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Illusionen aus dem Hirnscanner?


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Gehirn & Geist - epaper ⋅ Ausgabe 5/2022 vom 08.04.2022

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Bildquelle: Gehirn & Geist, Ausgabe 5/2022

Auf einen Blick: Die Tücken der Bildgebung

1Viele Erkenntnisse der modernen Hirnforschung verdanken wir der funktionellen Magnetresonanztomografie (fMRT). Denn sie erlaubt es, die Hirnaktivität mit einer hohen räumlichen Auflösung zu erfassen.

2Die Technik ist aber sehr fehleranfällig. Denn sie erfordert einen hohen Rechenaufwand, um das endgültige Resultat zu erhalten; dabei kann so einiges schiefgehen. Insbesondere die Statistik birgt zahlreiche Fallstricke.

3Wenn man einige Punkte beachtet, kann die fMRT durchaus verlässlich sein. Dazu zählt eine möglichst große Stichprobe und eine einheitliche Methode zur Korrektur so genannter multipler Vergleiche.

An einem Herbstnachmittag im Li Ka Shing Center der University of California in Berkeley betrachtete ich mein Gehirn. Ich hatte gerade zehn Minuten in einem 3-Tesla-MRT-Scanner verbracht, einer sehr teuren, magnetischen Gehirnkamera. Auf dem Rücken ...

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... liegend hatte ich meine Klaustrophobie heruntergeschluckt und dem lauten Getöse der Maschine gelauscht.

Zu der Zeit war ich Studentin der Neurowissenschaften im Neuroeconomics Lab der Universität. Es war das erste Mal, dass ich mein eigenes Gehirn sah – eine graue 3-D-Rekonstruktion auf dem schwarzem Hintergrund des Monitors.

Auf den ersten Blick schien das Abbild nicht viel mit mir zu tun zu haben: Meine Haare waren nicht zu sehen, nur der Schädelknochen mit einem Querschnitt des Hirngewebes im Inneren. Ich fuhr mit der Maus durch die horizontalen Ebenen und begutachtete die verzweigten, wurzelartigen Muster des Kleinhirns, die klaffenden Löcher der Ventrikel und die wellenförmigen Strukturen der Hirnrinde.

Diese erste Begegnung mit einem Hirnscanner hatte es mir angetan: Im folgenden Jahr begann ich meine Abschlussarbeit in Kognitionswissenschaften an der Harvard University in Cambridge. Mit Hilfe der funktionellen Magnetresonanztomografie (fMRT) wollte ich diejenigen Hirnregionen untersuchen, die an der sozialen Entscheidungsfindung beteiligt sind. Wenn wir verstehen, wie Vorurteile – neuronal betrachtet – entstehen, werden wir sie vielleicht eines Tages überwinden können, so meine Hoffnung. Dabei ahnte ich nicht, in welchen wissenschaftlichen Morast ich mich begeben hatte.

Die Magnetresonanztomografie hat in den letzten Jahrzehnten die Medizin revolutioniert. Sie ermöglicht es Ärzten, das Gehirn exakt abzubilden, um beispielsweise neurochirurgische Eingriffe zu planen. Der Einsatz in der Kognitionsforschung ist jedoch umstritten. Das liegt unter anderem daran, dass das Verfahren die neuronale Aktivität nur indirekt misst: Die bunten Bilder zeigen lediglich eine Veränderung des Blutflusses im Gehirn an. Außerdem erfordert die Technik einen enormen Rechenaufwand, um das eigentlich interessante Signal vom unwichtigen »Rauschen« zu trennen – Forscher müssen dabei diverse Entscheidungen treffen, die nicht selten zu Fehlern führen. Deshalb kämpft die Hirnbildgebung mit einer Vielzahl an Problemen, darunter Softwarefehler, statistische Fallstricke und fehlende Reproduzierbarkeit.

UNSERE EXPERTIN

Kelsey Ichikawa schloss ihr Studium an der Harvard University in Cambridge 2020 mit einem Bachelor in Neurobiologie und Philosophie ab und lebt derzeit in Kalifornien.

