NÖROGÖRÜNTÜLEME BEYİN BİLİMİ TEKNOLOJİLERİNDE BİYOFİZİKSEL SINIRLAR, ADLİ-HUKUKİ İSTİSMARLAR (ABUSE)
GEMINI ve ChatGPTyazdı
ÖZET
Bu blog; moleküler biyoloji, radyoloji, kuantum mekaniği ve biyofizik alanındaki muazzam gelişmelerin nörogörüntülemede ulaştığı zirve noktayı selamlarken, bu teknolojilerin adli ortamlarda, vesayet davalarında ve küresel tıp pratiğinde insan onurunu zedeleyecek şekilde kötüye kullanılmasını (abuse) ve istismar edilmesini incelemektedir. Canlı beyin dokusunu inceleyen 24 ileri düzey bilimsel yöntemin klinik ve teorik liyakat sınırları çizilmekte; bu verilerin şarlatan klinisyenler ve yetkinliği olmayan adli heyetler tarafından birer "biyolojik kast sistemi" veya "normallik testi" olarak kullanılmasının yarattığı hukuki ve etik krizler radikal bir perspektifle incelenmektedir.Bilimin gücü, her soruya cevap verebilmesinde değil; hangi sorulara henüz cevap veremediğini dürüstçe kabul edebilmesindedir. İnsan onuru, bir tarayıcıdan çıkan sinyal gürültülerine veya metabolik haritalara kurban edilemeyecek kadar yücedir. Bilimsel verilerin adli manipülasyon aracı olarak kullanılması, yalnızca bireysel hakları değil, bilimin kendisine duyulan güveni de yok etmektedir.
1. GİRİŞ: BİLİMİN ONURLU İLERLEYİŞİ VE GERÇEK KEŞİFLER
Son otuz yıl içerisinde nörogörüntüleme teknolojileri olağanüstü bir gelişim göstermiştir. Fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme, difüzyon görüntüleme teknikleri, yüksek çözünürlüklü elektroensefalografi, manyetoensefalografi, moleküler görüntüleme sistemleri ve yapay zekâ destekli radyomik analizler sayesinde insan beyninin yapısal, fonksiyonel ve metabolik özellikleri daha önce mümkün olmayan ayrıntı düzeyinde incelenebilmektedir (Logothetis, 2008; Le Bihan, 2014; Poldrack et al., 2020).
Bu gelişmeler yalnızca nörolojik ve psikiyatrik hastalıkların daha doğru tanılanmasına değil, aynı zamanda epilepsi cerrahisi, beyin tümörleri, demans, Parkinson hastalığı ve nörodejeneratif süreçlerin daha etkin yönetimine de önemli katkılar sağlamıştır (Raichle, 2015; Filippi et al., 2012; Barkhof et al., 2019).
Dolayısıyla, çağdaş nörobilim ve radyoloji alanlarında geliştirilen bu yöntemler bilimsel açıdan son derece değerli teknolojik kazanımlardır. İnsan beyninin karmaşık biyolojisini anlamaya yönelik dürüst bilimsel çalışmalar, tıbbın ilerlemesi açısından desteklenmesi gereken temel araştırma alanlarından biridir (National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, 2021).
Ancak bilimsel bir ölçüm aracının yüksek teknik doğruluğa sahip olması, o aracın ürettiği verilerin sınırsız biçimde yorumlanabileceği anlamına gelmez. Günümüzde kullanılan nörogörüntüleme yöntemlerinin tamamı belirli biyofiziksel süreçleri dolaylı olarak ölçmektedir. Kan akımı, oksijen tüketimi, su molekülü difüzyonu, elektriksel aktivite veya metabolik reseptör yoğunlukları gibi biyolojik göstergeler, insan zihninin tüm bilişsel, etik ve hukuki özelliklerini doğrudan temsil etmez (Logothetis, 2008; Poldrack, 2006; Varoquaux & Poldrack, 2019).
Bu nedenle korelasyonlardan hareketle bireyin zekâsı, kişiliği, ahlaki yeterliliği veya hukuki ehliyeti hakkında deterministik sonuçlara ulaşılması bilimsel metodolojinin sınırlarını aşmaktadır. Mevcut literatür, özellikle bireysel düzeyde yapılan tahminlerde aşırı yorum (overinterpretation), ters çıkarım (reverse inference) ve istatistiksel yanlış pozitiflik risklerine dikkat çekmektedir (Poldrack, 2006; Eklund et al., 2016; Poldrack et al., 2020).
Bu makalenin temel amacı, ileri nörogörüntüleme teknolojilerinin bilimsel değerini teslim ederken, aynı teknolojilerin metodolojik sınırlarının aşılması sonucunda ortaya çıkabilecek etik, hukuki ve bilimsel sorunları tartışmaktır. Özellikle bu yöntemlerin bireyin "normalliğini", "hukuki ehliyetini" veya "kişilik özelliklerini" belirleyen mutlak ölçüm araçları gibi sunulması, yazarın değerlendirmesine göre bilimin yanlış yorumlanmasına ve şarlatan uygulamalara zemin hazırlayabilmektedir. Bu eleştiri, nörogörüntüleme teknolojilerinin kendisine değil; bilimsel sınırları aşan yorumlara yöneliktir (Farah, 2012; Morse, 2006; OECD, 2019; UNESCO, 2021).
Bu teknolojilerin ortak amacı insan beynini "yargılamak" değil, hastalıkların biyolojik mekanizmalarını anlamak, tanıyı kolaylaştırmak ve tedavi başarısını artırmaktır (National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, 2021).
Bu blog kapsamında savunulan ve bilimsel namusu korunması gereken ileri düzey nörogörüntüleme ve nöromodülasyon metodolojisinin teknik ve tıbbi anatomisi şu şekildedir:
A. Elektrofizyolojik Görüntüleme
1. High-Density EEG (HD-EEG)
Yüksek yoğunluklu elektroensefalografi, klasik EEG'ye göre çok daha fazla
elektrot kullanarak kortikal elektriksel aktivitenin yüksek zamansal
çözünürlükle izlenmesini sağlar. Özellikle dirençli epilepsi cerrahisi
öncesinde epileptojenik odakların lokalizasyonunda önemli katkılar sunmaktadır
(Michel & Murray, 2012; Seeck et al., 2017).
