Neurocientista Influente Revêe Décadas de Fracasso

"A característica mais fundamental da psiquiatria é sua ignorância", segundo o influente neurocientista Raymond Dolan.

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Em um novo artigo, Raymond Dolan – o segundo neurocientista mais influente do mundo – revisa as três décadas de fracasso de sua profissão.

“Continua difícil refutar uma crítica de que a característica mais fundamental da psiquiatria é sua ignorância, que ela não consegue definir com sucesso o objeto de sua atenção, enquanto suas tentativas de pôr a nu a etiologia de seus transtornos têm sido uma ladainha de fracassos”, escreve ele.

O artigo, publicado na revista Neuron, tem coautoria de Matthew Nour e Yunzhe Liu, todos da University College London.

Os autores resumem o artigo desta forma:

“Apesar de três décadas de intensa pesquisa de neuroimagens, ainda nos falta um relato neurobiológico para qualquer condição psiquiátrica. Da mesma forma, a neuroimagem funcional não tem nenhum papel na tomada de decisões clínicas”.

Eles acrescentam que nos últimos 30 anos, mais de 16.000 artigos de neuroimagem foram publicados – o que significa que bilhões de dólares e décadas de foco de pesquisa foram pagos para esta linha de investigação, sem nada para mostrar:

“Lançar um olhar frio sobre a literatura de neuroimagens psiquiátricas convida a concluir que, apesar de 30 anos de intensa pesquisa e consideráveis avanços tecnológicos, este empreendimento não forneceu um relato neurobiológico (ou seja, uma explicação) para qualquer transtorno psiquiátrico, nem forneceu um biomarcador confiável de utilidade clínica baseado em imagens”.

Então, quais são alguns dos obstáculos que impedem o sucesso da pesquisa neurobiológica? Uma questão é a falta de confiabilidade dos dados da ressonância magnética. Os pesquisadores têm que fazer milhares de escolhas ao decidir como executar as estatísticas. Nenhuma dessas escolhas é tecnicamente “certa” ou “errada”, mas cada escolha pode significar a diferença entre encontrar um resultado positivo ou não. Estudos anteriores descobriram que até 70% das vezes, os dados de RM podem criar a ilusão de atividade cerebral mesmo quando não há, como é o caso do infame experimento “salmão morto” que “descobriu” atividade cerebral em um peixe morto. Pior ainda, os pesquisadores freqüentemente realizam múltiplos testes – aumentando a probabilidade de resultados fortuitos – e publicam apenas os que retornam positivos. Os pesquisadores descreveram a pesquisa neurobiológica como dificultada pela “poluição de dados“. Em última análise, este tipo de estudo leva uma enorme confusão de pontos de dados, e tenta encontrar um sinal naquele ruído, mesmo quando não existe um sinal verdadeiro – a versão tecnológica da paridolia.

Os autores resumem o artigo desta forma:

“Apesar de três décadas de intensa pesquisa de neuroimagens, ainda nos falta um relato neurobiológico para qualquer condição psiquiátrica. Da mesma forma, a neuroimagem funcional não tem nenhum papel na tomada de decisões clínicas”.

Eles acrescentam que nos últimos 30 anos, mais de 16.000 artigos de neuroimagem foram publicados – o que significa que bilhões de dólares e décadas de foco de pesquisa foram pagos para esta linha de investigação, sem nada para mostrar:

“Lançar um olhar frio sobre a literatura de neuroimagens psiquiátricas convida a concluir que, apesar de 30 anos de intensa pesquisa e consideráveis avanços tecnológicos, este empreendimento não forneceu um relato neurobiológico (ou seja, uma explicação mecanicista) para qualquer transtorno psiquiátrico, nem forneceu um biomarcador confiável de utilidade clínica baseado em imagens”.
Então, quais são alguns dos obstáculos que impedem o sucesso da pesquisa neurobiológica?

