Die Defizite bildgebender Verfahren am Beispiel der Hirnforschung

Von Ralf Keuper

Kann es sein, dass ein gewöhnlicher „Bug“, ein Softwarefehler, 24 Jahre Hirnforschung zunichte macht?  Wie u.a. Motherboard und Heise berichteten, haben Forscher der schwedischen Universität Linköping festgestellt, dass die Analysemethoden der drei meist genutzten Software-Pakete, die bei der Funktionellen Magnetresonanz eingesetzt werden, zu Ergebnissen führen, die sog. Falsch-Positiv-Raten von bis zu 70 Prozent erzeugen. Ausgegangen waren die Forscher von 5 Prozent. Das hat dazu geführt, dass Hirnaktivitäten angezeigt wurden, obwohl keine vorlagen. Es wurden also positive Daten ausgegeben, obwohl nicht vorhanden. Damit können 40.000 fMRT-Studien seit 1992 nahezu wertlos sein. Verantwortlich für diese gravierenden Abweichungen sei ein Softwarefehler, der sich vor 15 Jahren im Quellcode der Software eingeschlichen habe, der inzwischen aber beseitigt wurde.

Gründe für die fehlerhaften Werte seien, so u.a. Motherboard, hohe Kosten für fMRT-Scans sowie die geringe Rechenkapazitäten, die großangelegte Untersuchungen mit mehreren hundert Probanden bis vor kurzem noch unmöglich machten. Dank gestiegener Rechenleistungen und des Data Sharing könnten die Untersuchungen mittlerweile schneller validiert werden.

Kate Lunau schließt in ihrem Beitrag auf Motherboard mit den Worten

Die neuesten Erkenntnisse sollten der Wissenschaftswelt vor allen Dingen eins klarmachen: Es ist wichtig, Daten kostenlos mit anderen Institutionen aus dem gleichen Forschungsbereich zu teilen. Sonst wären beispielsweise Eklunds Analyse und die Veränderungen, die sich daraus vielleicht noch ergeben werden, nicht möglich gewesen.

Anscheinend sind Lunau und zahlreiche Hirnforscher der Ansicht, dass es mit mehr Rechenleistung und Data Sharing getan ist, um die Forschungen abzusichern. Keine Rede davon, ob und inwieweit bildgebende Verfahren für die Hirnforschung geeignet sind. Dabei gibt es schon seit Jahren Kritik an dem Einsatz bildgebender Verfahren in der Hirnforschung, wie von Felix Hasler. In einem Interview mit dem SPIEGEL sagte Hasler:

Einige Hirnforscher reklamieren umfassende Welterklärungsansprüche, dabei sind ihre empirischen Daten zu komplexen Bewusstseinsvorgängen kaum belastbar. Die Wiederholbarkeit vieler Studien ist gering. Gerade bei der funktionellen Magnetresonanztomografie (fMRT) liegt die Überschneidung der Bildgebungsdaten bei Messwiederholung oft unter 30 Prozent. Kaum ein anderer Wissenschaftszweig würde damit durchkommen. Aber die Öffentlichkeit lässt sich gerne vom Neuroglamour blenden.

Die methodischen Defizite waren also schon länger bekannt. Einer der heftigsten Kritiker bildgebender Verfahren in der Hirnforschung ist Michael Wagner, der u.a. von der Cyber-Phrenologie spricht. In den letzten Jahren beschäftigten sich mehrere Beiträge kritisch mit der Verwendung von fMRT in der Hirnforschung und den Folgerungen, die daraus häufig gezogen wurden, wie in:

In Controversial science of brain imaging wirft Mahir Ozdemir ein:

Given the giant interest and investments in this technology and the flood of publications revealing countless correlations between the fMRI signals and brain functions, it is astonishing how little we know about the BOLD signal and its accurate interpretation.

Ozdemir schließt seinen Beitrag mit der Bemerkung:

It seems that neuroscience reductionism is now replacing its genetic counterpart to find an explanation for everything about ourselves using neuronal correlates instead of genes. While I understand and acknowledge the astonishing advancement of science and its benefits, I tend to think that this infinite spiral of reductionist path may not allow us to make the leap of truly understanding who we are. Science has already come a long way helping us in understanding the nature. Perhaps being creatures of nature, some aspects of it will forever elude us and we may never fully grasp the human experience.

Hans Sandkühler hält in Kritik der Repräsentation zum methodischen Vorgehen der fMRT in der Hirnforschung u.a. fest:

In neurowissenschaftlichen Experimenten werden nicht mentale repräsentationale Leistungen gemessen, deren physische Basis diese oder jenes individuelle Gehirn ist, sondern physische Prozesse/Zustände eines neurobiotischen Systems. Die Prozesse/Zustände dieses Systems werden aufgrund bestimmter theoriegeleiteter Hypothesen und Erkenntnisziele und mithilfe mathematischer/statistischer Methoden in Bilder/Zeichen transformiert. Die transformierten Daten werden als Repräsentationen interpretiert. Je nach dem gewählten epistemologischen Profil, nach der präferierten Rahmentheorie und dem der Theorie zugehörigen Begriffsschema kommt es – oder kommt es nicht – zu Aussagen über mentale Aktivitäten im Gehirn. Diese ergeben sich aber nicht direkt aus dem experimentell gewonnenen Datenmaterial, sondern sind das Ergebnis von Interpretationen. Die Interpretationen sind an Überzeugungen, Denkstile, Denkgemeinschaften und Wissenskulturen gebunden.

Weitere Informationen:

Gehirnscanner oder Verhalten?

Bildgebende Verfahren: Was können Hirnscans – und was nicht?

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