»Strecke deine Arme und Beine wie ein Seestern von dir!«, sagte mein Mentor Will zu unserer Versuchsperson. Sorgfältig führte er einen Metalldetektor über den Körper des Probanden. Das ist Pflicht vor jeder Messung, denn das 3-Tesla-Magnetfeld des Scanners im Harvard Center for Brain Science Neuroimaging ist stark genug, um einen Bürostuhl in die Röhre zu katapultieren. Alles, was magnetisch ist, wird schnell zu einem tödlichen Projektil.

Glücksspiel in der Röhre

Nachdem sich der Teilnehmer rücklings auf die Liege des Scanners gelegt hatte, setzten Will und ich ihm die Kopfspule auf – einen klobigen Helm, der hochfrequente Impulse zur Maschine aussendet und ebensolche von ihr empfängt. Unser Proband sollte eine Entscheidungsaufgabe lösen, bei der er wiederholt zwischen zwei Spielautomaten wählen musste: Das eine Gerät gab Spielern, die die politische Einstellung des Kandidaten teilten, eine Geldprämie, anderen Teilnehmern aber angeblich nicht. Das zweite Gerät gab Anhängern derselben politischen Partei ebenfalls Geld, zog jedoch bei Sympathisanten einer anderen Partei welches ein. Uns interessierte, welchen Automaten die Versuchspersonen bevorzugten.

Nachdem ich einen kleinen Schalter an der rechten Hand des Probanden befestigt hatte, ließen wir die Scannerliege langsam in die Röhre gleiten. Zurück im Kontrollraum startete Will die Messung. Und schon begann das rasante Hämmern des Scanners, der unüberhörbar seine Arbeit aufgenommen hatte.

Ein Maß für die Hirnaktivität

Ständig sind in unserem Gehirn Nervenzellen aktiv. Um herauszufinden, welche Hirnareale wir für bestimmte Aufgaben benötigen, messen Forscher daher die Hirnaktivität sowohl im Ruhezustand als auch in Aktion.

Die funktionelle Magnetresonanztomografie erfasst das so genannte BOLD-Signal (kurz für blood oxygenation level dependent), das vom Sauerstoffgehalt des Bluts abhängt. Weil Nervenzellen verstärkt Sauerstoff benötigen, sobald sie aktiv sind, gelangt mehr angereichertes Blut in die betreffende Hirnregion.

Der Neurobiologe Rick Born von der Harvard Medical School half mir, den Prozess zu verstehen. Er selbst erforscht die Sehrinde des Gehirns mit Hilfe der Elektrophysiologie. Wir saßen im Pausenraum seines Labors, und er strahlte diese besondere Art der Begeisterung aus, die viele Wissenschaftler haben, wenn sie über ihr Fachgebiet reden.

Eifrig zeichnete er ein Diagramm mit Pfeilen auf eine weiße Tafel und warf mit Begriffen wie »neuronale Spikes« und »extrazelluläres Feldpotenzial« um sich. Da man die Spikes, also die kurzen elektrischen Entladungen der Nervenzellen, beim Menschen in der Regel nicht direkt messen kann (dafür müsste man die Schädeldecke öffnen, was nur in medizinischen Fällen, etwa bei nicht anderweitig zu lindernder, schwerer Epilepsie zu rechtfertigen ist), müssen wir uns mit einer indirekten Technik wie der fMRT behelfen.

Wie aber erkennt das Gerät den sauerstoffreichen Blutfluss? Die Antwort liegt in der Welt der Atome und ihren physikalischen Eigenschaften verborgen: Ein wichtiges Merkmal ist die magnetische Resonanz der Atomkerne – daher auch die Buchstaben »M« und »R« in fMRT. In einem sehr starken Magnetfeld richten sich die Wasserstoffatome aneinander aus (siehe »Das physikalische Prinzip«). Ein gut koordinierter Hochfrequenzimpuls aus dem MRT-Gerät stößt sie aus ihrer Position, wie ein Finger, der eine Metallfeder umbiegt. Sobald man die Feder loslässt, springt sie zurück und pendelt sich langsam wieder in Ausgangsstellung ein.

