text: Sind Tausende Hirnscan-Studien falsch? | Der Bund
  Wissenschaftler bereiten den buddhistischen Mönch Matthieu Ricard im Juni 2008 auf ein Experiment im Magnetresonanztomografen vor. Foto: Jeff Miller
  Mönche waren schon drin, auch Verliebte und natürlich zahlreiche Patienten: Die modernen Scanner, die ein Aktivitätsmuster des Gehirns aufzeichnen, insbesondere die Magnetresonanztomografie (MRI), sind aus der Neurologie und der Hirnforschung nicht mehr wegzudenken. Bei Mönchen untersuchten die Forscher den Einfluss der Meditation auf die Schmerzregulierung. Und vor einem Jahr sorgte eine Studie für Aufsehen, wonach im Gehirn von Frischverliebten selbst im Ruhezustand die Zentren für Belohnung, Motivation und – nicht verwunderlich – auch die Regionen, die für die Regulierung der Gefühle zuständig sind, besonders aktiv sind.
  «Der Aufruhr ist gross», bestätigt Philipp Stämpfli. Er leitet das MRI-Zentrum an der Psychiatrischen Universitätsklinik Zürich und hat tagtäglich mit Messungen von Hirnbildern zu tun. Auch Christoph Boesch, MRI-Forscher an der Universität Bern und Forschungsrat des Schweizerischen Nationalfonds, hält ­Eklunds Arbeit für wichtig. Zugleich warnen beide vor einer Überinterpretation der Resultate.
  Die funktionelle Magnetresonanztomografie (fMRI) hat vor rund 25 Jahren in der Hirnforschung Einzug gehalten. Seither wurde das bildgebende Verfahren stetig weiterentwickelt – vom einfachen Bildschnitt bis zum zeitnahen Verfolgen des Gehirns bei der Arbeit. Auch der bekannte Zürcher Neuroökonom Ernst Fehr benutzt die Methode, um her­auszufinden, was genau den Menschen antreibt. «Diese nicht invasiven bildgebenden Verfahren sind in der Forschung mit Menschen sehr wichtig», sagt Fehr.Bei der Untersuchung werden die Probanden in eine Röhre geschoben, in der ein starkes Magnetfeld angelegt ist. Mittels regelmässiger Pulse wird dann die Veränderung des Blutflusses gemessen. In einem typischen Versuch, der 5 bis 15 Minuten dauert, wird zunächst der Ruhezustand aufgenommen, in dem der Proband entspannt daliegen soll. Dann folgt ein Block mit einer Aufgabe, einer Frage oder Bildern, die der Versuchsperson gezeigt werden. Effektiv gemessen werden die Sauerstoffsättigung und deren Veränderung. Je höher die Sättigung, umso aktiver ist das Gehirn in diesem Bereich, so die Annahme. Die Sig­nale werden für jeden Bereich des Gehirns zwischen dem Ruhezustand und dem Experimentalzustand verglichen und mit komplizierten statistischen Formeln in einen Aktivitätswert umgerechnet. Daraus entstehen Aktivitätskarten, die auf anatomische Karten übertragen und koloriert werden.
  Doch im Prinzip gaukeln die bunten Hirnbilder etwas vor, was in der Realität der Hirnwindungen nicht so passiert. Wenn eine Hirnregion beim Betrachten der Angebeteten rot gekennzeichnet dargestellt wird, bedeutet dies nicht, dass diese Region auch tatsächlich rot leuchtet. Auch könnten viele Areale, die nicht aufleuchten, trotzdem aktiv sein. Denn Unterschiede zwischen den Aktivitätslevels von Ruhe- und Experimentalzustand sind oft nur minim. Erst die statistische Auswertung filtert aus dem Rauschen der Signale die Aktivitätsspitzen heraus – das Resultat ist von den Annahmen und Werten abhängig, die in der Software eingebaut sind.
  Ein toter Lachs, der nachdenkt
  Die Forscher um Anders Eklund haben nun diese statistischen Methoden hinter den Hirnbildern überprüft. Dabei liessen sie die Rohdaten von bereits durchgeführten Experimenten aus internatiosnal bekannten Forschungsprojekten noch einmal durch acht gängige Software-Pakete laufen. Alle Daten stammten aus Sessionen, bei denen nur der ­Ruhezustand gemessen wurde. Weil die Probanden ihre Gedanken dabei frei fliessen lassen, sollte keine spezielle ­Aktivität erkennbar sein.
  Doch dem war nicht so. Drei der acht Software-Pakete produzierten bis zu 70 Prozent falsch-positive Signale. Standardwert bei solchen wissenschaftlichen Auswertungen ist eine falsch-positive Rate von 5 Prozent. Anders gesagt: In mehr als der Hälfte der Fälle könnten die Methoden Aktivitäten in einer Hirnregion zeigen, wo gar keine ist. Betroffen waren ausgerechnet die drei Cluster-basierten Software-Produkte, die bei Forschern sehr beliebt sind, weil sie eher zu statistisch signifikanten Resultaten führen können.
