去年6月，当麦克斯韦•埃利奥特(Maxwell Elliott)的最新研究论文开始在Twitter上流传时，他还不确定自己的感受。
艾略特是北卡罗来纳州达勒姆杜克大学艾哈迈德·哈里里实验室的临床心理学研究生，他研究功能性磁共振成像(fMRI)，以及如何利用它更好地了解痴呆和自闭症等神经系统疾病。
他很兴奋，因为这个领域的“本质”方面，正如他所描述的那样，获得了更多的关注，但引起轰动的原因让他失望:一家新闻媒体转载了这篇文章，并用一个夸大的标题进行了报道:“杜克大学的研究人员说，你读过的每一项大脑活动研究都是错误的。”
“他们似乎完全误解了这一点，”埃利奥特说。
他的研究发表在《心理科学》(Psychological Science)杂志上，并没有像标题所暗示的那样忽视30年来的功能磁共振成像(fMRI)研究。然而，它确实让人们对使用功能磁共振成像(fMRI)来梳理人们大脑对刺激反应差异的实验的可靠性产生了质疑。艾略特和他的同事们发现，对于某些活动，比如情绪处理任务，当人们被扫描多次，间隔数月时，大脑活动模式的个体差异就不成立了。
艾略特一直担心研究人员的反应，他们使用这种模式来试图区分患有和没有某些神经精神疾病的人，包括自闭症。耸人听闻的报道只会加深这种恐惧。
脑成像领域的许多人纷纷为艾略特和他的同事辩护，谴责新闻媒体的错误描述，但也有人对这项研究提出了质疑，认为这是对功能磁共振成像局限性的过度概括。双方都认为fMRI存在可靠性问题，这一观点引起了共鸣，并在twitter上引起了广泛反响。
对于去年的所有讨论，对脑成像研究的担忧并不是什么新鲜事。批评者此前曾错误地声称，功能磁共振成像(fMRI)毫无用处，它甚至可以在死鲑鱼身上找到信号，更合理的说法是，即使呼吸也会扭曲大脑扫描结果，使其超出可用性。
无论如何，许多脑成像研究人员对这些工具的作用持乐观态度。他们并没有忽视其他科学家提出的问题，但他们倾向于将这些问题视为一个相对较新的领域中成长的烦恼。有些问题，特别是通过数据收集和分析产生的问题，可能会得到解决;有些可能是这些方法本身特有的。但没有一个像许多推特和头条新闻所宣称的那样可怕。
位于夏洛茨维尔的弗吉尼亚大学脑研究所的神经学教授凯文·佩尔弗里说:“提醒人们，无论这个领域有多先进，你都必须牢记这些局限性，这不会有什么坏处。”
冲洗管路
影像研究的一些问题从数据收集就开始了。例如，自闭症脑成像数据交换(ABIDE)数据集在17个不同的地点进行了相对少量的扫描——来自539名自闭症患者和573名非自闭症患者，对数据集的早期分析发现，扫描地点的差异很大。2015年的一项研究表明，这种差异甚至可能导致错误的结果。
从那时起，运行恪守的研究人员又增加了1000次脑部扫描，总共使用了19个站点。研究小组表示，更大的样本量应该可以改善扫描过程中的一些可重复性问题。他们还计划以小组形式会面，讨论如何使数据收集标准化。
当成像数据到达分析阶段时，会出现其他问题。2020年5月，就在埃利奥特和他的同事发表他们的研究前几周，以色列特拉维夫大学的一个团队在《自然》杂志上发表了一篇论文，展示了分析fMRI数据的不同管道如何也会导致差异很大的结果。
在这项研究中，70个独立的研究团队分析了相同的原始功能磁共振成像数据集，每个团队都测试了相同的9个假设，但由于没有两个团队使用完全相同的工作流程来分析扫描，他们最终都报告了不同的“发现”。
工作流程问题也困扰着结构核磁共振扫描，它显示的是大脑的解剖结构，而不是活动。尽管从扫描到扫描，这种形式的核磁共振成像比功能磁共振成像更可靠，但根据埃利奥特和他的同事的研究，一项未发表的调查显示，42组试图通过同一个大脑追踪白质束的人很少得到相同的结果。(2017年的一项研究发现，小组可以成功识别90%的潜在胃肠道，但并非没有产生大量假阳性。)