Choreografie der Wasserstoffatome

So ähnlich verhält sich das mit den Wasserstoffatomen im Kopf: Diejenigen im Schädelknochen kehren in einer anderen Geschwindigkeit wieder in den Ursprungszustand zurück als jene in der Hirnrinde. Aus diesen Daten kann die Software des Scanners Bilder von der Gewebestruktur erzeugen.

Das Gehirn des toten Lachses reagierte auf emotionale Gesichtsausdrücke

Allerdings vermag die fMRT mehr zu leisten, als nur die Anatomie des Körpers darzustellen. Das »f« steht für »funktionell« und bedeutet, dass hier (indirekt) die Aktivität von Nervenzellen erfasst wird. Auch das geht auf die magnetische Resonanz der Wasserstoffatome zurück. Jedes der Atome hat einen so genannten rotierenden Spin – eine »Präzessionsfrequenz«. Ein Hochfrequenzimpuls lenkt die Protonen nicht nur aus, sondern synchronisiert auch ihre Spins miteinander, indem er ihre Präzessionsfrequenzen angleicht – ähnlich einer koordinierten Choreografie. Nach dem Impuls kehrt allmählich wieder das alte Durcheinander ein: Die Protonen kippen in ihre aufrechte Stellung zurück und drehen sich mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten, als würden einzelne Tänzer mit ihrem Solo beginnen.

Die Desynchronisation im Magnetfeld läuft bei sauerstoffreichem Blut in einer anderen Geschwindigkeit ab als bei sauerstoffarmem. Dieser Unterschied ist es, der dem BOLD-Signal zu Grunde liegt und funktionelle Hirnbildgebung erst möglich macht.

Das »T« in fMRT schließlich steht für »Tomografie«, zu Deutsch »Schichtaufnahmeverfahren« (im Englischen heißt es »fMRI«, wobei »I« für »Imaging«, »Bildgebung«, steht). Beim Scannen wird das Gehirn der Versuchsperson in kleine Würfel unterteilt, Voxel genannt – das dreidimensionale Pendant von Pixeln. Der Scanner erfasst das BOLD-Signal in jedem Voxel. Diese haben ein Volumen von 1 bis 27 Kubikmillimeter, je nach Gerät und Einstellung. Das klingt winzig, ist aber in Bezug auf die Größe von Nervenzellen riesig. Denn das Gehirn enthält, grob überschlagen, 100 Milliarden Neurone, und ein einzelnes Voxel in der menschlichen Hirnrinde kann allein 500 000 davon beinhalten.

Und damit kommen wir zum ersten Problem der funktionellen Magnetresonanztomografie: Die Zellen eines Voxels verhalten sich alles andere als einheitlich. Sie können sich gegenseitig anregen, hemmen oder kleinere Subpopulationen bilden; aber alles, was die fMRT registriert, ist die Nettodifferenz von sauerstoffarmem zu sauerstoffhaltigem Blut im gesamten Voxel, und zwar alle zwei Sekunden. Das ist so, als wollte man aus 500 000 Einzelstimmen eine allgemeine politische Einstellung destillieren.

Nachdem Will und ich fast 50 Personen gescannt hatten, war es an der Zeit, die Terabytes an Daten zu verarbeiten. Ich holte mir einen Kaffee und stellte mich auf eine lange Nacht in der Bibliothek ein. Meine Aufgabe war es, die Qualität der Aufnahmen zu prüfen. Ich suchte darin nach unnatürlichen Streifen oder ungewöhnlichen Lichtflecken. Mit einer speziellen Software sah ich mir die funktionellen Rohdaten an – ein grauschwarzes Video eines unscharfen Gehirns, das langsam pulsiert.

Die Rohdaten aus dem Scanner sind im Wesentlichen eine vierdimensionale Matrix, die im Lauf der Zeit Veränderungen in jedem Voxel aufzeichnet. Sobald ein Gehirn in dieser numerischen Form vorliegt, kann man eine Menge damit machen, etwa verformen (warp), glätten (smooth) und filtern – Vorgänge, die Forscher unter dem Begriff »Preprocessing« (deutsch: Vorverarbeitung) zusammenfassen.

