Haruko Obokata publicó dos artículos en enero de 2014 que describían cómo las células sanguíneas regulares podrían convertirse en células madre pluripotentes. En ese momento, esto fue un golpe: simplificó drásticamente un proceso previamente complicado y abrió nuevas perspectivas de investigación médica y biológica, al tiempo que eludió cuidadosamente las consideraciones bioéticas del uso de embriones humanos para recolectar células madre. Además, el proceso para esto fue sencillo e implicó aplicar una solución de ácido débil o presión mecánica, extrañamente similar a cómo limpiaría una mancha de óxido de un cuchillo.
Obokata
A los pocos días, los científicos notaron que algunas de las imágenes del documento eran irregulares. Y comenzó un escepticismo más amplio. Podría realmente ser tan simple?
Como los experimentos eran simples y los biólogos tenían curiosidad, los intentos de replicar los hallazgos de los artículos comenzaron de inmediato. Ellos fallaron. En febrero, el instituto de Obokata había iniciado una investigación. En marzo, algunos de los coautores del artículo estaban rechazando los métodos. En julio, los papeles se retractaron. Si bien los documentos claramente no eran confiables, no había claridad sobre el centro del problema. ¿Los autores habían etiquetado mal una muestra? ¿Descubrieron un método que funcionó una vez pero que era intrínsecamente poco confiable?
¿Simplemente habían inventado los datos? Tomó años más, pero la comunidad científica obtuvo una respuesta aproximada cuando también se retractaron otros artículos relacionados de Obokata por manipulación de imágenes, irregularidades en los datos y otras cuestiones problemáticas. Todo el episodio fue un excelente ejemplo de cómo la ciencia se corrige a sí misma. Se publicó un resultado importante, se puso en duda, se probó, se investigó y se encontró deficiente… y luego se retractó.
Así es como podemos esperar que funcione siempre el proceso de escepticismo organizado. Pero, no lo hace. En la gran mayoría del trabajo científico, es increíblemente raro que otros científicos se den cuenta de las irregularidades en primer lugar, y mucho menos que reúnan las fuerzas globales del empirismo para hacer algo al respecto. La suposición subyacente dentro de la revisión por pares académicos es que el fraude es lo suficientemente raro o poco importante como para no merecer un mecanismo de detección dedicado.
La mayoría de los científicos asumen que nunca se encontrarán con un solo caso de fraude en sus carreras, por lo que incluso la idea de verificar los cálculos en documentos revisables, volver a ejecutar análisis o verificar si los protocolos experimentales se implementaron correctamente se considera innecesaria. Peor aún, los datos sin procesar y el código analítico que los acompañan, que a menudo se necesitan para analizar un artículo de manera forense, no se publican de manera rutinaria, y realizar este tipo de revisión estricta a menudo se considera un acto hostil, el tipo de trabajo pesado reservado solo para los profundamente motivados o los congénitamente irrespetuoso.
Todos están ocupados con su propio trabajo, entonces, ¿qué clase de demonio llegaría a tales extremos para invalidar el de otra persona?
Lo que nos lleva claramente a la ivermectina, un fármaco antiparasitario probado como tratamiento para el COVID-19 después de que los estudios de laboratorio a principios de 2020 demostraran que era potencialmente beneficioso. Su popularidad aumentó considerablemente después de que un análisis publicado y luego retirado por el grupo Surgisphere mostrara una gran reducción en las tasas de mortalidad de las personas que lo toman, lo que provocó una ola masiva de uso de la droga en todo el mundo. Más recientemente, la evidencia de la eficacia de la ivermectina se basó sustancialmente en una sola pieza de investigación, que se preimprimió (es decir, se publicó sin revisión por pares) en noviembre de 2020.
Este estudio, extraído de una gran cohorte de pacientes y que informó un fuerte efecto del tratamiento, fue popular: se leyó más de 100 000 veces, se citó en docenas de artículos académicos y se incluyó en al menos dos modelos metaanalíticos que demostraron que la ivermectina es, como el autores afirmaron, una “droga maravillosa” para COVID-19. No es exagerado decir que este artículo hizo que miles, si no millones, de personas obtuvieran ivermectina para tratar y/o prevenir el COVID-19.
El estudio fue retractado en medio de acusaciones de fraude y plagio. Un estudiante de maestría que había sido asignado para leer el artículo como parte de su título notó que toda la introducción parecía estar copiada de artículos científicos anteriores, y un análisis posterior reveló que la hoja de datos del estudio publicada en línea por los autores contenía irregularidades obvias.
