Som neuroforskare vill vi förstå hur kausala interaktioner eller mekanismer i hjärnan ger upphov till perception, kognition och beteende. Det är typiskt att uppskatta interaktionseffekter från uppmätt aktivitet med hjälp av statistiska tekniker såsom funktionell konnektivitet, Granger Causalitet, eller informationsflöde, vars resultat ofta felaktigt behandlas som avslöjande mekanistisk insikt. Eftersom dessa statistiska tekniker passar modeller till lågdimensionella mätningar från hjärnor, ignorerar de det faktum att hjärnaktiviteten är högdimensionell. Här fokuserar vi på den uppenbara sammanblandningen av gemensamma ingångar: de otaliga oobserverade variablerna har sannolikt mer inflytande än de få som observerats. Varje observerad korrelation kan förklaras med en oändlig uppsättning av kausala modeller som tar hänsyn till de oobserverade variablerna. Därför, korrelationer inom massivt underprovade mätningar berättar lite om mekanismer. Vi hävdar att dessa fel-inferenser av orsakssamband från korrelation förstärks av en implicit omdefiniering av ord som föreslår mekanismer, såsom konnektivitet, kausalitet och flöde. Tillståndet i det uppskattade konnektivitetsfältet Ett grundläggande mål inom neurovetenskapen är att förstå hjärnmekanismer som ligger till grund för perception, kognition och beteende, vilket utan tvekan kräver förståelse för de kausala interaktionerna mellan neuroner och neuronala populationer. När vi talar om kausala interaktioner i detta yttrande använder vi den kontrafaktiska definitionen. En variabel orsakssamband påverkar en annan variabel om en perturbation av den första variabeln skulle framkalla en förändring i aktiviteten hos en annan variabel (Pearl, 2009a). Detta ungefärligt vad vi menar som neuroforskare: om vi säger att en neuron påverkar en annan neuron menar vi att perturbing den första (säg elektriskt) skulle påverka den andra och om vi säger att en region påverkar en annan menar vi att perturbing den första regionen (säg magnetiskt) skulle påverka den andra. Orsaklighet har en helt ren definition (kontrafaktiska eller perturbation) och vi bör kräva att våra statistiska metoder ska mätas mot den (även om även Gomez-Marin, 2017 ). Eftersom vi inte direkt kan mäta dessa interaktioner, används statistiska tekniker som syftar till att härleda interaktioner från samtidigt inspelade hjärnsignaler. Detta handlar ofta om att ställa frågan om hur neural population En mekaniskt påverkar befolkningen B? De tillvägagångssätt som vi kallar uppskattad konnektivitet (eC) i detta papper omvandlar uppmätta signaler till en statistisk uppskattning av "konnektivitet". Resultaten är vanligtvis (implicit eller explicit) tänkta som ett mått eller åtminstone approximation av orsakssambandet styrka interaktioner. En rik kropp av litteratur har beskrivit eC tekniker: vissa tekniker använder granger kausalitet (Bressler och Seth, 2011), andra tekniker kallas funktionell konnektivitet och titta på fördröjda korrelationer (Friston et al., 1997 ). Ytterligare andra tekniker talar om informationsflöde (Babiloni et al., 2005; Honey et al., 2007). En annan klass talar mer direkt om Dynamisk Causal Modelling. Inom bildmiljön används ofta termen effektiv konnektivitet (EC) när kausalitet uttryckligen hävdas, men inom vår definition faller de in i vår mer expansiva definition av eC. Vi kommer att hävda att de använda observationsstrategierna delar samma logiska svaghetsstatistiska förvirring. Ändå är lockelsen att extrahera orsakssamband från observationsdata, så kraftfull, att vi inte kan undvika att känna dragningen av det och har effektivt refererat till korrelationer i konnektivitetstermer (Stevenson m.fl., 2008). Problemet med oobserved confounding är förekomsten av oobserverade variabler som påverkar de observerade variablerna på ett sätt som ofta gör uppskattningen av konnektivitet omöjlig. Det är lätt att förstå varför det är omöjligt att använda någon statistisk teknik för att uppskatta orsakssamband i närvaro av oobserverad förvirring. Låt oss säga att det finns ett orsakssamband från A till B. I detta fall är det alltid möjligt att konstruera en gemensam ingång C som kommer att ge samma effekt på B som A skulle ha (t.ex. genom att replikera A och mata till C). På samma sätt, om 3 det inte finns något inflytande från A till B det är alltid möjligt att använda en confounder för att ändra A och B så att de nu ser ut som de gör interagera, enligt någon algoritm som används. Dessa frågor skulle kanske vara ett litet problem om vi hade skäl att tro att förvirringen är svag, dvs.. om det inte fanns många storleksordningar som var större än de uppmätta variablerna. Det är därför logiskt omöjligt att en algoritm skulle kunna identifiera nätverket av interaktioner. Tekniker som används för att uppskatta konnektivitet kommer vanligtvis från fält som fokuserar på prognostisering eller