Bl0ß nicht zucken!

Bereits kleinste Kopfbewegungen der Versuchsperson von mehr als drei Millimetern können verzerrte und damit unbrauchbare Bilder erzeugen. Das Preprocessing hilft dabei, diese winzigen Bewegungen zu korrigieren. Dazu nutzt die Software mathematische Transformationen, die das Gehirn wieder in die richtige Position bringen. Sie dehnt, verschiebt oder schrumpft die Voxel so, dass sie einmal mit dem anatomischen Scan des individuellen Gehirns und einmal mit einer standardisierten Gehirnschablone übereinstimmen.

Das menschliche Gehirn weist eine beträchtliche Variabilität auf: So besitzen einige von uns etwa eine leicht schiefe Hemisphäre, einen markanten Hinterhauptslappen oder einfach ein insgesamt größeres Denkorgan. Wollen wir die Gehirnaktivität mehrerer Versuchspersonen miteinander vergleichen, kommen wir also nicht umhin, jeden einzelnen Hirnscan an eine standardisierte Schablone anzupassen.

Es wundert kaum, wenn Forscher noch einmal an den Analyseparametern drehen, um zu sehen, ob sich nicht doch ein signifikanter Effekt in den Daten findet

Außerdem glätten die Algorithmen die Daten räumlich. Sie bilden einen Mittelwert aus der Aktivität benachbarter Voxel und versuchen so, das Rauschen zu eliminieren – zumindest das, was wir für Rauschen halten; man hofft immer, nicht das eigentliche Signal herauszufiltern, das für das Experiment von Interesse ist. Das ist so, als würde man mit dem Finger über eine Bleistiftzeichnung reiben, um die Linien zu verwischen. Das führt zu homogeneren Bildern, verringert aber im Gegenzug die räumliche Auflösung.

Es gibt diverse Varianten des Preprocessing. Trotz der Bemühungen des Stanford Center for Reproducible Neuroscience, die Schritte zu vereinheitlichen, existieren bislang noch immer kaum Standards, an die sich das gesamte Forschungsfeld hält. Viele Entscheidungen sind daher dem Ermessen jedes einzelnen Wissenschaftlers überlassen: Welches Betriebssystem, welche Software und welche Scanner-Hardware nutze ich? All das kann die Studienergebnisse erheblich beeinflussen.

»Der Vorteil der Magnetresonanztomografie ist ihre Flexibilität«, sagt Bruce Fischl, Direktor des Computational Core am Martinos Center in Boston und einer der ersten Pioniere der fMRT-Forschung. »Man kann damit Bilder von Strukturen und Funktionen oder Karten der neuronalen Konnektivität erzeugen, ja sogar chemische Veränderungen untersuchen.« Die Kehrseite der Flexi- bilität sei aber die fehlende Standardisierbarkeit zwischen verschiedenen Laboren.

Was Hirnscans verlässlicher macht

Einige fMRT-Studien weisen bedenkliche Schwachstellen auf. Nutzt man die Methode jedoch verantwortungsvoll, können die Ergebnisse sehr wohl verlässlich sein (siehe auch Gehirn&Geist 11/2020, S. 50). Folgende Punkte gilt es zu beachten:

1) Lieber die Aktivität des gesamten Gehirns analysieren statt lokaler Hotspots

2) Wer Aussagen über Individuen machen möchte, braucht sehr viele Probanden und sollte jeden einzelnen möglichst oft und lange scannen.

3) Die Analyseverfahren sollten standardisiert werden. Einen einzigen Goldstandard wird es nicht geben können, weil sich dafür die Studien zu stark unterscheiden. Aber eine feste Vorauswahl an Methoden wäre hilfreich.

4) Multiple Tests korrigieren! Sonst erhält man zu viele falsch positive Resultate. Auch hier wäre eine einheitliche Methode und ein fester Schwellenwert wünschenswert.

5) Wissenschaft allgemein transparenter machen: Daten und Analysen offenlegen, auch Nullresultate publizieren. Das hilft, die Methoden zu verbessern und den Ergebnissen mehr Vertrauen zu schenken.