Es difícil exagerar cuán monumental es esta falla para la comunidad científica. Nosotros, orgullosos guardianes del conocimiento, aceptamos al pie de la letra una investigación que estaba tan llena de agujeros que un estudiante de medicina solo necesitó unas horas para desmantelarla por completo.
La seriedad otorgada a los resultados contrastaba directamente con la calidad del estudio. Los autores informaron pruebas estadísticas incorrectas en múltiples puntos, desviaciones estándar que eran extremadamente inverosímiles y un grado de eficacia positiva verdaderamente asombroso: la última vez que la comunidad médica encontró un ‘beneficio del 90 por ciento’ para un medicamento en una enfermedad, fue el uso de medicamentos antirretrovirales para tratar a las personas que mueren de SIDA. Sin embargo, nadie se dio cuenta. Durante la mayor parte de un año, investigadores serios y respetados incluyeron este estudio en sus revisiones, los médicos lo usaron como evidencia para tratar a sus pacientes y los gobiernos reconocieron sus conclusiones en la política de salud pública.
Nadie dedicó los 5 minutos necesarios para descargar el archivo de datos que los autores habían subido en línea y notar que informaba sobre numerosas muertes antes de que el estudio hubiera comenzado. Nadie copió y pegó frases de la introducción en Google, que es todo lo que se necesita para darse cuenta de cuánto es idéntico a los artículos ya publicados.
Esta falta de atención e inacción perpetuó la saga: cuando permanecemos deliberadamente desinteresados en el problema, tampoco sabemos cuánto fraude científico hay, o dónde se puede ubicar o identificar fácilmente y, en consecuencia, no hacemos planes sólidos para abordarlo o mejorarlo. sus efectos.
Un editorial reciente en el British Medical Journal argumentó que podría ser hora de cambiar nuestra perspectiva básica sobre la investigación en salud y asumir que la investigación en salud es fraudulenta hasta que se demuestre lo contrario. Es decir, no asumir que todos los investigadores son deshonestos, sino comenzar a recibir nueva información en la investigación en salud desde un nivel de escepticismo de base categóricamente diferente en comparación con la confianza ciega.
Esto puede sonar extremo, pero si la alternativa es aceptar que ocasionalmente millones de personas recibirán medicamentos basados en investigaciones no examinadas que luego se retiran por completo, en realidad puede ser un precio muy pequeño a pagar.
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Haruko Obokata publicó dos artículos en enero de 2014 que describían cómo las células sanguíneas regulares podrían convertirse en células madre pluripotentes. En ese momento, esto fue un golpe: simplificó drásticamente un proceso previamente complicado y abrió nuevas perspectivas de investigación médica y biológica, al tiempo que eludió cuidadosamente las consideraciones bioéticas del uso de embriones humanos para recolectar células madre. Además, el proceso para esto fue sencillo e implicó aplicar una solución de ácido débil o presión mecánica, extrañamente similar a cómo limpiaría una mancha de óxido de un cuchillo.
A los pocos días, los científicos notaron que algunas de las imágenes del documento eran irregulares. Y comenzó un escepticismo más amplio. Podría realmente ser tan simple?
Como los experimentos eran simples y los biólogos tenían curiosidad, los intentos de replicar los hallazgos de los artículos comenzaron de inmediato. Ellos fallaron. En febrero, el instituto de Obokata había iniciado una investigación. En marzo, algunos de los coautores del artículo estaban rechazando los métodos. En julio, los papeles se retractaron. Si bien los documentos claramente no eran confiables, no había claridad sobre el centro del problema. ¿Los autores habían etiquetado mal una muestra? ¿Descubrieron un método que funcionó una vez pero que era intrínsecamente poco confiable?
¿Simplemente habían inventado los datos? Tomó años más, pero la comunidad científica obtuvo una respuesta aproximada cuando también se retractaron otros artículos relacionados de Obokata por manipulación de imágenes, irregularidades en los datos y otras cuestiones problemáticas. Todo el episodio fue un excelente ejemplo de cómo la ciencia se corrige a sí misma. Se publicó un resultado importante, se puso en duda, se probó, se investigó y se encontró deficiente… y luego se retractó.
Así es como podemos esperar que funcione siempre el proceso de escepticismo organizado. Pero, no lo hace. En la gran mayoría del trabajo científico, es increíblemente raro que otros científicos se den cuenta de las irregularidades en primer lugar, y mucho menos que reúnan las fuerzas globales del empirismo para hacer algo al respecto. La suposición subyacente dentro de la revisión por pares académicos es que el fraude es lo suficientemente raro o poco importante como para no merecer un mecanismo de detección dedicado.
