Neuroscienze, crisi di credibilità


Le ricerche nel campo delle neuroscienze sono, in media, poco affidabili, raramente riproducibili e viziate da campioni troppo limitati. A lanciare l'allarme un team di ricercatori che ha esaminato 48 meta analisi pubblicate nel 2011, rilevando tra l'altro che l'uso delle tecniche di neuroimaging in particolare fa crollare l'affidabilità

Se foste un neuroscienziato e doveste verificare una certa ipotesi - per esempio, che la cioccolata migliora l'umore - il vostro esperimento avrebbe in media solo il 20 per cento di probabilità di dare risultati affidabili. Questa è l'amara conclusione di un articolo apparso su Nature Reviews Neuroscience, frutto di una collaborazione internazionale guidata da Marcus Munafò, psicologo dell'Università di Bristol. 

Gli autori hanno condotto uno screening su 48 meta analisi effettuate su studi di neuroscienze e pubblicate nel 2011, e ne hanno calcolato il loro potere statistico, un indicatore che misura la probabilità che, data un'ipotesi corretta, l'esito dello studio progettato per verificarla sia effettivamente positivo. E' così risultato che il potere statistico medio degli studi esaminati si assesta intorno al 21 per cento: sale al 31 per cento se ci si limita a quelli che coinvolgono modelli animali, e precipita fino all'8 per cento per studi che sfruttano tecniche di neuroimaging. 

Questi dati fotografano un ambito di ricerca che, sebbene in crescita e anche molto popolare tra il grande pubblico, offre pochissime certezze. Tra le cause individuate dagli autori, una è di natura strategica, e non riguarda solo le neuroscienze. Un risultato netto, con una tesi apparentemente valida in generale, ha molte più probabilità di essere pubblicato rispetto a un altro che si regga solo grazie a una lunga serie di ipotesi stringenti. Tuttavia è facile che una ricerca rigorosa produca risultati parziali e complicati da enunciare. La corsa alla notizia chiara penalizza le ricerche più scrupolose ed è una politica a cui non sfuggirebbero nemmeno le riviste più accreditate. 

E nell'ottica della legge del publish or perish, ecco che la maggioranza dei ricercatori tende ad accontentarsi di un metodo meno rigoroso pur di ottenere un risultato più netto, anche se meno realistico, e sceglie strumenti statistici a maglie larghe che generano falsi positivi il 97 per cento delle volte. Un danno che si ripercuote sulla ricerca stessa, che si trova a fare i conti con una letteratura imprecisa e grossolana. 

Una ragione che rende gli esperimenti di neuroscienze particolarmente inaffidabili è l'abitudine a ricorrere a campioni troppo piccoli, legata al fatto che, quando gli studi richiedono l'uso di cavie, si cerca di limitare il numero di animali sacrificati. Munafò e colleghi sono consapevoli di questa necessità, "ma anche un basso potere statistico ha le sue conseguenze etiche: una scienza poco credibile è inefficiente e sprecata", e rende vana la morte delle cavie utilizzate.

L'articolo lancia un secondo avvertimento: anche un risultato che sembra statisticamente significativo, proposto da una ricerca con basso potere statistico, può facilmente rivelarsi falso. Il sistema attuale fa proliferare le ricerche piccole e approssimative, i cui risultati possono rallentare e compromettere le ricerche successive. 

Ma qualche soluzione, secondo Munafò, c'è. Prima di tutto, è importante che gli autori delle pubblicazioni specialistiche siano trasparenti sugli eventuali limiti del proprio lavoro, indichino nei loro articoli qualsiasi procedura si discosti dalla prassi comune e qualsiasi fattore che possa aver influenzato i dati in una certa direzione. Più in generale, un metodo vincente può essere quello di creare reti di gruppi di ricerca che possano controllare a vicenda gli esperimenti, verificarne la riproducibilità e fornire così un bacino più ampio di campioni. 
[fonte lescienze]

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