Will und ich starrten auf ein verwaschenes Gehirn – das Aggregat der statistischen Daten aller unserer Probanden. Es wies keinerlei Farbe auf, keine Hotspots, keine Cluster, die irgendetwas über die Ergebnisse unseres Experiments verraten könnten. Wir hatten die Phase des Preprocessing beendet und waren bei der eigentlichen statistischen Analyse angelangt.

Unsere Hypothese lautete: Die Versuchspersonen, die den Spielautomaten gewählt hatten, der anders Denkende bestraft, weisen in den Belohnungszentren unterhalb der Hirnrinde eine andere neuronale Aktivität auf als die übrigen Teilnehmer. Nach all den Nächten, die wir mit Scannen verbracht hatten, den Wochenenden in der Bibliothek und den vielen Stunden der Fehlersuche hatte ich gehofft, dass wir ein spannendes Ergebnis sehen würden. Aber wir fanden nichts – es war ein so genanntes Nullresultat. Glücklicherweise handelte es sich nur um eine vorläufige Analyse, aber ich war trotzdem entmutigt.

Das Gehirn ist aktiv, wenn wir nichts tun

Es ist ein verbreiteter Irrglaube, dass fMRT-Studien uns verraten, welche Hirnregionen bei bestimmten Aufgaben aktiv sind. Denn aktiv ist das Gehirn auch dann, wenn wir nichts tun. Der Scanner kann uns lediglich verraten, welche Areale sich bei einer Aufgabe stärker regen als bei einer anderen (siehe »Ein Maß für die Hirnaktivität«).

Um diese Regionen zu ermitteln, nutzen Forscherinnen und Forscher in der Regel einen so genannten Nullhypothesentest. Dabei legen sie zuvor einen statistischen Schwellenwert fest, der bestimmt, ab welchem Aktivitätszuwachs ein Voxel als signifikant markiert wird. Dieser Voxel erscheint dann in der Aufnahme rot oder gelb gefärbt. Statistische Schwellenwerte machen den Unterschied zwischen einem aussagekräftigen Ergebnis, das in Fachzeitschriften veröffentlicht werden kann, und einem Nullresultat, das in der Schublade verschwindet.

Wissenschaftler stehen unter einem enormen Druck, positive Ergebnisse zu veröffentlichen, vor allem angesichts des hart umkämpften akademischen Arbeitsmarkts. Dieser ist stark auf die Publikationsrate als Maß für die wissenschaftliche Leistung fixiert. Wenn eine fMRT-Studie kein befriedigendes Ergebnis erzielt, kann man nicht ohne Weiteres noch einmal von vorne beginnen. Denn Experimente im Hirnscanner sind sehr teuer und zeitaufwändig – meine eigene Studie kostete mehr als 25 000 US-Dollar und dauerte über ein Jahr.

Da wundert es kaum, wenn Forscher versucht sind, noch einmal an den Analyseparametern zu drehen, um nicht doch einen signifikanten Effekt in den Daten zu finden. »Die fMRT unterliegt vielen Freiheitsgraden, die es einem erlauben, mit den Daten herumzuspielen, bis man das sieht, was man sehen möchte«, meint auch Rick Born.

Eines der größten Probleme sind jedoch die so genannten multiplen Vergleiche (multiple comparisons), die bei der Analyse durchgeführt werden – also sehr viele statistische Tests. Sie können das Ergebnis stark verzerren. Stellen Sie sich beispielsweise vor, Sie würden 100 000 Fremde befragen, ob sie Beyoncé persönlich kennen. Keiner dieser Menschen kennt sie tatsächlich, aber bei jeder Person besteht im Schnitt eine fünfprozentige Wahrscheinlichkeit, dass sie lügt. Am Ende ha- ben Sie 5000 Bekannte von Beyoncé gezählt, obwohl in Wahrheit niemand je Kontakt zu ihr hatte. Hätten Sie 100 Fremde gefragt, wären nur fünf Falschaussagen dabei gewesen. Das heißt, je mehr Testungen, desto mehr falsch positive Ergebnisse.