Uma questão é a falta de confiabilidade dos dados da ressonância magnética. Os pesquisadores têm que fazer milhares de escolhas ao decidir como executar as estatísticas. Nenhuma dessas escolhas é tecnicamente “certa” ou “errada”, mas cada escolha pode significar a diferença entre encontrar um resultado positivo ou não. Estudos anteriores descobriram que até 70% das vezes, os dados de RM podem criar a ilusão de atividade cerebral mesmo quando não há, como no infame experimento do “salmão morto” que “encontrou” atividade cerebral em um peixe morto. Pior ainda, os pesquisadores freqüentemente conduzem múltiplos testes – aumentando a probabilidade de resultados fortuitos – e apenas publicam os que voltam positivos. Os pesquisadores descreveram a pesquisa neurobiológica como dificultada pela “poluição de dados“. Em última análise, este tipo de estudo leva uma enorme confusão de pontos de dados, e tenta encontrar um sinal naquele ruído, mesmo quando não existe um sinal verdadeiro – a versão tecnológica da pareidolia.

Uma segunda questão é que mesmo quando são encontradas ligeiras correlações, o efeito explicativo é mínimo. Por exemplo, um estudo recente descobriu que um escore de risco poligênico previa menos de 1% de se uma pessoa obteria um diagnóstico de esquizofrenia. Para comparação, cerca de 17% foi explicado por fatores socioeconômicos, dinâmicos familiares e relacionais. Isto pode ser relatado como uma “correlação estatisticamente significativa entre a genética e a esquizofrenia” – mas é clinicamente inútil, não fornecendo informações reais. (Em grandes estudos, os pesquisadores também determinaram que esta pequena correlação provavelmente se deve apenas ao acaso).

Outra questão citada por Dolan, Nour e Liu: os rótulos de diagnóstico da psiquiatria têm uma confiabilidade e validade terríveis. Como Kenneth Kendler escreveu recentemente, é “implausível” que os diagnósticos psiquiátricos sejam até “aproximadamente verdadeiros“. (Kendler, um especialista em genética psiquiátrica, foi o segundo pesquisador mais influente em psiquiatria nos anos 90).

Como escreveu o então chefe do NIMH Thomas Insel em um post de blog em 2013 e que se tornou famoso, os diagnósticos psiquiátricos são inválidos de uma forma que não seria tolerada por nenhum outro subconjunto da medicina:

“O ponto fraco é sua falta de validade. Ao contrário de nossas definições de doença cardíaca isquêmica, linfoma ou SIDA, os diagnósticos DSM são baseados em um consenso sobre agrupamentos de sintomas clínicos, não em nenhuma medida laboratorial objetiva. No resto da medicina, isto seria equivalente a criar sistemas de diagnóstico baseados na natureza da dor torácica ou na qualidade da febre. De fato, o diagnóstico baseado nos sintomas, uma vez comum em outras áreas da medicina, foi amplamente substituído no último meio século, pois entendemos que somente os sintomas raramente indicam a melhor escolha de tratamento”.

Após todas essas críticas, alguns pesquisadores argumentaram que a pesquisa psicológica é “incompatível com a ciência orientada por hipóteses“. Outros têm sugerido que os pesquisadores do campo psi raramente aderem sequer ao método científico, em vez de usar o verniz da linguagem “científica” para esconder práticas não científicas.

No final, Dolan, Nour e Liu sugerem que a solução seja simplesmente dobrar a pesquisa neurobiológica. O cérebro, argumentam eles, é essencialmente apenas um computador cuja programação foi interrompida. Eles não mencionam qualquer impacto potencial de fatores sociais, culturais ou interpessoais, incluindo traumas, sobre a emoção ou o comportamento humano. Em vez disso, eles escrevem que a melhor maneira de entender a angústia humana é como que um programa de computador que não funciona bem:

“Nós afirmamos que a pesquisa de neuroimagem em psiquiatria, mais do que nunca, precisa adotar estruturas teóricas derivadas da neurociência básica e computacional. Isto inclui abordar como a atividade neural de alta dimensão suporta a cognição, juntamente com a formulação de previsões testáveis quanto às conseqüências comportamentais e sintomáticas das interrupções desses processos”. É discutível que uma necessidade urgente é ver os sintomas através das lentes dos modelos computacionais de cognição, preenchendo uma lacuna entre o conhecimento articulado em diferentes níveis de análise (do neural ao comportamental) e em diferentes espécies”.

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Nour, M. M., Liu, Y., & Dolan, R. J. (2022). Functional neuroimaging in psychiatry and the case for failing better. Neuron, 110, 2524-2544. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2022.07.005 (Full text)

[trad. e edição Fernando Freitas]