Alors que les scanners cérébraux sont devenus plus détaillés et informatifs au cours des dernières décennies, la neuroimagerie semble promettre aux médecins et aux scientifiques un moyen de « voir » ce qui ne va pas dans le cerveau des personnes atteintes de maladies mentales ou de troubles neurologiques. Une telle imagerie a révélé des corrélations entre l’anatomie ou la fonction cérébrale et la maladie, suggérant de nouvelles façons potentielles de diagnostiquer et de traiter les affections psychiatriques, psychologiques et neurologiques. Mais la promesse ne s’est pas encore concrétisée, et une nouvelle étude explique pourquoi : Les résultats de la plupart des études ne sont pas fiables car ils impliquaient trop peu de participants.
Les scientifiques s’appuient sur des études d’association à l’échelle du cerveau pour mesurer la structure et la fonction du cerveau – ; en utilisant des scanners cérébraux IRM – ; et les relier à des caractéristiques complexes telles que la personnalité, le comportement, la cognition, les troubles neurologiques et la maladie mentale. Mais une étude menée par des chercheurs de la Washington University School of Medicine à St. Louis et de l’Université du Minnesota, publiée le 16 mars dans Nature, montre que la plupart des études d’association cérébrale publiées sont réalisées avec trop peu de participants pour donner des résultats fiables.
À l’aide d’ensembles de données accessibles au public – impliquant un total de près de 50 000 participants – les chercheurs ont analysé une gamme de tailles d’échantillons et ont découvert que les études d’association à l’échelle du cerveau nécessitent des milliers d’individus pour obtenir une reproductibilité plus élevée. Les études typiques d’association à l’échelle du cerveau ne recrutent que quelques douzaines de personnes.
De telles études dites sous-alimentées sont susceptibles de découvrir par hasard des associations fortes mais fallacieuses tout en manquant des associations réelles mais plus faibles. Des études d’association à l’échelle du cerveau régulièrement sous-alimentées entraînent une surabondance de découvertes étonnamment fortes mais non reproductibles qui ralentissent les progrès vers la compréhension du fonctionnement du cerveau, ont déclaré les chercheurs.
Nos résultats reflètent un problème systémique et structurel avec des études conçues pour trouver des corrélations entre deux choses complexes, telles que le cerveau et le comportement. Ce n’est pas un problème avec un chercheur ou une étude en particulier. Ce n’est même pas propre à la neuroimagerie. Le domaine de la génomique a découvert un problème similaire il y a environ une décennie avec des données génomiques et a pris des mesures pour y remédier. Le NIH (National Institutes of Health) a commencé à financer des efforts de collecte de données plus importants et à exiger que les données soient partagées publiquement, ce qui réduit les biais et, par conséquent, la science du génome s’est beaucoup améliorée. Parfois, il suffit de changer de paradigme de recherche. La génomique nous a montré la voie. »
Nico Dosenbach, MD, PhD, auteur principal, professeur agrégé de neurologie, Université de Washington
Le premier auteur Scott Marek, PhD, instructeur en psychiatrie à l’Université de Washington, et le co-premier auteur Brenden Tervo-Clemmens, PhD, chercheur postdoctoral au Massachusetts General Hospital / Harvard Medical School, ont réalisé que quelque chose n’allait pas avec la façon dont les études d’association à l’échelle du cerveau sont généralement lorsqu’ils ne pouvaient pas reproduire les résultats de leur propre étude.
« Nous étions intéressés à découvrir comment la capacité cognitive est représentée dans le cerveau », a déclaré Marek. « Nous avons effectué notre analyse sur un échantillon de 1 000 enfants et avons trouvé une corrélation significative et nous nous sommes dit : « Génial ! Mais ensuite, nous avons pensé : « Pouvons-nous reproduire cela chez un autre millier d’enfants ? Et il s’est avéré que nous ne pouvions pas. Cela m’a juste époustouflé parce qu’un échantillon de mille aurait dû être assez grand. Nous nous grattions la tête, nous demandant ce qui se passait.
