Selection and weighting change the interpretation of phagocyte uptake and optical imaging

Om te begrijpen hoe het lichaam zijn eigen afvalstoffen opruimt, kijken wetenschappers vaak naar immuuncellen genaamd macrofagen. Deze cellen fungeren als microscopische stofzuigers, die op zoek gaan naar puin, dode cellen of binnendringende bacteriën, ze doorslikken en afbreken. Om dit proces te observeren, gebruiken onderzoekers krachtige microscopen die de cellen en de lichtgevende labels die aan het afval dat ze eten zijn bevestigd, kunnen volgen. Door te tellen hoeveel cellen aan het eten zijn en door de helderheid of de timing van het licht dat van hen afkomt te meten, hopen wetenschappers te begrijpen hoe goed het immuunsysteem werkt. Echter, de manier waarop deze beelden worden verzameld en de specifieke regels die worden gebruikt om ze te tellen, kunnen het verhaal dat de data vertelt, stilletjes veranderen. Als een onderzoeker besluit om naar een iets andere groep cellen te kijken of de heldere plekken in een beeld anders zwaarder laat wegen, kan de uiteindelijke conclusie over hoe actief het immuunsysteem is drastisch verschuiven, zelfs als de ruwe foto's niet zijn veranderd.

Een recente studie door Elkin Navarro Quiroz aan de Universidad Simón Bolívar in Colombia onderzoekt precies hoe deze keuzes ons begrip van het gedrag van immuuncellen vormen. De onderzoeker heeft geen nieuwe experimenten uitgevoerd of naar nieuwe cellen gekeken. In plaats daarvan heeft hij drie bestaande sets publieke data — records van macrofaagtellingen, ruwe beelden van lichtsignalen en films van immuuncellen in vissen — opnieuw geanalyseerd met verschillende regels. Het doel was om te zien of het veranderen van de selectiecriteria of de manier waarop signalen worden gewogen, de conclusies die wetenschappers uit dezelfde waarnemingen trekken, zou kunnen omkeren. De bevindingen laten zien dat het antwoord volledig afhangt van hoe de data wordt verwerkt, en dat standaard manieren om deze beelden samen te vatten belangrijke details kunnen verbergen of misleidende trends kunnen creëren.

De studie begon met het bekijken van hoe wetenschappers tellen hoeveel macrofagen aan het eten zijn. In één set gegevens hadden onderzoekers vastgelegd hoeveel cellen zichtbaar waren en hoeveel van die cellen op verschillende momenten als "etend" werden bestempeld. Wanneer de auteur één regel toepaste — het tellen van elke cel die op een specifiek moment zichtbaar was — steeg het percentage cellen dat leek te eten van ongeveer 24 procent naar 37 procent. Maar toen een striktere regel werd toegepast, waarbij vereist werd dat een cel zichtbaar en in aanmerking komend was voor de gehele duur van het experiment, daalde het percentage van bijna 47 procent naar 37 procent. Beide berekeningen begonnen met hetzelfde aantal etende cellen, maar het totaal aantal overwogen cellen veranderde. Deze eenvoudige verschuiving in de noemer, of de totale groep die werd gemeten, draaide de richting van de vergelijking tussen twee verschillende experimentele condities om. Wat onder één regel leek op een toename in activiteit, leek onder een andere regel op een afname. De studie benadrukt dat zonder duidelijk te vermelden welke cellen in de definitieve telling zijn opgenomen, het onmogelijk is om te weten of het immuunsysteem werkelijk actiever wordt of dat de verandering slechts een artefact is van de telmethode.