2. Magnetoencephalography (MEG)
MEG, postsinaptik akımların oluşturduğu son derece zayıf manyetik
alanları ölçerek beynin fonksiyonel organizasyonunu milisaniye düzeyinde
değerlendirebilir. Elektrofizyolojik olayların zamanlamasını göstermesi
bakımından nörogörüntülemenin en güçlü araçlarından biridir (Hämäläinen et al.,
1993; Baillet, 2017).
3. OPM-MEG
Optically Pumped Magnetometers teknolojisi, kriyojenik sistem
gereksinimini ortadan kaldırarak taşınabilir MEG uygulamalarını mümkün hale
getirmiştir. Hareketli çocuklarda, konuşan bireylerde ve gerçek yaşam
koşullarında beyin manyetik alanlarının ölçülebilmesi açısından önemli bir
teknolojik ilerleme olarak değerlendirilmektedir (Boto et al., 2018; Hill et
al., 2020).
B. Moleküler Görüntüleme
4. PET Ligand Görüntüleme
Pozitron Emisyon Tomografisi (PET), dopamin, serotonin, asetilkolin ve
diğer nörotransmitter sistemlerini reseptör düzeyinde inceleyebilen tek klinik
görüntüleme yöntemlerinden biridir. Parkinson hastalığı, Alzheimer hastalığı ve
çeşitli psikiyatrik bozukluklarda moleküler mekanizmaların değerlendirilmesinde
önemli rol oynar (Cherry et al., 2018; Brooks, 2010).
5. Manyetik Rezonans Spektroskopisi
(MRS)
MRS, N-asetilaspartat, kolin, kreatin, laktat ve çeşitli metabolitleri
invazif olmayan şekilde ölçebilir. Özellikle tümörlerin metabolik
karakterizasyonu ve nörodejeneratif hastalıkların araştırılmasında önemli
bilgiler sağlamaktadır (Öz et al., 2014).
6. GABA ve Glutamat Spektroskopisi
Yüksek alan MR sistemlerinde gerçekleştirilen GABA ve glutamat
spektroskopisi, inhibitör ve eksitatör nörotransmisyonun değerlendirilmesine
olanak tanımaktadır. Epilepsi, depresyon ve şizofreni araştırmalarında yaygın
biçimde kullanılmaktadır (Mullins et al., 2014).
7. PET/MR Hibrit Görüntüleme
PET ve manyetik rezonans görüntülemenin aynı cihazda birleştirilmesi,
yapısal ve metabolik bilgilerin eş zamanlı elde edilmesini sağlamaktadır.
Özellikle onkoloji, epilepsi ve nörodejeneratif hastalıkların
değerlendirilmesinde önemli avantajlar sunmaktadır (Quick et al., 2013).
C. Yapısal Beyin Analizi
8. Voxel-Based Morphometry (VBM)
VBM, gri ve beyaz cevher hacimlerindeki bölgesel değişiklikleri
istatistiksel olarak değerlendiren güçlü bir yöntemdir. Öğrenme, deneyim ve
nöroplastisiteye bağlı yapısal değişikliklerin araştırılmasında yaygın olarak
kullanılmaktadır (Ashburner & Friston, 2000).
9. Kortikal Kalınlık Analizi
Kortikal kalınlık ölçümleri gelişimsel nörobilim, yaşlanma ve
nörodejeneratif hastalıkların incelenmesinde yüksek duyarlılığa sahiptir.
Alzheimer hastalığında kortikal atrofinin erken saptanmasında önemli
biyobelirteçlerden biridir (Fischl & Dale, 2000).
10. Diffusion Tensor Imaging (DTI)
DTI, su moleküllerinin aksonlar boyunca yönelimli hareketini analiz
ederek beyaz cevher traktlarını haritalandırmaktadır. Günümüzde nöroşirürjide
traktografi, cerrahi planlamanın temel bileşenlerinden biri haline gelmiştir
(Le Bihan, 2014; Mori & van Zijl, 2002).
11. Diffusion Kurtosis Imaging (DKI)
DKI, klasik DTI'ın ötesine geçerek biyolojik dokuların karmaşık
mikro-yapısını daha ayrıntılı modelleyebilmektedir. Multiple skleroz, travmatik
beyin hasarı ve erken nörodejeneratif süreçlerin araştırılmasında umut verici
sonuçlar göstermektedir (Jensen et al., 2005).
12. Perfüzyon MR (PWI)
Perfüzyon görüntüleme beyin dokusunun bölgesel kanlanmasını değerlendirmektedir. Akut iskemik inmede kurtarılabilir penumbra dokusunun belirlenmesinde önemli klinik değere sahiptir (Wintermark et al., 2005).
D. FONKSİYONEL AĞLAR, METABOLİZMA
VE SEREBRAL HEMODİNAMİ
13. Resting-State Functional MRI
(rs-fMRI)
Dinlenim durumu fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (rs-fMRI),
herhangi bir görev uygulanmaksızın beynin spontan düşük frekanslı BOLD sinyal
dalgalanmalarını analiz ederek fonksiyonel bağlantısallığı değerlendirmektedir.
Bu yöntem, özellikle Default Mode Network (DMN), salience ağı ve yürütücü
kontrol ağları gibi geniş ölçekli nöral ağların organizasyonunun anlaşılmasına
önemli katkılar sağlamıştır (Biswal et al., 1995; Raichle et al., 2001;
Raichle, 2015).
rs-fMRI; Alzheimer hastalığı, epilepsi, travmatik beyin hasarı, depresyon
ve bilinç bozukluklarının araştırılmasında yaygın biçimde kullanılmaktadır.
Bununla birlikte elde edilen bağlantısallık haritaları bireysel düzeyde zekâ,
kişilik veya hukuki ehliyet hakkında deterministik çıkarımlar yapılmasına
olanak vermemektedir (Poldrack, 2006; Smith et al., 2013; Varoquaux &
Poldrack, 2019).
14. FDG-PET ile Glikoz Metabolizması
18F-florodeoksiglukoz pozitron emisyon tomografisi (FDG-PET), serebral
glikoz metabolizmasını değerlendirerek nöronal aktivitenin dolaylı göstergesini
sunmaktadır. Alzheimer hastalığı, Lewy cisimcikli demans ve frontotemporal
demans gibi nörodejeneratif hastalıkların ayırıcı tanısında önemli klinik
yararlar sağlamaktadır (Mosconi, 2013; Cherry et al., 2018).
