con escáneres anticuados que no contaban con las actualizaciones de software y algoritmos.
Por lo tanto los investigadores también incluyeron datos obtenidos con escáneres modernos, con algoritmos actualizados de dos estudios vigentes: 45 personas del Human Connectome Project y 20 personas del Dunedin Multidisciplinary Health and Development Study a las que se les aplicó dos veces el fMRI con un espacio de 2 o 3 meses. Los análisis volvieron a encontrar que la fiabilidad era pobre. De hecho, fue más baja que la del metaanálisis: .270 (regiones cerebrales de interés definidas) y .228 para (regiones de interés no definidas).
Escaneos cerebrales que muestran mapeo MRI para 3 tareas en 2 días diferentes. Los colores cálidos muestran la consistencia de los niveles de activación en un grupo de personas. Los colores fríos representan cómo los patrones de actividad pobremente únicos se pueden medir de manera confiable
Los autores de la revisión actual aclaran que no es un problema del fMRI, no es que esté dañado o defectuoso, sino que la estrategia que están adoptando los neurocientíficos para hacer sus investigaciones no es la adecuada. Así también en el paper incluyen una serie de recomendaciones para mejorar la metodología que podrá utilizarse de aquí en adelante, pero que pone en entredicho todo lo publicado con anterioridad.
La ciencias se recalibran y enmiendan los errores ( o deberían), es un buen ejemplo que esta revisión se haya publicado y que la comunidad científica esté anuente a esas limitaciones y seamos al mismo tiempo más escépticos cada vez que alguien hable de diferencias cerebrales o biomarcadores.
Referencia bibliográfica: Elliott, M. L., Knodt, A. R., Ireland, D., Morris, M. L., Poulton, R., Ramrakha, S., Sison, M. L., Moffitt, T. E., Caspi, A., & Hariri, A. R. (2020). What Is the Test-Retest Reliability of Common Task-Functional MRI Measures? New Empirical Evidence and a Meta-Analysis. In Psychological Science (p. 095679762091678). https://doi.org/10.1177/0956797620916786
Fuente: Duke University