Pelphrey说，工作流程的不一致性是脑成像结果难以重现的主要原因。他说，在对一组图像进行分析时做出的每一个决定——例如，在哪里设置构成大脑活动的阈值——都依赖于最终可能产生有意义影响的假设。
倾斜扫描:研究地点和分析管道的差异使得难以复制成像结果。©istock.com, johnnygreig
同样，加州圣地亚哥州立大学(San Diego State University)的心理学研究副教授露丝•卡珀(Ruth Carper)说，研究人员用来追踪白质的不同方法可能会改变两个靠近的脑束是被理解为像“X”一样交叉，还是仅仅是“亲吻”，然后彼此分开。关于如何定义大脑皮层灰质和白质边界的选择也会影响结果。
为了解决这些问题，人类大脑测绘组织(OHBM)在2016年提出了分析MRI和fMRI数据的建议，并在第二年增加了脑电图和脑磁图的指导方针，这两种方法同样用于收集活体大脑的数据。该组织正在对这些建议进行更新。
弗吉尼亚大学(University of Virginia)心理学和数据科学教授、OHBM最佳实践委员会联合主席约翰•达雷尔•范•霍恩(John Darrell Van Horn)表示，指南背后的理念是帮助研究人员在整个分析流程中做出更好的选择。
指导方针还鼓励“每个人对他们所做的分析保持透明，这样就不是一个谜了，”范霍恩说。
荷兰鹿特丹伊拉斯姆斯大学(Erasmus University)儿童和青少年精神病学副教授托尼娅·怀特(Tonya White)也参与了OHBM指南的制定，她说，除了提高可重复性之外，更多的透明度还能让研究人员更容易弄清楚一种分析管道是否比另一种更好。
“如果你提出了一个新算法，你说它更好，但你不把它与旧方法进行比较——你怎么知道它更好?”她说。
拿着
对许多科学家来说，更好的图像收集和分析是前进的唯一途径。尽管存在挑战，并且有报道称研究人员正在放弃大脑成像，但对于某些研究领域来说，没有替代品。
Carper说，“你不能用死后的组织来研究老鼠的语言能力”或大脑随时间的变化。
随着时间的推移，许多成像发现确实站住脚:所有人对相同的刺激都会激活大脑的某些区域;人们确实有自己的连接模式;Pelphrey说，扫描可以预测重要的行为类别，比如执行功能和社交能力。当结果不一致时，比如在自闭症的奖励处理的功能磁共振成像研究中，一些研究人员已经开始实施一种算法，帮助定位在对任务做出反应时持续激活的大脑区域。
Pelphrey说:“有很多东西在实验室之间被很好地复制了，并且由于知道大脑是如何工作的，导致了对思维如何工作的理论的限制。”“我不认为这些已经消失了，只是因为我们知道我们必须非常小心我们对个体扫描的预测。”
卡珀说，随着科学家在收集和分析成像数据方面做得越来越好，他们也可以在更清楚地了解他们正在使用的技术的基础上，改进对图像的解释。例如，对于功能磁共振成像，大多数任务都是为了识别对给定刺激有普遍反应的大脑区域，而不是为了探测个体差异。艾略特和他的同事在本月的《认知科学趋势》(Trends in Cognitive Sciences)上发表的一篇综述中称，某些类型的自然刺激可能会产生更可靠的结果。
新的综述概述了其他策略，以避免该团队去年指出的fMRI可靠性问题。策略包括运行更长时间的扫描以收集更多数据，开发更好的方法来模拟扫描中的噪音，以及利用能够更好地隔离神经活动标记的新技术。
艾略特说，他确实在推特上宣传自己的新作品，但他对另一场社交媒体争议不感兴趣。他只是很高兴听到人们对报纸本身的看法。
“我想以一种比推特更好、更长的形式来反思(这些想法)。”
这篇文章最初于6月30日发表在自闭症研究新闻的主要网站Spectrum上。