20년 동안 연구자들은 뇌 영상 기술을 사용하여 사람의 뇌의 구조와 기능이 불안과 우울증에서 자살 충동에 이르기까지 다양한 정신 건강 질환과 어떻게 연결되는지 확인하려고 했습니다.
하지만 새 종이, 수요일 네이처에 게재된 이 연구의 많은 부분이 실제로 유효한 결과를 산출하고 있는지에 대한 의문을 제기합니다. 논문의 저자들은 그러한 연구의 대부분이 신뢰할 수 있는 결과를 생성하는 데 필요한 수보다 훨씬 적은 24명 미만의 참가자를 포함하는 경향이 있음을 발견했습니다.
“수천 명의 개인이 필요합니다.”라고 논문의 저자이자 세인트루이스에 있는 워싱턴 대학교 의과 대학의 정신과 연구원인 Scott Marek이 말했습니다. 그는 이 발견을 정신 건강을 더 잘 이해하기 위해 이미징을 사용하는 전형적인 연구에 대한 “거친 펀치”라고 설명했습니다.
자기 공명 영상 기술을 사용하는 연구는 일반적으로 표본 크기가 작다는 경고 문구로 결론을 완화합니다. 그러나 참가자를 모집하는 것은 시간과 비용이 많이 들고 시간당 $600에서 $2,000에 이른다고 Washington University School of Medicine의 신경과 전문의이자 이 논문의 다른 저자인 Dr. Nico Dosenbach는 말했습니다. 그는 뇌 영상을 사용하는 정신 건강 관련 연구에서 피험자의 중앙값이 약 23명이라고 덧붙였다.
그러나 네이처(Nature) 논문은 단지 24명의 피험자로부터 추출한 데이터가 일반적으로 신뢰할 수 있기에 불충분하며 실제로 “대량 부풀려진” 결과를 산출할 수 있음을 보여줍니다.”라고 Dosenbach 박사는 말했습니다.
분석을 위해 연구원들은 뇌 구조와 정신 건강에 대한 결론에 도달하기 위해 뇌 영상 기술을 사용하는 가장 큰 세 가지 연구를 조사했습니다. 세 가지 연구가 모두 진행 중입니다. 1,200명의 참가자가 있는 Human Connectome Project; 12,000명의 참가자가 참여한 청소년 뇌 인지 발달(ABCD) 연구; 35,700명이 참여한 UK Biobank 연구.
네이처(Nature) 논문의 저자들은 더 작은 조각이 오해의 소지가 있거나 “재현할 수 있는” 여부를 결정하기 위해 이 세 가지 연구 내 데이터의 하위 집합을 조사했으며, 이는 결과가 과학적으로 유효한 것으로 간주될 수 있음을 의미합니다.
예를 들어 ABCD 연구는 무엇보다도 뇌 회백질의 두께가 정신 건강 및 문제 해결 능력과 상관 관계가 있는지 여부를 조사합니다. Nature 논문의 저자들은 대규모 연구 내에서 작은 부분 집합을 살펴보았고 부분 집합이 전체 데이터 집합에서 얻은 결과와 비교할 때 신뢰할 수 없는 결과를 생성했음을 발견했습니다.
반면에 저자들은 수천 명의 대상이 포함된 표본 크기에서 결과를 생성했을 때 결과가 전체 데이터 세트의 결과와 유사하다는 것을 발견했습니다.
저자는 다양한 주요 연구에서 탐색된 수백 개의 뇌 영역과 다양한 샘플 크기를 사용하여 수백만 개의 계산을 실행했습니다. 연구자들은 수천 명 미만의 데이터 하위 집합이 전체 데이터 집합의 결과와 일치하지 않는 결과를 생성하지 않는다는 것을 거듭해서 발견했습니다.
Marek 박사는 논문의 결과가 정신 건강을 넘어 “절대적으로” 적용된다고 말했습니다. 유전체학 및 암 연구와 같은 다른 분야는 작은 표본 크기의 한계로 자체적인 판단을 했고 방향을 수정하려고 노력했다고 그는 지적했습니다.
“내 직감이 이것은 그 어떤 분야보다 인구 과학에 관한 것입니다.”라고 그는 말했습니다.
