Но даже когда в какой-то «горячей точке» обнаружена активность мозга, не всегда понятно, что именно там происходит. Активируясь, нейроны посылают электрические импульсы по своему длинному отростку, который называют аксоном (с помощью своих отростков — аксонов и дендритов — нейрон сообщается с другими нейронами). Когда импульс достигает конца аксона, нейромедиаторы (химические носители информации) выбрасываются в синапс (крошечный зазор между аксоном одного нейрона и дендритом соседнего) и влияют на поведение принимающего нейрона. Химическое сообщение, передаваемое возбужденным нейроном, стимулирует принимающий нейрон, заставляя его тоже передавать импульсы дальше по цепочке. Правда, лишь часть нейронов являются возбуждающими, то есть стимулируют активность определенных областей мозга, другая же часть — это тормозные нейроны, которые призваны снижать активность других клеток.
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.
Довольно легко сделать стандартные статистические поправки для избежания ложноположительных результатов. Но существует и множество других ловушек. В «разорвавшемся бомбой» докладе — как окрестил его коллега-нейробиолог — аспирант Массачусетского технологического института Эдуард Вул пришел к выводу, что что-то в корне неверно в том, как многие исследователи подходят к анализу своих данных по нейровизуализации (33). Подозрения у Вула возникли, когда он столкнулся с тем, что он назвал «невозможно высокой» оценкой взаимосвязей между психическими свойствами или состояниями испытуемых и активностью различных областей мозга. Вул скептически относился, например, к исследованию 2005 года, претендовавшему на обнаружение практически идеального показателя корреляции 0,96 (при максимуме 1,0) между предрасположенностью к тревожной реакции на агрессивную речь и активностью в правом клине[28] — области в задних отделах мозга, которая, предположительно, задействована в контроле спонтанных влечений. Другая невероятная находка была совершена в исследовании 2006 года, где сообщалось об обнаружении показателя корреляции 0,88 между сообщениями испытуемых о подозрении в отношении эмоциональной измены партнера и активацией островка.
Обдумывая исходные сообщения, Вул и его соратник Хэл Пэшлер осознали, что исследователи делали выводы на основании тенденциозной подборки результатов. Если ученые искали корреляцию между стимулом и активацией мозга, они часто сначала широким взглядом охватывали все данные. Это вело их сперва к маленьким зонам с наиболее высокой активацией. И уже внутри этих небольших областей они рассчитывали корреляции между исследуемым психическим состоянием и активностью мозга. Тем самым исследователи непроизвольно преувеличивали значимость встречавшихся в их данных случайных отклонений, которые едва ли будут воспроизведены в последующих исследованиях (34).
Многие аспекты критики Вула носят технический характер, но основную идею понять нетрудно: если вы просматриваете огромный объем данных (в данном случае десятки тысяч вокселов) в поисках статистически значимых связей, а затем подвергаете анализу только эти связи, вы практически гарантированно найдете что-нибудь «подходящее». Чтобы избежать этой ошибки, повторный анализ должен быть по-настоящему независимым от первичного. Эта ошибка известна под разными названиями: «круговой», или «циркулярный», анализ, нарушение предположения о независимости данных или, более просторечно, «двойная продажа».
Это вовсе не таинственные материи. Величина корреляции подсказывает ученым, как проводить будущие исследования. Она говорит не только о том, на что стоит обращать внимание, но и о том, на что его обращать не стоит. Когда статья Вула и его коллег сдетонировала в научном сообществе, некоторые из раскритикованных авторов выразили несогласие. Встречные обвинения, опровержения и опровержения опровержений разлились по всей глобальной сети (35). Однако в конечном счете большинство ученых согласились, что статистическая проблема, выявленная Вулом, создает проблематичные последствия и что ее действительно необходимо учитывать при дальнейшем продвижении вперед.
Функциональная томография мозга играет жизненно важную роль в нарождающемся исследовании взаимосвязей человеческого мозга и поведения. Чтобы полностью оценить ее преимущества и недостатки, необходимо помнить о трех основных моментах. Даже самая поверхностная попытка понять, как создаются изображения мозга, должна рассеять предположение наивного реализма — житейской теории восприятия, которую мы обсуждали во введении. Наивный реализм, как его определяют философы, — это интуитивное предположение, которого придерживается большинство людей, полагая, что картину мира, которую мы получаем от наших органов чувств, следует принимать за чистую монету. Изображения отсканированного мозга убедительно демонстрируют, как далеко мы можем зайти, если будем воспринимать их сквозь призму наивного реализма. Они не являются непосредственными снимками функционирования мозга в реальном времени. Это лишь сильно преобразованные отображения активности мозга (36).
