Nova iniciativa lançada para apoiar a revelação e a aplicação da pesquisa da psicologia

Nos últimos anos, os esforços para compreender os funcionamentos da mente tomaram em novo-encontraram a urgência. São não somente as desordens psicológicas e neurológicas -- da doença de Alzheimer e dos cursos ao autismo e à ansiedade -- tornando-se mais difundidas, as novas ferramentas e os métodos emergiram de que permita que os cientistas explorem a estrutura, e actividade dentro, o cérebro com maior granulosidade.

A casa branca lançou a iniciativa do CÉREBRO o 2 de abril de 2013, com o objectivo de apoiar a revelação e a aplicação das tecnologias inovativas que podem criar uma compreensão dinâmica da função do cérebro. A iniciativa apoiou mais de $1 bilhões na pesquisa e conduziu-os às introspecções novas, às drogas novas, e às novas tecnologias para ajudar indivíduos com desordens do cérebro.

Mas esta riqueza da pesquisa vem com desafios, de acordo com Russell Poldrack, um professor da psicologia com uma computação dobrada na Universidade de Stanford. A psicologia e a neurociência esforçam-se para construir no conhecimento de seus pesquisadores díspares.

A “ciência é significada ser cumulativa, mas os problemas metodológicos e conceptuais impediram o progresso cumulativo na ciência psicológica,” Poldrack e os colaboradores de Stanford, faculdade de Dartmouth e universidade estadual do Arizona escreveram em um papel das comunicações da natureza para fora em maio de 2019.

ARQUIVISTA DOS DADOS

A parte do problema é prática. Com centenas de grupos de investigação que empreendem a pesquisa original, um repositório central é necessário hospedar e dados da parte, comparar e combinar estudos, e incentivar reusar dos dados. Para endereçar este desafio curadorial, em 2010 Poldrack lançou uma plataforma chamada OpenFMRI para compartilhar de estudos do fMRI.

“Eu tinha pensado por muito tempo que a partilha de dados era importante para um número de razões,” expliquei Poldrack, “para a transparência e a reprodutibilidade e para ajudar-nos igualmente agregados através dos lotes de estudos pequenos a melhorar nossa potência responder a perguntas.”

OpenFMRI veio quase cem conjunto de dados, e em 2016 subsumed em OpenNeuro, uma plataforma mais geral para hospedar estudos da imagem lactente de cérebro. Essa plataforma tem hoje mais de 220 conjunto de dados, incluindo algum como “o estudo sonolento do cérebro de Éstocolmo” e “o processamento neural dos estímulos musicais e Nonmusical emocionais na depressão,” que foram centenas transferidas de épocas.

Os conjunto de dados da imagem lactente de cérebro são relativamente grandes e exigem um grande repositório abrigá-los. Quando desenvolvia OpenFMRI, Poldrack girou para o centro de elaboração avançado Texas (TACC) na Universidade do Texas em Austin para hospedar acima e servir os dados.

Uma concessão da fundação de Arnold permitiu que hospedasse OpenNeuro em serviços de Web das Amazonas por alguns anos, mas recentemente Poldrack girou outra vez para TACC e para outros sistemas que são parte do ambiente extremo NSF-financiado da descoberta da ciência e da engenharia (XSEDE) a servir como o cyberinfrastructure para a base de dados.

A parte do sucesso do projecto é devido à revelação de um padrão comum, OFERECE -- Estrutura de dados da imagem lactente de cérebro (BIDS) -- que permite que os pesquisadores comparem e combinem estudos em uma maneira das maçã-à-maçãs. Introduzido por Poldrack e por outro em 2016, ganhou a aceitação próximo-imediata e cresceu na + para dados neuroimaging.

Como parte da criação padrão, Poldrack e seus colaboradores construíram um Validator com suporte na internet para fazê-lo fácil determinar se seus dados encontram o padrão.

Os “pesquisadores convertem seus dados em OFERTAS formatam, transfira ficheiros pela rede seus dados e obtem validado na transferência de ficheiro pela rede,” Poldrack disse. “Uma vez que passa o Validator e o obtem transferida ficheiros pela rede, com um clique de um botão pode ser compartilhada.”

A partilha de dados apenas não é o objetivo do fim destes esforços. Finalmente, Poldrack gostaria de desenvolver os encanamentos para a computação que pode ràpida analisar conjunto de dados da imagem lactente de cérebro em uma variedade de maneira. Está trabalhando com o projecto de CBrain, baseado na universidade de McGill em Montreal, em Canadá, para criar os trabalhos containerized que os pesquisadores podem usar para executar estas análises sem exigir muita experiência de computação avançada, e o independente de que sistema estão usando.

Igualmente está trabalhando com um outro projecto chamado BrainLife.io baseado na universidade de Indiana, que usa recursos de XSEDE, incluindo aquelas em TACC, para processar os dados, incluindo dados de OpenNeuro.

Muitos dos conjunto de dados de OpenNeuro estão agora disponíveis em BrainLife, e há um botão naqueles conjunto de dados que tome um directamente à página relevante em BrainLife, onde podem ser processadas e analisado usando uma variedade de apps cientista-revelados.

“Além do que a partilha dos dados, uma das coisas que tendo este padrão comum dos dados nos tem recursos para é a capacidade para analisar automaticamente dados e fazer o tipo do pre-processamento e do controle da qualidade que nós fazemos frequentemente em dados da imagem lactente,” ele explicou. “Você apenas aponta o recipiente na série de dados, e apenas executa-a.”