  Dass die statistische Auswertung ein wunder Punkt des fMRI-Verfahrens ist, weiss man schon lange. 2009 legte der amerikanische Postdoktorand Craig Bennett einen toten Lachs in den Scanner und präsentierte ihm getreu dem üblichen Vorgehen ein paar Bilder von traurigen und fröhlichen Menschen. In der Auswertung fand er prompt in gewissen Hirnregionen des Lachses Aktivitäten. Bennett überschrieb seine Arbeit mit dem bewusst ironischen Titel «Toter Lachs kann emotionale Zustände von Menschen erkennen». Dann begann sich Anders Eklund mit der Frage zu beschäftigen. Bereits 2012 hatte der schwedische Forscher fMRI-Daten auf ihre Gültigkeit untersucht und ähnliche Resultate zeigen können, damals allerdings noch mit simulierten Daten.
  Dank immer mehr Computerpower ist es nun möglich geworden, den Test mit den Daten aus realen Versuchen durchzurechnen. «Man muss bedenken, dass die Software mit Wahrscheinlichkeiten rechnet», sagt der Schmerzforscher ­Michael Meier, der fMRI-Untersuchungen für die chiropraktische Medizin der Universitätsklinik Balgrist durchführt. Dabei seien die Grenzwerte bei der Auswertungssoftware entscheidend. «Diese werden oft grosszügig gesetzt, weil man dann eher Resultate sieht.» Diese seien dennoch mit statistischen Argumentationen vertretbar, so Meier. Deshalb sei es wichtig, dass sich der Forscher mit der statistischen Modellierung genaustens auskenne, um die Resultate nicht überzuinterpretieren. Manchmal spielt aber auch der hohe Publikationsdruck auf die Forscher eine Rolle, denn ohne schnelle und zahlreiche Publikationen bleibt einem eine wissenschaftliche Karriere oft verbaut.
  Dass Eklund mit seiner Arbeit in ein Wespennest gestochen hat, zeigt ein Blick in die Foren der Hirnforscher. Inzwischen werfen ihm verschiedene Neuroforscher vor, seine Aussagen seien übertrieben. Zudem bedeute der Fakt, dass so viele Studien falsch sein könnten, noch nicht, dass sie auch falsch seien. Tatsächlich stützen sich viele Studien nicht alleine auf fMRI-Bilder. Der amerikanische Neuroblogger Mark Reimers betont, dass der Wert von 70 Prozent falsch-positiven Ergebnissen nur ein Spitzenwert ist, der bei weitem nicht auf alle bisherigen Studien zutreffe.
  Sicher sein könnte man nur, wenn man von allen Studien die Rohdaten noch einmal über eine korrekte Software laufen liesse oder die Experimente wiederholen würde. Dies ist jedoch illusorisch, eine Stunde fMRI-Versuch kostet laut Michael Meier in der Schweiz mindestens 200 bis 300Franken. Die Datenmengen, die bei typischen Versuchen anfallen, sind zudem exorbitant gross. «Auf einem zentralen Server würden schnell einmal mehrere Peta­bytes zusammenkommen», sagt der Berner MRI-Forscher Christoph Boesch.
  Neue Wissenschaftskultur
  Gemäss den Experten wird Eklunds Arbeit in der Szene einiges bewegen. «Zuerst müssen die Einstellungen in der Software korrigiert werden», sagt ­Boesch. Bei einer der getesteten Softwares wurde dies laut dem Hersteller bereits gemacht. Zudem wäre es sinnvoll, wenn solche Experimente von Experten begleitet würden, die sich mit den mathematischen Methoden auskennen. «So könnten Artefakte viel rascher erkannt werden», sagt Boesch, der für den Nationalfonds auch Gesuche in diesem Bereich beurteilt.
  Eine andere Möglichkeit wäre die strikte Offenlegung aller Rohdaten und verwendeten Codes. Dadurch könnten die Reviewer oder andere interessierte Forscher die Resultate besser überprüfen. Einige wichtige Journals fordern dies bereits als Bedingung für eine Publikation. Laut Boesch sind entsprechende Anstrengungen auch bei der Forschungsförderung im Gange. Eine völlige Offenlegung sei jedoch gerade im medizinischen Bereich nicht einfach umsetzbar, weil die Daten unter anderem anonymisiert werden müssten, um den gesetzlichen Vorgaben des Datenschutzes zu genügen. Der Magnet­resonanzexperte stellt noch eine weiter gehende Forderung: «Publizieren von negativen Resultaten, reproduzieren von gemachten Experimenten, selbst nur mit den Rohdaten – dazu brauchte es eine neue Wissenschaftskultur, die solche Publikationen auch belohnt.»