Fehlerhafte Auswertungen der funktionellen Magnetresonanztomographie

Bis heute sind noch längst nicht alle Geheimnisse des menschlichen Gehirns gelöst und die grauen Zellen stellen die Forscher immer wieder vor scheinbar unlösbare Rätsel. Aber bildgebende Untersuchungsverfahren wie die funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) ermöglichen es Ärzten und Forschern einen Einblick in das Gehirn zu erhalten und Rückschlüsse auf die Aktivität bestimmter Hirnregionen in gewissen Situationen ziehen zu können. So soll beispielsweise festgestellt werden, welcher Teil der grauen Masse für Angst verantwortlich ist, indem Versuchspersonen eine Schlange mit in das Aufnahmegerät gelegt wird. Doch nun scheint es so, als sein viele Ergebnisse der fMRT-Untersuchungen fehlerhaft.

Das Verfahren

Die funktionelle Magnetresonanztomographie arbeitet, wie der Name bereits vermuten lässt, mit großen Magnetfeldern und liefert sozusagen ein Live-Video direkt aus dem Gehirn ohne den Schädel zu öffnen. Mithilfe der Magnetfelder wird die Sauerstoffsättigung in verschiedenen Hirnarealen sichtbar gemacht, was Rückschlüsse auf die Aktivität zulässt. Verbindet man diese Untersuchungen mit einem experimentellen Aufbau, in dem zum Beispiel eine bestimmte Emotion provoziert wird, erhält man eine Vorstellung davon, wo das Gehirn bei dieser Emotion aktiv wird.

Um ein dreidimensionales Bild eines fMRT zu erhalten, werden die einzelnen Bildpunkte unter Verwendung eines automatisierten Algorithmus zu sogenannten Clustern zusammen gefasst. So können ganze Regionen abgebildet werden. Doch diese Auswertung durch feststehende Algorithmen bietet bereits seit Längerem eine Kritikgrundlage unter Experten. Immerhin konnte mit einem fMRT-Bild fälschlicherweise Hirnaktivität bei einem toten Lachs nachgewiesen werden. Aber Fehler können nun einmal passieren.

Neue Studie und viele Fehler

Ein Team aus Forschern um Anders Eklund von der Universität Linköping und der University Warwick untersuchte nun die absatzstärksten Programme für die Auswertung von fMRT-Aufnahmen auf ihre Zuverlässigkeit. Ihre Ergebnisse könnten bestehende Forschungsergebnisse aus der Hirnforschung nachhaltig ändern, denn Eklund und seine Kollegen gehen davon aus, dass 70 Prozent der Auswertungen sowohl positiv als auch falsch seien. Das würde bedeuten, dass möglicherweise 40.000 Fachpublikationen auf fehlerhaften Auswertungen basieren und überarbeitet werden müssten.

Eklund und seine Kollegen überprüften knapp 500 Datensätze gesunder Menschen, die keiner besonderen Situation ausgesetzt wurden. Mehrere Millionen Prüfungen wurden durch zufällig gruppierte Stichproben der Datensätze überprüft und verglichen, bevor die Forscher zu dem Schluss kamen, dass etwa 70 Prozent der ursprünglich festgestellten Hirnaktivität eigentlich nicht zu messen sei. Eine solch hohe Fehlerquote begründe berechtigte Zweifel an der von Eklund überprüften Vorgehensweise. Schließlich wären fünf Prozent Fehler vertretbar, aber 70 sprengen doch den Rahmen, so die Forscher.

Was bedeutet das für die Zukunft?

Die Ergebnisse von Eklund und seinem Team bedeuten nicht, dass ein fMRT eine fehlerhafte Untersuchungsmethode darstellt, aber dass die Auswertung der gewonnenen Daten überdacht werden müsste. Obwohl die aufwendige Open-Data-Methode von Eklund zeit- und damit auch kostenintensiver ist als bisherige Auswertungsmethoden des fMRT, seien die Ergebnisse verlässlicher, so die Forscher selbst. Bestehende Auswertungsprogramme der fMRT-Aufnahmen müssten einzeln geprüft werden, um Fehler in Zukunft vermeiden zu können. Gegebenenfalls müssten darüber hinaus auch Ergebnisse der Hirnforschung, die auf fMRT-Aufnahmen beruhen, überprüft und richtig gestellt werden. Gerade technische Erneuerungen und der aktuelle Stand müssten den Ansatz von Eklund und seines Team für die breite Masse zugänglich machen.