Bununla birlikte FDG-PET metabolik aktiviteyi göstermekte olup bireyin
bilişsel kapasitesi, karakteri veya hukuki sorumluluğu hakkında tek başına
kesin sonuç oluşturmaz (National Academies of Sciences, Engineering, and
Medicine, 2021).
15. Bölgesel Serebral Kan Akımı (rCBF)
Bölgesel serebral kan akımı ölçümleri beynin farklı bölgelerindeki
perfüzyon değişikliklerini değerlendirmektedir. Özellikle inme, epilepsi ve
çeşitli nörodejeneratif hastalıklarda yardımcı biyobelirteç olarak
kullanılmaktadır (Detre et al., 2009).
Ancak serebral kan akımındaki farklılıklar fizyolojik, yaşa bağlı,
farmakolojik ve çevresel birçok değişkenden etkilenmektedir. Bu nedenle tek
başına bireyin zihinsel yeterliliğini veya hukuki kapasitesini belirleyen
objektif ölçüt olarak değerlendirilemez (Logothetis, 2008; Poldrack et al.,
2020).
16. BOLD fMRI
Kan oksijen düzeyine bağımlı (Blood Oxygen Level Dependent, BOLD)
fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme, sinirsel aktiviteye eşlik eden
hemodinamik değişiklikleri ölçmektedir. Özellikle konuşma, motor korteks ve
duyusal alanların ameliyat öncesi haritalandırılmasında önemli klinik değer
taşımaktadır (Ogawa et al., 1990; Logothetis, 2008).
Ancak BOLD sinyali doğrudan nöronal aktiviteyi değil, nöronal aktiviteye
eşlik eden vasküler yanıtı göstermektedir. Bu nedenle biyolojik korelasyonların
bireyin bilişsel özellikleri hakkında kesin yorumlara dönüştürülmesi
metodolojik olarak dikkat gerektirir (Logothetis, 2008; Poldrack, 2006).
17. Arterial Spin Labeling (ASL)
Arterial Spin Labeling, dışarıdan kontrast madde kullanılmaksızın
arteriyel kandaki su protonlarının manyetik olarak işaretlenmesi yoluyla
serebral perfüzyonu değerlendiren noninvaziv bir MR yöntemidir. Böbrek
yetmezliği bulunan hastalarda güvenli uygulanabilmesi önemli avantajlarından
biridir (Detre et al., 2012).
ASL özellikle serebrovasküler hastalıklar, tümörler ve demans
araştırmalarında güvenilir fizyolojik bilgiler sağlamaktadır (Alsop et al.,
2015).
E. TEDAVİ EDİCİ NÖROMODÜLASYON
18. Low-Intensity ve High-Intensity
Focused Ultrasound (LIFU/HIFU)
Odaklanmış ultrason teknolojileri görüntüleme ile tedaviyi birleştiren
önemli biyofiziksel gelişmeler arasında yer almaktadır. High-Intensity Focused
Ultrasound (HIFU), özellikle esansiyel tremor ve Parkinson hastalığında belirli
talamik çekirdeklerin invaziv olmayan ablasyonunda başarılı sonuçlar
vermektedir (Elias et al., 2016).
Low-Intensity Focused Ultrasound (LIFU) ise nöromodülasyon ve kan-beyin
bariyerinin geçici olarak açılması gibi deneysel uygulamalarda umut verici
sonuçlar göstermektedir (Lipsman et al., 2018).
19. Adaptif Derin Beyin Stimülasyonu
(Adaptive DBS)
Adaptive Deep Brain Stimulation sistemleri, klasik sürekli stimülasyon
yerine gerçek zamanlı elektrofizyolojik geri bildirim kullanarak yalnızca
patolojik aktivite oluştuğunda uyarı vermektedir. Bu yaklaşım enerji tüketimini
azaltırken klinik etkinliği artırabilmektedir (Little et al., 2013; Rosa et
al., 2017).
F. MİKROYAPI, GLİMFATİK SİSTEM VE
GENOMİK
20. Glymphatic Imaging (DTI-ALPS)
DTI-ALPS yöntemi, glifatik sistemin işlevini dolaylı olarak
değerlendirmeye yönelik geliştirilen yeni görüntüleme tekniklerinden biridir.
Özellikle Alzheimer hastalığı ve çeşitli nörodejeneratif süreçlerde beyin atık
temizleme mekanizmalarının araştırılmasına katkı sağlamaktadır (Taoka et al.,
2017; Taoka & Naganawa, 2020).
21. Functional Near Infrared
Spectroscopy (fNIRS)
Fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopi, kortikal oksijenlenme
değişikliklerini optik yöntemlerle değerlendiren taşınabilir bir
nörogörüntüleme tekniğidir. Hareket sırasında veri toplayabilmesi nedeniyle
çocuklar ve rehabilitasyon araştırmalarında önemli avantajlar sunmaktadır
(Ferrari & Quaresima, 2012).
22. Functional Ultrasound (fUS)
Fonksiyonel ultrasonografi yüksek çözünürlüklü serebral mikrovasküler kan
akımını gerçek zamanlı olarak değerlendirebilmektedir. Son yıllarda özellikle
deneysel nörobilim ve intraoperatif beyin cerrahisinde dikkat çekici gelişmeler
göstermektedir (Mace et al., 2011; Tanter & Fink, 2014).
23. Polygenic Scoring ve
Transcriptomics
Polijenik risk skorları binlerce genetik varyantın birlikte
değerlendirilmesiyle belirli hastalıklara ilişkin istatistiksel risk tahmini
üretmektedir. Ancak mevcut bilimsel literatür, polijenik skorların bireysel
zekâ, karakter veya hukuki sorumluluk hakkında deterministik değerlendirme
amacıyla kullanılmasını desteklememektedir (Lewis & Vassos, 2020; National
Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, 2021).
G. YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ RADYOMİK VE
PROTEİN MODELLEMESİ
24. Radyomik Analizler ve AlphaFold
Radyomik analizler, tıbbi görüntülerden insan gözünün ayırt edemeyeceği
yüksek boyutlu nicel özelliklerin çıkarılmasını sağlayan yapay zekâ destekli
yöntemlerdir. Özellikle tümör sınıflandırması, prognoz tahmini ve tedavi
yanıtının öngörülmesinde umut verici sonuçlar vermektedir (Lambin et al.,
2017).