La mayoría de los científicos asumen que nunca se encontrarán con un solo caso de fraude en sus carreras, por lo que incluso la idea de verificar los cálculos en documentos revisables, volver a ejecutar análisis o verificar si los protocolos experimentales se implementaron correctamente se considera innecesaria. Peor aún, los datos sin procesar y el código analítico que los acompañan, que a menudo se necesitan para analizar un
artículo de manera forense, no se publican de manera rutinaria, y realizar este tipo de revisión estricta a menudo se considera un acto hostil, el tipo de trabajo pesado reservado solo para los profundamente motivados o los congénitamente irrespetuoso.
Todos están ocupados con su propio trabajo, entonces, ¿qué clase de demonio llegaría a tales extremos para invalidar el de otra persona?
Lo que nos lleva claramente a la ivermectina, un fármaco antiparasitario probado como tratamiento para el COVID-19 después de que los estudios de laboratorio a principios de 2020 demostraran que era potencialmente beneficioso. Su popularidad aumentó considerablemente después de que un análisis publicado y luego retirado por el grupo Surgisphere mostrara una gran reducción en las tasas de mortalidad de las personas que lo toman, lo que provocó una ola masiva de uso de la droga en todo el mundo. Más recientemente, la evidencia de la eficacia de la ivermectina se basó sustancialmente en una sola pieza de investigación, que se preimprimió (es decir, se publicó sin revisión por pares) en noviembre de 2020.
Este estudio, extraído de una gran cohorte de pacientes y que informó un fuerte efecto del tratamiento, fue popular: se leyó más de 100 000 veces, se citó en docenas de artículos académicos y se incluyó en al menos dos modelos metaanalíticos que demostraron que la ivermectina es, como el autores afirmaron, una “droga maravillosa” para COVID-19. No es exagerado decir que este artículo hizo que miles, si no millones, de personas obtuvieran ivermectina para tratar y/o prevenir el COVID-19.
El estudio fue retractado en medio de acusaciones de fraude y plagio. Un estudiante de maestría que había sido asignado para leer el artículo como parte de su título notó que toda la introducción parecía estar copiada de artículos científicos anteriores, y un análisis posterior reveló que la hoja de datos del estudio publicada en línea por los autores contenía irregularidades obvias.
Es difícil exagerar cuán monumental es esta falla para la comunidad científica. Nosotros, orgullosos guardianes del conocimiento, aceptamos al pie de la letra una investigación que estaba tan llena de agujeros que un estudiante de medicina solo necesitó unas horas para desmantelarla por completo.
La seriedad otorgada a los resultados contrastaba directamente con la calidad del estudio. Los autores informaron pruebas estadísticas incorrectas en múltiples puntos, desviaciones estándar que eran extremadamente inverosímiles y un grado de eficacia positiva verdaderamente asombroso: la última vez que la comunidad médica encontró un ‘beneficio del 90 por ciento’ para un medicamento en una enfermedad, fue el uso de
medicamentos antirretrovirales para tratar a las personas que mueren de SIDA. Sin embargo, nadie se dio cuenta. Durante la mayor parte de un año, investigadores serios y respetados incluyeron este estudio en sus revisiones, los médicos lo usaron como evidencia para tratar a sus pacientes y los gobiernos reconocieron sus conclusiones en la política de salud pública.
Nadie dedicó los 5 minutos necesarios para descargar el archivo de datos que los autores habían subido en línea y notar que informaba sobre numerosas muertes antes de que el estudio hubiera comenzado. Nadie copió y pegó frases de la introducción en Google, que es todo lo que se necesita para darse cuenta de cuánto es idéntico a los artículos ya publicados.
Esta falta de atención e inacción perpetuó la saga: cuando permanecemos deliberadamente desinteresados en el problema, tampoco sabemos cuánto fraude científico hay, o dónde se puede ubicar o identificar fácilmente y, en consecuencia, no hacemos planes sólidos para abordarlo o mejorarlo. sus efectos.
Un editorial reciente en el British Medical Journal argumentó que podría ser hora de cambiar nuestra perspectiva básica sobre la investigación en salud y asumir que la investigación en salud es fraudulenta hasta que se demuestre lo contrario. Es decir, no asumir que todos los investigadores son deshonestos, sino comenzar a recibir nueva información en la investigación en salud desde un nivel de escepticismo de base categóricamente diferente en comparación con la confianza ciega.
Esto puede sonar extremo, pero si la alternativa es aceptar que ocasionalmente millones de personas recibirán medicamentos basados en investigaciones no examinadas que luego se retiran por completo, en realidad puede ser un precio muy pequeño a pagar.
PrisioneroEnArgentina.com
Junio 29, 2022