Achtung: Model mimicry – oder wie man ausschließt, dass das falsche Modell die richtigen Daten liefert:

Aktive Gehirnbereiche erzeugen lokal elektro-magnetische Felder, die sich an der Schädeloberfläche erfassen lassen. So wird zum Beispiel bei einer Elektroenzephalographie (EEG) mittels einer Elektrodenhaube, die die Patient:innen oder Probanden auf dem Kopf tragen, die elektrische Komponente der von den Nervenzellen erzeugten Felder gemessen. Auf diese Weise lassen sich etwa sehr schnelle Vorgänge im Gehirn sehr gut und präzise darstellen.

Non-invasive Methoden spielen daher bei der Erforschung vieler neurowissenschaftlicher und neurologischer Fragestellungen eine wichtige Rolle. Dass es jedoch auch unabdingbar ist, die gewonnenen Daten richtig einzuordnen, zeigen nun Forschende des Ernst Strüngmann Instituts in einer kürzlich in Nature Communications veröffentlichten Studie auf. Ansonsten besteht die Gefahr, voreilige Schlüsse zu ziehen oder Ergebnisse sogar falsch zu interpretieren. Denn viele verschiedene zugrunde liegende neuronale Effekte können zu identischen EEG-Mustern führen. Und obwohl ein bestimmtes Modell die beobachteten Daten auf den ersten Blick gut zu erklären vermag, besteht die Gefahr, dass es auf unwahrscheinlichen Annahmen über die zugrunde liegenden neuronalen Prozesse basiert.

Um zu verhindern, dass dieser „Model mimicry“-Effekt zu falschen Schlussfolgerungen führt, weisen die Forschenden darauf hin, wie wichtig es ist, die Grenzen nicht-invasiver neuronaler Aufzeichnungen wie EEG anzuerkennen und zusätzliche Methoden oder Daten aus anderen Quellen zu verwenden. Dazu können zusätzliche Experimente gehören, aber auch Daten aus anderen Ansätzen wie fMRT und Einzelneuronenaufzeichnungen.

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