AlphaFold ise derin öğrenme yöntemleri kullanarak proteinlerin üç boyutlu
yapısını yüksek doğrulukla tahmin edebilmekte ve yapısal biyolojide önemli bir
dönüm noktası oluşturmaktadır (Jumper et al., 2021).
Bununla birlikte gerek radyomik algoritmalar gerekse yapay zekâ tabanlı
biyolojik tahmin sistemleri, klinik karar vermeyi destekleyen araçlar olarak
değerlendirilmelidir. Mevcut bilimsel kanıtlar, bu yöntemlerin bireyin zihinsel
kapasitesi, ahlaki yeterliliği veya hukuki ehliyeti hakkında mutlak ve
deterministik karar verme araçları olarak kullanılmasını desteklememektedir
(Topol, 2019; UNESCO, 2021; OECD, 2019; World Health Organization, 2021).
2. METODOLOJİK LİMİTLER: BİLGİSAYAR ANALOJİSİ VE KÖRLÜK SORUNU
Yukarıda sayılan tüm bu devasa tıp külliyatının neyi ölçüp neyi ölçemeyeceğini kesin bir biyofiziksel sınırla çizmek zorundayız. Bilgisayar analojisiyle özetlersek; bir bilgisayarın işlemci saat hızını (GHz), RAM'in veri yolu genişliğini, anakart yollarının pürüzsüzlüğünü veya fandan geçen hava akımını (kan akımı) ölçmek, o bilgisayarda çalışan yazılımın (software) niteliğini, yazılan felsefi bir metnin derinliğini veya üretilen bir sanat eserinin entelektüel ve estetik değerini ölçmekle eşdeğer değildir.
Üstelik bu makroskopik ve dolaylı yöntemler, o işlemcinin transistörlerindeki çekirdek silikon yapıyı (moleküler protein iskelelerini ve narin sinaptik plastisite dinamiklerini) bile göremeyecek kadar kördür. Bilimsel yüksek değerli aşağıdaki listeli metodları ve benzerlerini, biyolojik ve istatistiksel dolaylı korelasyonları alıp mutlak birer "zeka, ahlak veya normallik ölçer" haline getirmek, mevcut pozitivist hard-science iddialarının arkasına sığınarak bilimi suiistimal eden modern bir şarlatanlıktan başka bir şey değildir. Vesayet Davalarının bu gibi yöntemlerde normalini ispatlamış delil dayatmaları, şarlatan vesayet hakimlerinin bilimi kötüye kullanılmasıdır.
3. METODOLOJİK SINIRLAR: NÖROGÖRÜNTÜLEME, KORELASYON VE BİLİMSEL YORUMUN SINIRLARI
Modern nörogörüntüleme teknolojileri, insan beyninin yapısal, fonksiyonel ve moleküler özelliklerini daha önce mümkün olmayan ayrıntı düzeyinde inceleyebilmektedir. Bununla birlikte, bu yöntemlerin ölçtüğü parametrelerin doğası dikkatle değerlendirilmelidir. Günümüzde kullanılan hemen bütün ileri görüntüleme sistemleri, nöronal aktivitenin kendisini doğrudan değil; kan akımı, oksijenizasyon, su difüzyonu, metabolik dönüşüm, elektriksel potansiyeller veya manyetik alan değişiklikleri gibi dolaylı biyolojik göstergeleri ölçmektedir (Logothetis, 2008; Le Bihan, 2014; Poldrack et al., 2020).Dolayısıyla bu teknolojilerin ürettiği veriler, beynin belirli biyofiziksel süreçlerini yüksek doğrulukla gösterebilse de, bu süreçlerden bireyin zihinsel kapasitesi, kişiliği, ahlaki özellikleri veya hukuki ehliyeti hakkında doğrudan ve deterministik sonuçlar çıkarılması bilimsel metodolojinin izin verdiği çıkarımlar değildir (Poldrack, 2006; Morse, 2006; Varoquaux & Poldrack, 2019).
3.1 Korelasyon Nedensellik Değildir
Nörogörüntüleme çalışmalarının önemli bir bölümü grup düzeyindeki istatistiksel korelasyonlara dayanmaktadır. Korelasyonlar biyolojik ilişkileri gösterebilir; ancak tek başına nedensellik oluşturmaz. Özellikle bireysel düzeyde yapılan çıkarımlar, grup ortalamalarından elde edilen sonuçların doğrudan kişilere uygulanması nedeniyle ciddi metodolojik riskler taşımaktadır (Poldrack, 2006; Friston, 2009; Varoquaux & Poldrack, 2019).Benzer şekilde aynı görüntüleme bulgusu farklı hastalıklarda görülebilir; aynı klinik tablo ise farklı görüntüleme sonuçlarıyla ilişkili olabilir. Bu biyolojik değişkenlik, görüntüleme verilerinin tek başına kesin tanı veya hukuki değerlendirme amacıyla kullanılmasını sınırlandırmaktadır (Logothetis, 2008; National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, 2021).
3.2 Reverse Inference Problemi
Fonksiyonel nörogörüntüleme alanındaki en önemli metodolojik sorunlardan biri reverse inference (ters çıkarım) problemidir. Belirli bir beyin bölgesinde aktivasyon saptanması, o bölgenin ilişkilendirildiği psikolojik sürecin kesin olarak gerçekleştiğini göstermez. Çünkü aynı anatomik bölgeler birçok farklı bilişsel süreçte birlikte görev alabilmektedir (Poldrack, 2006).Bu nedenle herhangi bir görüntüleme bulgusundan hareketle bireyin zekâ düzeyi, dürüstlüğü, ahlaki kapasitesi, karar verme yeteneği veya hukuki ehliyeti hakkında kesin sonuçlara ulaşılması mevcut bilimsel literatür tarafından desteklenmemektedir (Poldrack, 2006; Farah, 2012).
3.3 Yanlış Pozitiflik Problemi
İstatistiksel analiz yöntemleri uygun şekilde uygulanmadığında nörogörüntüleme çalışmalarında yanlış pozitif sonuçlar oluşabilmektedir. Eklund ve arkadaşlarının geniş ölçekli analizleri, bazı klasik fMRI analiz yöntemlerinde beklenenden anlamlı derecede yüksek yanlış pozitiflik oranları bulunabileceğini göstermiştir (Eklund et al., 2016).Bu bulgu nörogörüntüleme teknolojilerinin değersiz olduğu anlamına gelmez. Aksine, sonuçların dikkatle yorumlanması ve metodolojik sınırların kabul edilmesi gerektiğini göstermektedir (Poldrack et al., 2020).
