Опубликовано 01 ноября 2019, 18:38

Фронтир нейронаук. Изучение активности мозга на одном испытуемом дает лучшую картину

О чем говорили на Neuroscience 2019
Фронтир нейронаук. Изучение активности мозга на одном испытуемом дает лучшую картину

© Bob Elbert/Iowa State University

Мы продолжаем совместно с порталом Neuronovosti.Ru знакомить вас с новейшими достижениями нейронаук, представленными на ежегодном конгрессе Society for Neuroscience, который завершился на прошлой неделе в Чикаго.

Исследователи из Мичиганского университета представили пока еще не опубликованные результаты своего исследования, в ходе которого они пришли к выводу о том, что оценка мозговой активности у одного человека, выполняющего несколько задач, позволяет создать более достоверную функциональную карту мозга, чем усреднение мозговой активности нескольких людей, выполняющих одно и то же действие.

Обычно для того чтобы построить карту мозговой активности во время выполнения какого-нибудь действия, исследователи просят разных испытуемых выполнить задание и визуализируют активность мозга. Затем полученные от ряда участников эксперимента изображения сопоставляются и усредняются.

Но мозг каждого человека сугубо индивидуален — от размера до стратегий решения и выполнения задач. Исследователи посчитали, что полученные таким образом изображения могут быть не совсем корректными, а то и вовсе неверными.

Для того чтобы проверить свою гипотезу, они использовали МРТ-сканы, доступные в рамках Human Connectome Project от 40 участников. Каждый из участников выполнял несколько разных когнитивных задач. Поскольку выполнение одной задачи активирует один и тот же нейронный контур, а разные задачи могут иметь перекрывающиеся участки таких цепей, ученым удалось построить суммарные карты активности мозга для каждого типа заданий.

Они обнаружили, что такие карты мозговой активности, полученные от одного человека, больше похожи друг на друга, чем усредненные карты мозга, скомпилированные из изображений от всех 40 участников, выполняющих одну и ту же задачу.

Представленные результаты доказывают, что большая выборка — не всегда залог достоверной статистики в исследовании. Похоже, теперь многим исследователям в области нейронаук будет необходимо пересмотреть стратегии разработки дизайна своих исследований.

Понравился материал? Добавьте Indicator.Ru в «Мои источники» Яндекс.Новостей и читайте нас чаще.