Por duas décadas, os pesquisadores usaram a tecnologia de imagens cerebrais para tentar identificar como a estrutura e a função do cérebro de uma pessoa se conectam a uma série de doenças de saúde mental, de ansiedade e depressão a tendências suicidas.
Mas um novo papel, publicado na quarta-feira na Nature, questiona se grande parte dessa pesquisa está realmente produzindo descobertas válidas. Muitos desses estudos, descobriram os autores do artigo, tendem a incluir menos de duas dúzias de participantes, muito abaixo do número necessário para gerar resultados confiáveis.
“Você precisa de milhares de indivíduos”, disse Scott Marek, pesquisador psiquiátrico da Escola de Medicina da Universidade de Washington em St. Louis e autor do artigo. Ele descreveu a descoberta como um “soco no estômago” para os estudos típicos que usam imagens para tentar entender melhor a saúde mental.
Os estudos que usam a tecnologia de imagem por ressonância magnética geralmente temperam suas conclusões com uma declaração de advertência, observando o pequeno tamanho da amostra. Mas recrutar participantes pode ser demorado e caro, variando de US$ 600 a US$ 2.000 por hora, disse o Dr. Nico Dosenbach, neurologista da Escola de Medicina da Universidade de Washington e outro autor do artigo. O número médio de indivíduos em estudos relacionados à saúde mental que usam imagens do cérebro é de cerca de 23, acrescentou.
Mas o artigo da Nature demonstra que os dados extraídos de apenas duas dúzias de indivíduos geralmente são insuficientes para serem confiáveis e podem, de fato, produzir resultados “massivamente inflados”, disse Dosenbach.
Para sua análise, os pesquisadores examinaram três dos maiores estudos usando tecnologia de imagem cerebral para chegar a conclusões sobre a estrutura cerebral e a saúde mental. Todos os três estudos estão em andamento: o Projeto Conectoma Humano, que conta com 1.200 participantes; o Adolescent Brain Cognitive Development, ou ABCD, estudo, com 12.000 participantes; e o estudo do UK Biobank, com 35.700 participantes.
Os autores do artigo da Nature analisaram subconjuntos de dados nesses três estudos para determinar se fatias menores eram enganosas ou “reprodutíveis”, o que significa que as descobertas podem ser consideradas cientificamente válidas.
Por exemplo, o estudo ABCD analisa, entre outras coisas, se a espessura da massa cinzenta do cérebro pode ser correlacionada com a saúde mental e a capacidade de resolução de problemas. Os autores do artigo da Nature analisaram pequenos subconjuntos dentro do grande estudo e descobriram que os subconjuntos produziram resultados que não eram confiáveis quando comparados com os resultados obtidos pelo conjunto de dados completo.
Por outro lado, os autores descobriram que, quando os resultados foram gerados a partir de tamanhos de amostra envolvendo vários milhares de indivíduos, os resultados foram semelhantes aos do conjunto de dados completo.
Os autores executaram milhões de cálculos usando diferentes tamanhos de amostra e as centenas de regiões do cérebro exploradas nos vários estudos principais. Repetidamente, os pesquisadores descobriram que subconjuntos de dados de menos de vários milhares de pessoas não produziam resultados consistentes com os do conjunto de dados completo.
Dr. Marek disse que as descobertas do artigo “absolutamente” se aplicam além da saúde mental. Outros campos, como genômica e pesquisa do câncer, tiveram seus próprios cálculos com os limites de tamanhos de amostra pequenos e tentaram corrigir o curso, observou ele.
“Meu palpite é muito mais sobre ciência populacional do que sobre qualquer um desses campos”, disse ele.
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