3.4 Bilgisayar Analojisi
Aynı şekilde ileri nörogörüntüleme yöntemleri de beynin çeşitli biyofiziksel parametrelerini ölçmektedir. Kan akımı, oksijen tüketimi, elektriksel aktivite, su molekülü difüzyonu, reseptör yoğunluğu veya metabolik dönüşüm hızları son derece değerli biyolojik verilerdir. Bununla birlikte bu biyolojik göstergeler, bireyin zekâsını, ahlaki karakterini, hukuki ehliyetini veya insan olarak değerini doğrudan ölçmez. Böyle bir yorum, ölçülen fiziksel değişken ile değerlendirilmeye çalışılan psikolojik veya hukuki kavram arasında kategori hatası (category error) oluşturmaktadır (Logothetis, 2008; Poldrack, 2006; Varoquaux & Poldrack, 2019).
3.5 Bilimsel Sınırların Aşılması ve Şarlatanlık
Bilimsel bir yöntemin sınırlarının ötesinde yorumlanması, yöntemin kendisini değil yorumu sorunlu hâle getirir. Günümüzde hiçbir ileri nörogörüntüleme tekniği bireyin hukuki ehliyetini, ahlaki kapasitesini, kişiliğini veya toplumsal değerini doğrudan ölçebilecek bilimsel geçerliliğe sahip değildir (Farah, 2012; National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, 2021).Bu nedenle biyolojik korelasyonların mutlak doğrular gibi sunulması; bireylerin yalnızca görüntüleme bulgularına dayanılarak sınıflandırılması veya hukuki statülerinin belirlenmeye çalışılması, yazarın değerlendirmesine göre bilimin sınırlarını aşan bir şarlatanlık örneğidir. Bu eleştiri nörogörüntüleme teknolojilerine değil; bu teknolojilerin metodolojik sınırlarını göz ardı eden yorumlara yöneliktir (Morse, 2006; Farah, 2012; OECD, 2019; UNESCO, 2021).
4. ADLİ-HUKUKİ YIKIM: VESAYET SAVAŞLARINDA İNSANLARIN KOBAYLAŞTIRILMASI
Bu metodolojik istismar, adliye koridorlarında, mal varlığı ve vesayet savaşlarında tam bir dijital engizisyona dönüşmektedir. Bu yöntemlerin hiçbiri, vesayet davalarında veya adli süreçlerde birer "normallik testi" ya da "masumiyet/suçluluk dedektörü" olarak kullanılabilecek aşamada değildir. Bunu bu şekilde sunmak, tam anlamıyla adli bir şarlatanlıktır ve insanları rızaları dışında birer denek ("kobay") yerine koymaktır.
Bugün vesayet davalarında, bazı art niyetli veya yetkinliği kendinden menkul şarlatan psikologların ve psikiyatristlerin iftiralarına zemin hazırlamak amacıyla bireyler bu karmaşık görüntüleme tünellerine sokulmakta ve "Bakalım beynin normal mi, vasi atanması gerekir mi?" burada çıkacak dayatmalarla kandırılmaktadır.
Modern hukuk sistemleri, temel haklara müdahale oluşturan kararların güvenilir, doğrulanabilir ve bilimsel olarak tekrarlanabilir kanıtlara dayanmasını gerektirir.
Oysa nörogörüntüleme yöntemleri önemli biyolojik bilgiler üretmelerine rağmen, bireyin gelecekteki davranışlarını, ahlaki tercihlerini, karar verme kapasitesini veya hukuki ehliyetini kesin olarak öngörebilecek bilimsel doğruluğa sahip değildir (Logothetis, 2008; Poldrack, 2006; Varoquaux & Poldrack, 2019).
Dolayısıyla bilimsel belirsizlik bulunan alanlarda bireyin temel haklarını sınırlayan kesin hukuki sonuçlara ulaşılması, hem bilimsel metodoloji hem de hukuk devleti ilkesi bakımından dikkatle değerlendirilmelidir (OECD, 2019; UNESCO, 2021).
A. "Hard Data ile Normalliğini İspat Et" Dayatmasının Suç Niteliği ve Görevi Kötüye Kullanma Suçu
Bir psikoloji, nöroloji, psikiyatri uzmanın, bir hakimin, savcının veya adli makamın bir bireye "Git, beyninin fonksiyonel olarak normal olduğunu hard data (somut veri) ile bana kanıtla, yoksa vasilik davasını kaybedersin veya haklarından mahrum edilirsin" şeklinde şarlatan müzekkereler yazması, evrensel hukukun katli olmasının ötesinde, anayasal bir suçtur. Bu mantık dışı dayatma, biyofiziksel ve hukuki açıdan "hiçbir insanın kuş gibi uçamaması" gerçeğiyle eşdeğer bir absürtlktür. Kendisi de bu soyut ve mutlak "hard veri" standartlarına sahip olmayan, kendi beyninin mutlak normalliğini somut fiziko-kimyasal verilerle ortaya koyamamış (veya kuş gibi uçamayan) bir yargı makamının; keyfi, dayatmacı ve anayasayı açıkça ihlal eden müzekkerelerle masum insanları laboratuvarlara sürmesi, bireyleri rızası dışında birer denek ("kobay") haline getirmesidir.
Hukukun en kutsal ve temel ilkesi şudur: Müddei iddiasını ispatla mükelleftir (Ei incumbit probatio qui dicit, non qui negat). İddia makamı veya iftirayı atan taraf karşı tarafın "anormal" veya "yetersiz" olduğunu (kendisinin, mahkemenin usulsüz müzekkerelerle sevk edip heyet rapor aldırıp değil) kanıtlamak zorundadır. 60 yıllık geçmişi sağlam bir insanı anayasaya aykırı müzekkerelerle kobay ortamlara, heyetlere atıp kurgu tuzak sağlık rapor ortamlar yaratmak vesayet hakimlerinin dolandırıcılığıdır.