Het onderzoek richtte zich vervolgens op de lichtsignalen zelf, met behulp van een techniek genaamd fluorescentie-levensduur-imaging. Deze methode meet de minuscule vertraging tussen het moment waarop een cel wordt geraakt door een lichtpuls en het moment waarop deze weer gaat gloeien. Deze vertraging, gemeten in nanoseconden, kan wetenschappers iets vertellen over de chemische omgeving binnen de cel. De auteur nam twee ruwe beelden van macrofagen en vroeg zich af wat er zou gebeuren als er alleen naar de helderste delen van het beeld werd gekeken. Toen zij alleen de pixels met het meeste licht selecteerden, verschoof de gemiddelde aankomsttijd van de fotonen 0,135 nanoseconde eerder in de ene afbeelding en 0,099 nanoseconde eerder in de andere. Om te testen of dit een echt effect was of slechts willekeurige ruis, creëerden zij een computersimulatie waarbij hetzelfde aantal lichtdeeltjes werd behouden, maar hun posities werden gehusseld. In die simulatie was de verschuiving minuscuul, nauwelijks merkbaar. Het feit dat de echte verschuiving veel groter was dan de gesimuleerde verschuiving, bewees dat heldere gebieden in de afbeelding daadwerkelijk geassocieerd waren met eerdere aankomsttijden. Dit betekent dat als een wetenschapper ervoor kiest om zich alleen op de helderste plekken te concentreren, hij niet alleen meer licht ziet; hij ziet een geheel ander tijdsignaal. De studie benadrukt dat de manier waarop licht wordt gewogen — of elk deeltje even zwaar telt of dat heldere plekken zwaarder wegen — de samenvattende waarde fundamenteel verandert.

Ten slotte onderzocht het artikel hoe tijd wordt behandeld in films van immuuncellen. De onderzoeker bekeek drie films van microglia, een type immuuncel in de hersenen, en mat hoeveel het beeld van het ene frame naar het volgende veranderde. Hij stelde vast dat zelfs wanneer hij de volgorde van de frames door elkaar haalde, waardoor de tijdlijn van de gebeurtenissen volledig werd vernietigd, de rangschikking van de films van "meest actief" naar "minst actief" exact hetzelfde bleef. De film die in de oorspronkelijke volgorde het meest actief leek, bleef ook de meest actieve wanneer de frames werden gehusseld. Dit gebeurde omdat de algehele hoeveelheid visueel verschil tussen twee willekeurige frames in die film van nature hoger was dan in de andere. Hoewel de rangschikking de chaos overleefde, deed de werkelijke maatstaf van verandering in de tijd het niet. De cumulatieve variatie, die beschrijft hoeveel het beeld stap voor stap veranderde, daalde aanzienlijk wanneer de volgorde werd doorbroken. Dit onthult dat een stabiele rangschikking niet garandeert dat de data het ware verhaal van wat er in de loop van de tijd is gebeurd, behoudt. Een samenvatting kan er consistent uitzien, zelfs wanneer de temporele relaties die het biologische proces definiëren, verdwenen zijn.

De overkoepelende boodschap van dit werk is dat de interpretatie van biologische beeldvorming fragiel is. De studie beweert niet een nieuwe manier te hebben gevonden om de gezondheid van het immuunsysteem te meten of een nieuwe marker voor ziekte. In plaats daarvan dient het als een rigoureuze controle op hoe data momenteel wordt gebruikt. Het laat zien dat de keuze welke cellen worden opgenomen, hoe de lichtsignalen worden gewogen en hoe met tijd wordt omgegaan, de conclusie evenzeer kan veranderen als de biologische gebeurtenis zelf. Wanneer onderzoekers rapporteren dat één groep cellen meer eet dan een andere, of dat een bepaalde chemische staat aanwezig is, moeten zij ook de specifieke regels vermelden die zij hebben gebruikt om daartoe te komen. Zonder deze details zijn de cijfers vatbaar voor meerdere, soms tegenstrijdige, verhalen. De studie concludeert dat om de wetenschap vooruit te laten gaan, de methoden van selectie en weging expliciet gemaakt moeten worden, zodat de samenvattende cijfers werkelijk de biologische realiteit weerspiegelen die ze bedoeld zijn te beschrijven.