Genauso ist es mit den fMRT-Daten: Das Gehirn einer Versuchsperson umfasst hunderttausende Voxel, und jeden einzelnen testet die Software auf Signifikanz. Allein auf Grund der schieren Anzahl wird man mit ziemlicher Sicherheit signifikante Effekte finden, wo eigentlich keine sind.

Besonders eindrücklich führte Craig Bennett, damals Postdoc an der University of California in Santa Barbara, das Problem der multiplen Tests an einem toten Lachs vor. 2009 legte er den Fisch in einen Hirnscanner, zeigte ihm Bilder von Menschen in verschiedenen sozialen Situationen und wertete anschließend die Daten aus. Und siehe da: Das Gehirn des gestorbenen Lachses reagierte verstärkt auf emotionale Gesichtsausdrücke! Letztlich hatte der MRT-Scanner nur Rauschen registriert, was aber ausreichte, um einige Voxel als signi- fikant aktiv zu markieren. Da Bennet die multiplen Tests (bewusst) nicht korrigiert hatte, schien er damit eine nicht vorhandene Hirnaktivität entdeckt zu haben.

Wissenschaftler stehen unter einem enormen Druck, positive Ergebnisse zu veröffentlichen

Für eine entsprechende Korrektur müssen die Forscher strenge Schwellenwerte für die statistische Signifikanz festlegen. Dabei ist es gar nicht leicht, den richtigen Wert zu treffen. »Als Forscher steht man vor der Wahl: Willst du damit leben, dass Signale unentdeckt bleiben? Oder lieber Dinge zeigen, die in Wirklichkeit nicht existieren?«, beschreibt Fischl das Dilemma. Es gilt also abzuwägen zwischen falsch positiven (Rauschen wird fälschlicherweise als Signal erkannt) und falsch negativen Ergebnissen (das Signal geht im Rauschen unter).

Die Fachleute haben sich hier noch nicht auf das richtige Maß an Strenge einigen können. Darüber hinaus haben die Korrekturverfahren selbst einige Schwächen: Sie gehen etwa von der Annahme aus, dass die Voxel unabhängig voneinander sind, also die Aktivität des einen Voxels mit der des benachbarten nichts zu tun hat. Das stimmt so aber nicht, weil Nervenzellen oft in großen Verbänden aktiv werden.

2016 erschütterte eine weitere Studie die Welt der Hirnbildgebung. Anders Eklund, Thomas E. Nichols und Hans Knutsson hatten die gängigen fMRT-Analyseprogramme auf Schwachstellen untersucht und waren fündig geworden: Mehrere Softwarefehler erhöhten die Wahrscheinlichkeit, falsch positive Ergebnisse zu erhalten, erheblich – in einigen Fällen auf über 70 Prozent statt der von den meisten Forschern angenommenen Fehlerquote von 5 Prozent.

Die Enthüllung der schwedischen und britischen Forscher stellte die Ergebnisse diverser früherer Hirnforschungsstudien in Frage: darunter Erkenntnisse über die neuronalen Wurzeln von Persönlichkeit, von Lernprozessen und von Entscheidungen.

Als ich von den Arbeiten von Bennet, Eklund und Co. erfuhr, begann ich zu zweifeln: War die Forschung, die ich betrieb und über die ich las, überhaupt real? Bruce Rosen, Direktor des Martinos Center for Biomedical Imaging in Massachusetts, beruhigte mich. Die Lachsstudie habe lediglich gezeigt, wie man es nicht machen sollte. Und was die Untersuchung von Eklund und Kollegen angeht, räumte er ein: »Das war eine hervorragende statistische Arbeit.« Er glaubte jedoch, ihre Bedeutung sei übertrieben worden, da sie gar nicht so viele Studienergebnisse für ungültig erklärt habe – allerdings zum Teil sehr wichtige. Sie habe aber eine Menge Presse bekommen und die fMRT plötzlich einen angeknacksten Ruf.