beskriver tidsserier. Till exempel Granger Causality (Bressler och Seth, 2011) och Coherence analys (Bastos och Schoffelen, 2016; Sun et al., 2004) har utvecklats för att beskriva förhållandet mellan signaler. De översattes sedan till att behandla biologiska frågor som "Hur interagerar neural population A med neural population B?" (Bressler och Seth, 2011; Friston et al., 2003 Friston et al.,, 1997. I många fall analyserar forskarna helt enkelt sambanden och tar höga korrelationer för att vara ett tecken på neuronal kommunikation. Alternativt används fördröjda eller icke-linjära korrelationer för att uppskatta interaktionsriktningen. Men i biologiska frågor söker vi vanligtvis kausala mekanismer och inte bara goda förutsägelser. Därför använder forskarna i allt högre grad, utan mycket diskussion om hot från förvirring, tekniker som användes för att beskriva sambanden mellan signaler för att göra påståenden om kausalitet. Ja, många forskare har utvecklat tekniker för att uppskatta styrkan i sambanden mellan nervceller baserat på samtidiga spikinspelningar. Den underliggande tanken är att vi vill förutsäga varje neuron s spikning sannolikhet baserat på aktiviteten hos andra observerade neuroner (Pillow et al., 2008). Och faktiskt, om vi registrerar alla neuroner, de är bullriga, och vi vet att från deras överföring funktion bör vi kunna uppskatta styrkan och arten av kausala interaktioner (Karbasi et al., 2018). Det har förekommit riklig spekulation om innebörden av resultaten av en sådan undersökning, men den tolkas ofta i kausala termer (Pillow et al., 2008; Stevenson et al., 2008). 15 % av de artiklar som innehöll termen "neuroscience" nämnde också "funktionell konnektivitet" (figur 1; kod och data finns på https://osf.io/9cs8p/). FC är ett enormt område inom neurovetenskapen vilket gör det viktigt att få klarhet i dess tolkning och användbarhet för potentiella framtida översättningstillämpningar. EC-måtten har gemensamt att de är funktioner av (ibland generaliserade) korrelationer. Det språk som används i allmänhet återspeglar dock inte detta. Nästan varje term i populär användning tyder på kausalitet. Till exempel använder vi termer som Granger Causality, funktionell konnektivitet, informationsflöde, effektiv konnektivitet, dynamiska kausala modeller, etc. Vi gör detta trots att andra termer som förbättring av prediktiv kraft, korrelationer, villkorliga korrelationer och modelljämförelser kan beteckna mer exakt vad vi faktiskt gör. För att hantera oenigheten mellan använda korrelationstekniker och önskade mekanistiska eller kausala uttalanden, omdefinierar vi effektivt det engelska språket. Anslutning innebär en förbindelse mellan två platser. Orsakssamband innebär orsak och verkan. Flödet antyder att något rör sig från en plats till en annan. Effektivt antyder att något har en effekt. Denna uppsättning omdefinitioner ger upphov till problemet att eC-strategier ofta missförstås. de neuronala mekanismer som fungerar under och tidigt efter träningen och under sömnen för att stödja motorisk minneskonsolidering." (Dimyan och Cohen, 2011). Alla dessa tillvägagångssätt når dock endast nivå ett i Pearls orsakssambandshierarki (Pearl och Mackenzie, 2018). Även om det är välkänt (Dawid, 2008; Holland, 2015) att det är omöjligt att göra orsakssamband i sådana situationer, gör fältet regelbundet orsakssamband baserade på statistiska analyser som inte kan stödja sådana uttalanden. Sammantaget drar vi slutsatsen att denna debatt inte bara handlar om semantik och för det andra att "där man inte kan tala, där måste man vara tyst" (Wittgenstein, 1922). Här frågar vi om de eC-tekniker som används bör förväntas uppskatta kausala interaktioner. Vi frågar om teknikerna mäter kausalitet, konnektivitet eller flöde, i standardbetydelsen av dessa ord. Vi kommer att dra slutsatsen att de, på grund av massiv förvirring, bara beskriver statistiken över de gemensamma neurala data utan övertygande kausala insikter. Det är viktigt att först observera hur neurostatistiker själva beskriver sina resultat. När vi gick in i fältet, sade vi själva att "oobserverad gemensam insats är en potentiell sammanflätning" slutsatser är komplext, återspeglas av ett progressivt sofistikerat fält. Vi hävdar dock här att det är omöjligt att lösa problemet med massiv förvirring genom att använda statistik. Vi vill uppehålla oss vid tanken på förvillare till funktionell konnektivitet. Låt oss säga att vi är intresserade av samspelet mellan två neuroner. Låt oss vidare anta att det finns en tredje neuron (congrundare) som aktiverar båda neuronerna. I så fall, om vi ser ett samband mellan neuronerna kan vi inte veta om det beror på att neuronerna interagerar direkt eller genom en inducerad interaktion av den oobserverade neuronen. Mer allmänt kan varje ledfördelning mellan två neuroner induceras av en enda tredje neuron. Oobserverade