Pour identifier les problèmes avec les études d’association à l’échelle du cerveau, l’équipe de recherche – ; y compris Dosenbach, Marek, Tervo-Clemmens, co-auteur principal Damien A. Fair, PhD, directeur de l’Institut maçonnique pour le cerveau en développement à l’Université du Minnesota, et d’autres – ; a commencé par accéder aux trois plus grands ensembles de données de neuroimagerie : l’Adolescent Brain Cognitive Development Study (11 874 participants), le Human Connectome Project (1 200 participants) et la UK Biobank (35 375 participants). Ensuite, ils ont analysé les ensembles de données pour les corrélations entre les caractéristiques cérébrales et une gamme de mesures démographiques, cognitives, de santé mentale et comportementales, en utilisant des sous-ensembles de différentes tailles. À l’aide de sous-ensembles distincts, ils ont tenté de reproduire toutes les corrélations identifiées. Au total, ils ont effectué des milliards d’analyses, soutenues par les puissantes ressources informatiques du Fair’s Masonic Institute of the Developing Brain.
Les chercheurs ont découvert que les corrélations cerveau-comportement identifiées à l’aide d’un échantillon de 25 – ; la taille médiane de l’échantillon dans les articles publiés – ; n’a généralement pas réussi à se répliquer dans un échantillon séparé. Au fur et à mesure que la taille de l’échantillon atteignait des milliers, les corrélations devenaient plus susceptibles d’être reproduites.
De plus, la force estimée de la corrélation, une mesure connue sous le nom de taille d’effet, avait tendance à être la plus élevée pour les échantillons les plus petits. Les tailles d’effet sont graduées de 0 à 1, 0 étant aucune corrélation et 1 étant une corrélation parfaite. Une taille d’effet de 0,2 est considérée comme assez forte. À mesure que la taille des échantillons augmentait et que les corrélations devenaient plus reproductibles, les tailles d’effet diminuaient. La taille médiane de l’effet reproductible était de 0,01. Pourtant, des articles publiés sur des études d’association à l’échelle du cerveau rapportent régulièrement des tailles d’effet de 0,2 ou plus.
Rétrospectivement, il aurait dû être évident que les tailles d’effet signalées étaient trop élevées, a déclaré Marek.
« Vous pouvez trouver des tailles d’effet de 0,8 dans la littérature, mais rien dans la nature n’a une taille d’effet de 0,8 », a déclaré Marek. « La corrélation entre la taille et le poids est de 0,4. La corrélation entre l’altitude et la température quotidienne est de 0,3. Ce sont des corrélations fortes, évidentes et faciles à mesurer, et elles sont loin de 0,8. Alors pourquoi avons-nous jamais pensé que la corrélation entre deux très des choses complexes, comme la fonction cérébrale et la dépression, seraient de 0,8 ? Cela ne passe pas le test de reniflement. »
Les études de neuroimagerie sont coûteuses et chronophages. Une heure sur un appareil IRM peut coûter 1 000 $. Aucun enquêteur individuel n’a le temps ou l’argent pour scanner des milliers de participants pour chaque étude. Mais si toutes les données de plusieurs petites études étaient regroupées et analysées ensemble, y compris des résultats statistiquement insignifiants et des tailles d’effet minuscules, le résultat se rapprocherait probablement de la bonne réponse, a déclaré Dosenbach.
« L’avenir du domaine est désormais prometteur et repose sur la science ouverte, le partage de données et le partage de ressources entre les institutions afin de mettre de grands ensembles de données à la disposition de tout scientifique qui souhaite les utiliser », a déclaré Fair. « Cet article en est un exemple étonnant. »
Dosenbach, également professeur agrégé de génie biomédical, d’ergothérapie, de pédiatrie et de radiologie, a ajouté : « Ce type de travail est très prometteur en termes de recherche de solutions aux maladies mentales et de compréhension du fonctionnement de l’esprit. la bonne nouvelle est que nous avons identifié une raison principale pour laquelle l’imagerie cérébrale n’a pas encore tenu sa promesse de révolutionner les soins de santé mentale.Ce travail représente un tournant majeur pour relier l’activité cérébrale et le comportement, en définissant clairement non seulement les obstacles antérieurs, mais aussi les nouvelles voies prometteuses. »