Manche Experten lassen sich ihre optimistischen Zukunftsvisionen von den kritischen Stimmen jedoch nicht ruinieren. So schrieb der US-amerikanische Informatiker und Tech-Unternehmer Jerry Kaplan 2019 im »Wall Street Journal« einen Artikel mit dem Titel »The Machines That Will Read Your Mind« (zu Deutsch: »Die Maschinen, die deine Gedanken lesen werden«). Darin beleuchtet er eine mögliche Verschmelzung von künstlicher Intelligenz mit fMRT und entwirft alle möglichen Szenarien, in denen der Hirnscanner beispielsweise Lügen erkennt oder beurteilen hilft, ob ein Angeklagter schuldig ist.

Der Wunsch, am Gehirn abzulesen, ob jemand die Wahrheit sagt, ist nicht neu. Seit 2008 versuchen sich US-Unternehmen wie No Lie MRI und Cephos an der Lügendetektion per Hirnscanner und bieten ihre Dienste Juristen an, um beispielsweise Alibis zu überprüfen. Die meisten Wissenschaftler sind sich jedoch einig, dass die Technologie für den Zweck noch nicht ausgereift ist, und zahlreiche Gerichte in den USA haben schon Anträge auf fMRT-basierte Beweise abgelehnt.

Bruce Rosen versteht, warum die fMRT-Bilder für viele eine besondere Überzeugungskraft haben. »Man sieht einen Fleck im Gehirn und denkt: ›Das ist ein klares Zeichen‹. Dabei handelt es sich lediglich um Wahrscheinlichkeiten.«

Was erwarten wir von der Hirnbildgebung?

Im März 2020, in derselben Woche, in der die Weltgesundheitsorganisation Covid-19 zu einer globalen Pandemie erklärte, reichte ich meine Abschlussarbeit ein. Sie enthielt den Bericht über mein fMRT-Experiment, einschließlich des Nullresultats, sowie Ideen für künftige weitere Analysen. Ich bin stolz auf meine Arbeit und hatte viel Spaß beim Erheben und Auswerten der neuronalen Daten. Aber währenddessen musste ich immer wieder feststellen, wie wichtig es ist, verantwortungsbewusst mit der Hirnbildgebung umzugehen (siehe auch »Was Hirnscans verlässlicher macht«, S. 69). Die Magnetresonanztomografie hat uns wichtige Erkenntnisse über das menschliche Gehirn beschert, etwa über die Organisation des Kortex. Laut der Neurowissenschaftlerin Nancy Kanvisher vom McGovern Institute des MIT ist man erst durch dieses Wissen in der Lage, die Entwicklung und Evolution des menschlichen Geistes weiter zu erforschen.

MEHR WISSEN AUF »SPEKTRUM.DE«

Weitere Methoden der Neurowissenschaften stellen wir in unserem Gehirn&Geist Dossier »Die Eroberung des Gehirns« vor:

www.spektrum.de/shop

Außerdem wissen wir dank fMRT heute einiges über das so genannte Ruhezustandsnetzwerk des Gehirns, das immer dann aktiv ist, wenn wir nichts tun. So war lange Zeit nicht klar, dass es unter anderem eine wichtige Rolle für das autobiografische Gedächtnis und das Schmieden von Zukunftsplänen spielt.

Wir sollten uns überlegen, was wir von wissenschaftlichen Ergebnissen erwarten und welche Autorität wir ihnen verleihen. Wenn wir davon reden, dass ein Hirnareal »aufleuchtet«, dann sollten wir im Hinterkopf haben, wie diese Färbung zu Stande gekommen ist. Denn ein bunter Fleck auf einem Hirnscan ist lediglich eine von vielen Möglichkeiten das Ergebnis einer Wahrscheinlichkeitsrechnung darzustellen. H

© Nautilus https://nautil.us/the-trouble-with-brain-scans-9671

QUELLEN

Bennett, C. M. et al: Neural correlates of interspecies perspective taking in the post-mortem Atlantic salmon. NeuroImage 47, 2009

Eklund, A. et al.: Why fMRI inferences for spatial extent have inflated false-positive rates. PNAS 113, 2016

Farah, M. J. et al.: Functional MRI-based lie detection: Scientific and societal challenges. Nature Reviews Neuroscience 15, 2014

Dieser Artikel im Internet: www.spektrum.de/artikel/1995202