neuroner eller information kan fungera som förvillare för slutsatsen av funktionell konnektivitet, vilket hotar giltigheten av resultaten. Detta förbryllande problem är av central betydelse för det statistiska området för orsakssamband och det är allmänt erkänt att oobserverade sammanstötningar i typiska situationer gör det omöjligt att dra slutsatser om orsakssambandet. Vi vill använda Simpson paradox för att belysa hotet om förvirring (Simpson, 1951), där oobserverad interaktion kan antingen eliminera huvudeffekter, eller artificiellt framkalla falska huvudeffekter. Låt oss säga att det finns två hjärntillstånd (t.ex. relaterat till två nivåer av uppmärksamhet), och att ett tillstånd är associerat med hög aktivitet av neuron A och låg aktivitet av neuron B medan ett annat är associerat med låg aktivitet av neuron A och hög aktivitet av neuron B. Men låt oss säga att det finns ett positivt omedelbart kausalt inflytande från den ena på den andra. Om vi inte känner till hjärnans tillstånd (förvirrad) kan vi dra slutsatsen att neuron A har en negativ inverkan på aktiviteten hos neuron B. Men om vi vet hjärnan tillstånd vi korrekt ser att A ökar aktiviteten hos neuron B (Figur 2 ). Denna paradox visar hur congrunders med relevant struktur godtyckligt kan påverka den resulterande funktionella konnektivitet. Driver et al., 2016; Messaritaki et al., 2017; Murphy et al., 2013 ) som lägger till strukturerat buller till signalen. Som svar har fältet utvecklat några effektiva metoder för datakorrigering (Ciric et al., 2017; Murphy et al., 2013; Parkes et al., 2017; Power et al., 2014;. Men för varje sådan uppenbar yttre kontrollable congrunder det finns otaliga interna oobservable de (DiDomenico och Eaton, 1988). Vårt argument om omöjligheten att få orsakssamband från funktionell konnektivitet kommer inte från data - det finns för lite grundsanning om komplexa hjärnor för att göra detta möjligt (Jonas och Kording, 2017). Det bygger på en enkel bedömning av de faktorer som är kända för att göra orsak 8 slutsatser teoretiskt omöjligt. Det vilar på det berättigade antagandet att vi bara registrerar några få neuroner när du spelar in spikar, eller några projektioner av neurala aktiviteter i avbildning. Vi har inga övertygande skäl att anta att de observerade dimensionerna bör vara viktigare än de oobserverade. Vårt argument består således av ett enkelt logiskt uttalande: om huvuddelen av orsakssambandet sker från och inom oobserverade dimensioner, då är korrelationerna mellan observerade variabler helt enkelt epifenomena. Korrelation är inte orsakssamband, oavsett den matematiska sofistikering vi använder vid beräkning av det. Causal inference algoritmer som arbetar med observationsdata är i allmänhet bygger på antagandet om kausal tillräcklighet, vilket kokar ner till att det inte finns några oobserverade congrunders (även om se Ranganath och Perotte, 2018; Wang och Blei, 2018). Utan dessa antaganden kan vi i bästa fall producera familjer av potentiella modeller och om några par registrerade variabler är förvirrade då denna familj kommer att innehålla alla modeller (Spirtes et al., 2001). Att endast registrera några få variabler i ett tätt samspelande orsakssamband gör det i allmänhet omöjligt att dra någon slutsats om orsakssambandet (Jonas Peters et al., 2017; Pearl, 2009a). När man analyserar spikdata, det finns mycket mer oobserverade variabler än observerade variabler. När vi registrerar några hundra neuroner (Stevenson och Kording, 2011), antalet inspelade neuroner är en försvinnande liten delmängd av alla neuroner. Vi har föga anledning att anta att de inspelade neuronerna är mycket viktigare än de oinspelade neuronerna. När varje neuron får ingångar från så många andra oregistrerade neuroner, bör vi förvänta oss att de delar av nervaktiviteten som drivs av oobserverade neuroner är godtyckligt större än de delar som kommer från observerade neuroner. Med andra ord, den förvirrande signalen bör vara många storleksordningar viktigare än de som kommer från observerade data. Vi bör därför inte förvänta oss att ett orsakssamband är möjligt. Vid analys av avbildningsdata såsom fMRI, eller LFP, EEG, eller MEG, finns det också mycket mer oobserverade variabler än observerade variabler. Inom varje signalkälla kan vi, i någon abstraktion, observera summan av neural aktivitet. Men samma uppmätta aktivitet kan realiseras genom någon kombination av enskilda aktiviteter vilket gör en lösning av det omvända problemet (signaler  på
REF ger upphov till farhågor om "uppenbarelsen av orsakssamband" och förklarar problemet med att förväxla vid tolkning av funktionell konnektivitet.
The lure of causal statements: Rampant mis-inference of causality in estimated connectivity
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Neurons and Cognition', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Biology']}