SUPOSIÇÕES DA RECONSIDERAÇÃO DISCIPLINE-WIDE

As coisas seriam simples se formatando, armazenamento, e de partilha eram os únicos problemas que o campo enfrentou. Mas que se os pesquisadores comuns dos métodos usados analisando estudam polarizações e erros introduzidos, conduzindo a uma falta da reprodutibilidade? Além disso, que se as suposições subjacentes sobre a maneira a mente trabalhada eram fundamental defeituoso?

Um estudo publicou em 2018 no comportamento humano da natureza que procurou replicate 21 sociais e os papéis da ciência comportável da natureza e da ciência encontraram que somente 13 poderiam com sucesso ser replicated. Um outro meta-estudo sob a égide do centro para a ciência Open, tornou a colocar em funcionamento 28 estudos clássicos e do contemporâneo na psicologia e encontrou que 14 não replicate. Isto conduziu às suspeitas retroactivos sobre o valor das décadas dos resultados.

Poldrack e seus colaboradores endereçaram os problemas metodológicos e da suposição em seu papel recente das comunicações da natureza aplicando uns métodos estatísticos mais rigorosos para tentar descobrir as estruturas subjacentes da mente, um processo que chama “a descoberta dados-conduzida da ontologia.”

Aplicando a aproximação aos estudos da auto-regulação, os pesquisadores testaram a capacidade de questionários da avaliação e tarefa-basearam estudos para prever a probabilidade de um indivíduo de ser em risco do alcoolismo, da obesidade, do abuso de drogas, ou de outro edições auto-regulamento-relacionadas.

Em seu estudo, 522 participantes tomaram 23 estudos do auto-relatório e executaram 37 tarefas comportáveis. De cada um destas 60 medidas, a equipe derivou o pensamento múltiplo das variáveis dependentes para capturar construções psicológicas. Usando as variáveis dependentes, a equipe tentou primeiramente criar “um espaço psicológico” -- uma maneira de determinar a distância entre variáveis dependentes para determinar como vários tipos de comportamento que frequentemente são considerados como o conjunto separado ou correlacionam entre si. Usaram estas “impressões digitais ontológicas” para determinar a contribuição de várias construções psicológicas ao modelo com carácter de previsão final.

A aproximação estatística usada no estudo, e permitida por super-computadores em TACC, vai para além dos métodos padrão usados em estudos psicológicos típicos.

“Nós estamos trazendo para carregar métodos sérios da aprendizagem de máquina determinar o que é correlacionado com o o que, e o o que tem a precisão com carácter de previsão que se pode generalizar, usando os métodos que são ainda razoavelmente novos a esta área de pesquisa,” Poldrack disse.

Encontraram que alguns alvos previstos, como a saúde mental e a obesidade, tiveram impressões digitais ontológicas simples, tais como “o controle emocional” e “comer problemático,” mas que outras impressões digitais eram mais complicadas. Igualmente encontraram que estudos tarefa-baseados -- terra comum na pesquisa psicológica -- não teve quase nenhuma capacidade com carácter de previsão.

“Eu sou sempre suspeitoso de dizer nossa pesquisa serei útil para o diagnóstico, mas quase certamente será útil para uma compreensão melhor de como fazer o diagnóstico e as funções subjacentes que se relacionam a determinados resultados, como o fumo ou beber ou a obesidade do problema,” Poldrack disse.

Motivar o esforço é um reexame da maneira que nós falamos sobre a doença mental.

“Quebrando estas desordens em categorias diagnósticas goste da esquizofrenia, doença bipolar, ou a depressão, não é apenas biològica realística,” disse. “As genéticas e a neurociência mostram que aquelas desordens têm a maneira mais sobreposição em termos de sua genética e de sua neurobiologia, do que diferenças. Assim, eu penso que há os paradigma novos que puderam emergir isso seriam ajudados por uma compreensão melhor do cérebro.”

O elevado desempenho que computa permite que os pesquisadores apliquem uns métodos muito mais sofisticados para determinar distribuições de conhecimento e para figurar para fora como os resultados significativos são.

“Nós podemos usar técnicas de amostra para randomize os dados 5.000 vezes e para tornar a colocar em funcionamento modelos grandes muitas vezes,” Poldrack disse. “Que não é realìstica possível sem super-computadores.”

Usou-se para ser o caso que o progresso da ciência era dependente da capacidade para criar uma molécula ou para sintetizar um produto químico. Mas cada vez mais o progresso na ciência depende da capacidade para fazer a pergunta direita sobre uma série de dados grande, e então para poder obter realmente praticàvel uma resposta a essa pergunta.

“E,” disse Poldrack, “há muitas perguntas a que, sem elevado desempenho que computa, você não pode praticàvel obter uma resposta.”

Apesar das crises da fé que tem golpeado o campo nos últimos anos, Poldrack acredita que a ciência psicológica tem muito para dizer que é muito segura sobre porque os seres humanos fazem o que fazem, e que a neurociência dá nos a maneiras de compreender de aonde aquela vem.

“Nós estamos tentando compreender coisas realmente complexas,” disse. “Tem-se que realizar que tudo que nós dizemos é provavelmente errado, mas a esperança é que pode nos obter um pouco mais perto do que é direito.”

Source:
Journal reference:

Eisenberg, I. et al. (2019) Uncovering the structure of self-regulation through data-driven ontology discovery. Nature Communications. doi.org/10.1038/s41467-019-10301-1