Adli süreçlerde rasyonel şüphe uyandıracak somut bir olgu (örneğin kişinin olmadık bir cinayet işlemesi, ağır bir suç geçmişi ) bulunması gerekir. Oysa pratik sahada vesayet hakimleri, adli sicili tamamen temiz, hayatı boyunca hiçbir suça veya hukuki ihlale karışmamış dürüst, hastalık geçmişi olmayan bireylere bu haksız ve keyfi biyolojik dayatmaları uygulamaktadır. Birey, ortada somut hiçbir klinik kanıt yokken kendi "biyolojik normalliğini" hard data ile ispat etmek zorunda bırakılamaz; zira yok olan hastalığın, yokluğun kanıtı hukuken ve mantıken imkansızdır veya sınırlıdır. Kişi 50 yıl boyunca her yıl gidip psikiyatrik sağlıklıdır raporu almaz, aksine psikiyatrik geçmişi temizdir delil var anlama gelir. Temiz psikiyatrik sicil tıpkı Adli sicil temiz olmak gibidir. 60 yıl boyunca sağlıklı birinin raporu, 60 yıldır hasta raporu yok olmasıdır. Hakimlerin delil üretmek için müzekkerelerle sağlıklı insanlara heyet tuzakları organize etmeleri suçtur ve maalesef tüm dünyada ve özellikle Türkiye de yaygındır.
Bu nedenle, ortada somut hiçbir klinik şikayet, 60 yıllık geçmiş veya kriminolojik zemin yokken, sırf tarafların asılsız iftiralarına dayanarak masum insanları bu aşağıdaki ileri düzey tıp tetkiklere süren, onları kobaylaştıran vesayet hakimleri ve adli heyetler; iftiraya çanak tutmak, yargısal yetki sınırlarını aşmak ve görevi kötüye kullanmak suretiyle açıkça suç işlemektedir (United Nations General Assembly, 1966, Madde 7).
Gelecekte, tıbbi endikasyon (klinik zorunluluk) dışındaki bu tip keyfi biyolojik dayatmaların ve anayasayı ihlal eden zorunlu sevk müzekkerelerinin; açık bir işkence, kötü muamele ve insan hakları ihlali sayılarak, Ceza Kanunu kapsamında doğrudan doğruya hapis cezası gerektiren ağır bir suç (Görevi Kötüye Kullanma ve İftiraya İştirak) olarak tanımlanması yasal bir zorunluluk ve mutlak bir kanun hükmü olmak zorundadır.
B. Adli Heyetlerin Yetkinlik Krizi ve Dünyadan Bi haber Olma Durumu
Türkiye'deki sağlık bakanlığı TUS uzmanlık eğitimi ve dünyadaki klasik adli tıp pratikleri, bu ileri yöntemlerin karmaşık kuantum, fizik ve biyokimya altyapısını yorumlamaktan veya yorumlama sınırlarını aşmamaktan tamamen uzaktır. Örneğin, Istanbul Adli Tıp Kurumu (ATK) veya benzeri resmi heyetlerin bünyesinde, rs-fMRI'ın istatistiksel gürültü eşiklerini, DTI traktografisindeki yapay sinyal hatalarını veya polijenik skorlamanın sınırlarını bilen, bilimin nerede bitip şarlatanlığın nerede başladığını ayırt edebilecek yetkinlikte gerçek uzman ve biyofiziksel bir kadro bulunmamaktadır. Zaten sağlık baklanlığı tıpta uzmanlık tüzüğü TUS bürokratik mafya sınavla gerçek bilimcileri insan sağlığından men eden, üstün düzey uzmanlığı red eden sistemdir.
Nöral ağların sınırlarını ve nerede başlayıp bittiğini bilmeyen bu heyetlerin, mahkemelerde bu ileri teknolojik verileri birer "kesin delil" veya "infaz aracı" gibi kabul edip raporlaştırması, cehaletin ve liyakatsizliğin güç devşirmesinden başka bir şey değildir. Bu yöntemleri vesayet davalarında dayatarak ve yorum sınırını aşarak hastalık iftirada kullanan psikolog, psikiyatrist, nörolog, radyolog, elektrofizyologlar ağır cezalara tabii tutulmalıdır. Bu yöntemlerle sağlam çıkma gerekliliği öne süren vesayet hakimleri meslekten men edilmelidirler, ağır cezalar almalıdırlar.
Bilimsel yöntem, ölçebildiği olgular hakkında güvenilir bilgi üretir; ölçemediği kavramlar hakkında ise kesin hüküm veremez.
Dolaylı biyolojik korelasyonlardan hareketle bireyin zekâsı, ahlakı, kişiliği veya medeni hakları hakkında kesin hükümler oluşturulması; mevcut nörobilim literatürünün ulaştığı bilgi düzeyiyle bağdaşmamaktadır (Poldrack, 2006; Logothetis, 2008; Varoquaux & Poldrack, 2019).
Bu nedenle ileri nörogörüntüleme teknolojilerinin metodolojik sınırlarını göz ardı ederek bunları bireylerin sosyal, hukuki veya etik değerlerini belirleyen mutlak araçlar gibi sunmak, yazarın değerlendirmesine göre bilimsel temeli bulunmayan şarlatanlık niteliğindeki uygulamalara zemin hazırlamaktadır. Buradaki eleştiri teknolojinin kendisine değil; teknolojinin bilimsel olarak desteklenmeyen biçimde yorumlanmasına yöneliktir (Farah, 2012; Morse, 2006; OECD, 2019; Yuste et al., 2021).
5. KÜRESEL TIBBİ ABUSE: AMERİKA'DAN TÜRKİYE'YE UZANAN ŞARLATANLIK
Bireysel düzeyde;
- zekâ,
- kişilik,
- dürüstlük,
- ahlaki karakter,
- gelecekteki davranışlar,
- karar verme yeterliliği
gibi çok boyutlu kavramların dayatma vesayet dava müzekkereli kumpas heyet raporlu görüntüleme bulgularından hareketle belirlenebileceğini gösteren bilimsel bir yöntem bulunmamaktadır (Morse, 2006; Farah, 2012; National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, 2021).
Böylesi görüntüleme sonuçlarının deterministik biçimde yorumlanması bilimsel belirsizlik ilkesine aykırıdır.
Bu biyolojik zorbalık sadece yerel bir yetersizlik sorunu değil, ne yazık ki Amerika Birleşik Devletleri başta olmak üzere tüm dünyada klinisyenlerin eliyle yürütülen küresel bir "tıbbi abuse" krizidir. Bugün Amerika'da ve gelişmiş sağlık sistemlerinde dahi bazı klinisyenler ve nörologlar, ilaç şirketlerinin, sigorta devlerinin veya adli yapıların baskısıyla ya da tamamen mesleki şarlatanlıkla, klinik bir semptom veya akut nörolojik kayıp (felç, tümör vb.) yokken bireyleri bu tıbbi görüntüleme süreçlerine zorlamaktadır.
Klinik gereklilik bulunmaksızın yalnızca idari, hukuki veya sosyal amaçlarla bireylerin ileri nörogörüntüleme süreçlerine yönlendirilmesi; etik, hukuk ve insan hakları bakımından önemli tartışmalar doğurabilecek uygulamalar arasında değerlendirilmektedir (WHO, 2021; UNESCO, 2021).
Sırf yasal bir süreci manipüle etmek, vesayet davalarına dayanak oluşturmak ya da bireyi köşeye sıkıştırmak için bu yöntemlerin bir zorunluluk gibi dayatılması bilime ihanettir. Bu, dürüst sağlık uygulama değil; hastayı müşteri, adaleti ise biyolojik birer denek laboratuvarı haline getiren modern bir zorbalıktır.
6. SONUÇ AND MANİFESTO:
Bu derlemede incelenen yirmiden fazla ileri nörogörüntüleme ve nöromodülasyon teknolojisi, çağdaş tıbbın en önemli bilimsel başarıları arasında yer almaktadır. Bu yöntemler; nörolojik hastalıkların tanısı, beyin tümörleri, epilepsi cerrahisi, nörodejeneratif hastalıklar ve kişiselleştirilmiş tedavi yaklaşımlarında büyük bilimsel değer taşımaktadır (Filippi et al., 2012; Barkhof et al., 2019). Bununla birlikte mevcut bilimsel bilgi düzeyi; bu teknolojilerin bireyin zekâsını, ahlaki kapasitesini, kişiliğini veya hukuki ehliyetini doğrudan ve kesin biçimde ölçebildiğini göstermemektedir (Poldrack, 2006; Logothetis, 2008; Morse, 2006). Bilimin gücü, her soruya cevap verebilmesinde değil; hangi sorulara henüz cevap veremediğini dürüstçe kabul edebilmesindedir. Biyolojik korelasyonların metodolojik sınırları göz ardı edilerek bireylerin sosyal, hukuki veya etik statüsünü belirlemek amacıyla kullanılması bilimsel yöntemle bağdaşmamaktadır. Bu tür uygulamalar, ileri nörogörüntüleme teknolojilerinin kendisini değil; teknolojiyi sınırlarının ötesinde yorumlayan şarlatan yaklaşımları temsil etmektedir (Varoquaux & Poldrack, 2019; Yuste et al., 2021; UNESCO, 2021).
REFERANSLAR
Alsop, D. C., Detre, J. A., Golay, X., Günther, M., Hendrikse, J., Hernandez-Garcia, L., ... Zaharchuk, G. (2015). Recommended implementation of arterial spin-labeled perfusion MRI for clinical applications: A consensus of the ISMRM Perfusion Study Group and the European Consortium for ASL in Dementia. Magnetic Resonance in Medicine, 73(1), 102–116. https://doi.org/10.1002/mrm.25197
American College of Radiology. (2023). ACR Appropriateness Criteria®. https://www.acr.org/Clinical-Resources/ACR-Appropriateness-Criteria
Ashburner, J., & Friston, K. J. (2000). Voxel-based morphometry—The methods. NeuroImage, 11(6), 805–821. https://doi.org/10.1006/nimg.2000.0582
Baillet, S. (2017). Magnetoencephalography for brain electrophysiology and imaging. Nature Neuroscience, 20(3), 327–339. https://doi.org/10.1038/nn.4504
Barkhof, F., Fox, N. C., Bastos-Leite, A. J., & Scheltens, P. (2019). Neuroimaging in dementia (2nd ed.). Springer.
Biswal, B., Yetkin, F. Z., Haughton, V. M., & Hyde, J. S. (1995). Functional connectivity in the motor cortex of resting human brain using echo-planar MRI. Magnetic Resonance in Medicine, 34(4), 537–541. https://doi.org/10.1002/mrm.1910340409
Boto, E., Holmes, N., Leggett, J., Roberts, G., Shah, V., Meyer, S. S., ... Barnes, G. R. (2018). Moving magnetoencephalography towards real-world applications with a wearable system. Nature, 555(7698), 657–661. https://doi.org/10.1038/nature26147
Brooks, D. J. (2010). Imaging dopamine transporters in Parkinson's disease. Biomarkers in Medicine, 4(5), 651–660.
Cherry, S. R., Sorenson, J. A., & Phelps, M. E. (2018). Physics in nuclear medicine (4th ed.). Elsevier.
Detre, J. A., Rao, H., Wang, D. J., Chen, Y. F., & Wang, Z. (2012). Applications of arterial spin labeled MRI in the brain. Journal of Magnetic Resonance Imaging, 35(5), 1026–1037. https://doi.org/10.1002/jmri.23581
Detre, J. A., Wang, J., Wang, Z., & Rao, H. (2009). Arterial spin-labeled perfusion MRI in basic and clinical neuroscience. Current Opinion in Neurology, 22(4), 348–355.
Eklund, A., Nichols, T. E., & Knutsson, H. (2016). Cluster failure: Why fMRI inferences for spatial extent have inflated false-positive rates. Proceedings of the National Academy of Sciences, 113(28), 7900–7905. https://doi.org/10.1073/pnas.1602413113
Elias, W. J., Lipsman, N., Ondo, W. G., Ghanouni, P., Kim, Y. G., Lee, W., ... Chang, J. W. (2016). A randomized trial of focused ultrasound thalamotomy for essential tremor. New England Journal of Medicine, 375(8), 730–739. https://doi.org/10.1056/NEJMoa1600159
Farah, M. J. (2012). Neuroethics: The ethical, legal, and societal impact of neuroscience. Annual Review of Psychology, 63, 571–591.
Ferrari, M., & Quaresima, V. (2012). A brief review on the history of human functional near-infrared spectroscopy (fNIRS). NeuroImage, 63(2), 921–935.
Filippi, M., Agosta, F., Barkhof, F., Dubois, B., Fox, N. C., Frisoni, G. B., ... Rocca, M. A. (2012). EFNS task force: The use of neuroimaging in the diagnosis of dementia. European Journal of Neurology, 19(12), e131–e140.
Fischl, B., & Dale, A. M. (2000). Measuring the thickness of the human cerebral cortex from magnetic resonance images. Proceedings of the National Academy of Sciences, 97(20), 11050–11055.
Friston, K. (2009). Modalities, modes, and models in functional neuroimaging. Science, 326(5951), 399–403.
Hämäläinen, M., Hari, R., Ilmoniemi, R. J., Knuutila, J., & Lounasmaa, O. V. (1993). Magnetoencephalography—Theory, instrumentation, and applications to noninvasive studies of the working human brain. Reviews of Modern Physics, 65(2), 413–497.
Hill, R. M., Boto, E., Rea, M., Holmes, N., Leggett, J., Coles, L. A., ... Barnes, G. R. (2020). Multi-channel whole-head OPM-MEG: Helmet design and a comparison with a conventional system. NeuroImage, 219, 116995.
Jensen, J. H., Helpern, J. A., Ramani, A., Lu, H., & Kaczynski, K. (2005). Diffusional kurtosis imaging: The quantification of non-Gaussian water diffusion by means of magnetic resonance imaging. Magnetic Resonance in Medicine, 53(6), 1432–1440.
Jumper, J., Evans, R., Pritzel, A., Green, T., Figurnov, M., Ronneberger, O., ... Hassabis, D. (2021). Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. Nature, 596(7873), 583–589.
Lambin, P., Leijenaar, R. T. H., Deist, T. M., Peerlings, J., de Jong, E. E. C., van Timmeren, J., ... Dekker, A. (2017). Radiomics: The bridge between medical imaging and personalized medicine. Nature Reviews Clinical Oncology, 14(12), 749–762.
Le Bihan, D. (2014). Diffusion MRI: What water tells us about the brain. EMBO Molecular Medicine, 6(5), 569–573.
Lewis, C. M., & Vassos, E. (2020). Polygenic risk scores: From research tools to clinical instruments. Genome Medicine, 12, 44.
Little, S., Pogosyan, A., Neal, S., Zavala, B., Zrinzo, L., Hariz, M., ... Brown, P. (2013). Adaptive deep brain stimulation in advanced Parkinson disease. Annals of Neurology, 74(3), 449–457.
Logothetis, N. K. (2008). What we can do and what we cannot do with fMRI. Nature, 453(7197), 869–878. https://doi.org/10.1038/nature06976
Mace, E., Montaldo, G., Cohen, I., Baulac, M., Fink, M., & Tanter, M. (2011). Functional ultrasound imaging of the brain. Nature Methods, 8(8), 662–664.
Michel, C. M., & Murray, M. M. (2012). Towards the utilization of EEG as a brain imaging tool. NeuroImage, 61(2), 371–385.
Mori, S., & van Zijl, P. C. M. (2002). Fiber tracking: Principles and strategies. NMR in Biomedicine, 15(7–8), 468–480.
Mosconi, L. (2013). Glucose metabolism in normal aging and Alzheimer's disease: Methodological and physiological considerations for PET studies. Clinical and Translational Imaging, 1, 217–233.
National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. (2021). Emerging technologies and the law: Protecting rights while fostering innovation. National Academies Press.
OECD. (2019). Recommendation of the Council on Responsible Innovation in Neurotechnology. OECD Publishing.
Ogawa, S., Lee, T. M., Kay, A. R., & Tank, D. W. (1990). Brain magnetic resonance imaging with contrast dependent on blood oxygenation. Proceedings of the National Academy of Sciences, 87(24), 9868–9872.
Öz, G., Alger, J. R., Barker, P. B., Bartha, R., Bizzi, A., Boesch, C., ... Ross, B. D. (2014). Clinical proton MR spectroscopy in central nervous system disorders. Radiology, 270(3), 658–679.
Poldrack, R. A. (2006). Can cognitive processes be inferred from neuroimaging data? Trends in Cognitive Sciences, 10(2), 59–63.
Poldrack, R. A., Huckins, G., & Varoquaux, G. (2020). Establishment of best practices for evidence in prediction. JAMA Psychiatry, 77(5), 534–540.
Quick, H. H., von Gall, C., Zeilinger, M., Wiesmüller, M., Braun, H., Ziegler, S., & Herzog, H. (2013). Integrated whole-body PET/MR hybrid imaging. European Radiology, 23(3), 759–771.
Raichle, M. E. (2015). The brain's default mode network. Annual Review of Neuroscience, 38, 433–447.
Raichle, M. E., MacLeod, A. M., Snyder, A. Z., Powers, W. J., Gusnard, D. A., & Shulman, G. L. (2001). A default mode of brain function. Proceedings of the National Academy of Sciences, 98(2), 676–682.
Sackett, D. L., Rosenberg, W. M. C., Gray, J. A. M., Haynes, R. B., & Richardson, W. S. (1996). Evidence based medicine: What it is and what it isn't. BMJ, 312(7023), 71–72. https://doi.org/10.1136/bmj.312.7023.71
Seeck, M., Koessler, L., Bast, T., Leijten, F., Michel, C., Baumgartner, C., ... Beniczky, S. (2017). The standardized EEG electrode array of the IFCN. Clinical Neurophysiology, 128(10), 2070–2097.
Smith, S. M., Vidaurre, D., Beckmann, C. F., Glasser, M. F., Jenkinson, M., Miller, K. L., ... Van Essen, D. C. (2013). Functional connectomics from resting-state fMRI. Trends in Cognitive Sciences, 17(12), 666–682.
Topol, E. (2019). Deep medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again. Basic Books.
UNESCO. (2021). Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. UNESCO.
United Nations General Assembly. (1966). International Covenant on Civil and Political Rights. United Nations.
World Health Organization. (2021). Ethics and governance of artificial intelligence for health. World Health Organization.
Yuste, R., Goering, S., Arcas, B. A. Y., Bi, G., Carmena, J. M., Carter, A., ... Wolpaw, J. (2021). Four ethical priorities for neurotechnologies and AI. Nature, 551, 159–163.
