Роман Анискин - Инженеры тела

Таково положение дел. Растущий масштаб любого явления человеческой деятельности приводит к неизбежному накоплению следствий человеческого фактора. Однако, каким образом человеческий фактор мог повлиять на общую достоверность научных исследований? Разве дизайн исследований не должен каким-то статистическим образом нивелировать подобное влияние? Остановимся на итоге отчета о симпозиуме: «Хорошей новостью является то, что наука начинает воспринимать худшие из своих недостатков очень серьезно. Плохой же новостью является то, что никто не готов сделать первый шаг к очистке системы». Высшие представители науки лишь признают появившуюся проблему, о ее решении и вычищении ложной научной литературы пока только заговорили.

Так же, главред The Lancet поднимал тему недостаточно строгих критериев достоверности исследований. Например, в физике элементарных частиц p-value не должно быть выше 3×10 —7, когда в биологии p-value достаточно не превышать 0,05. На эту тему в феврале 2014 года в журнале Nature опубликовали статью «Scientific method: Statistical errors», поясняющую, почему «золотой стандарт» статистической достоверности (p <0,05) не так надежен, как полагают многие ученые. Представленное в 1920х годах в Великобритании статистиком Рональдом Фишером, p-значение не предполагалось на роль окончательного теста. Оно лишь предназначалось для неформального определения значительности в старомодном смысле: заслуживают ли результаты исследования второго, более внимательного взгляда. Всего лишь прикидка. Повторюсь, Ричард Хортон в упомянутом отчете тоже предложил повысить стандарт.

Первая ласточка, в феврале 2015, опубликована новость, что журнал BASP (Basic and Applied Social Psychology) запретил публикацию статей, использующих критерий p <0,05, по причине слишком частого его использования в качестве аргументации исследований низкого качества. Конечно, журнал посвящен психологическим и социальным исследованиям, но лишь потому, что практическое применение подобных данных, по-видимому, уже принесло в достатке негативную обратную связь. Пребывающей в кризисе (по мнению ряда ученых) биомедицине тоже осталось недолго. Осмелимся предположить, что одним из ключевых шагов по «очистке» биологии и медицины от множества ложных исследований станет ужесточение критериев достоверности до уровня физики элементарных частиц, или близко к этому. От спекуляций, спровоцированных заинтересованными в прибыли больших компаниях, это вряд ли убережет, но загрязнение и так не чистой научной среды слабо подтвержденными исследованиями точно затруднит.

В январе 2015 года экспертная комиссия института естественных наук «Рикэн» постановила, что в ходе эксперимента Харуко Обокаты, посвященному STAP-клеткам, «допущены сознательные фальсификации». Тем не менее, никакое тщательное рецензирование не предотвратило публикацию в авторитетном журнале Nature. В результате инцидента в журнале ввели ужесточенный контроль иллюстраций в статьях, так как именно в них обнаружили несоответствие. Сколько же до этого сомнительных статей заняли место в одном из наиболее серьезных профильных журналов? Nature сильно потерял в авторитете в первую очередь из-за этого события.

Эти и множество подобных случаев внесли вклад в общий неприятный вывод ученых и исследователей о состоянии биологической и медицинской литературы на сегодняшний день, озвученный на симпозиуме.

Вот ирония! Пока научное сообщество вцепляется пятерней в волосы, задумываясь, как поправить растущую дискредитацию – на периферии творится безумие. Тренеры через одного декларируют научную обоснованность собственных тренировок, каждая вторая представительница сомнительной спортивной дисциплины выписывает себе корочки «нутрициолога». Одни плодят новые, «научно-обоснованные» мифы с ссылками на исследования, другие разоблачают мифы старые. Нелепо, но большое количество людей, ложно причисляющих себя к категории специалистов, лишь занимается замещением одной спорной или ошибочной информации на другую. Даже лаборатория под вашим боком не становится гарантом высокой научности – стоит присмотреться к организации исследования. Не удивительно – лабораторная деятельность опирается на те же исследования и гипотезы, что и остальные, а соответственно обилие сложных диагностических устройств еще не дает 100% надежных выводов. Более того, именно в лабораториях дают жизнь как верным, так и ложным наблюдениям, ошибочно или сознательно интерпретируя результаты в угоду гипотезе. Стюарт Лиман в своей статье «Bad statistics, and bad training are sabotaging drug discovery» рассказывает старую шутку среди ученых исследователей: «33 процента животных отреагировали на лечение положительно, 33 процента животных не показали никакого ответа, а третья мышь убежала», а ведь такие исследования могли лечь в основу популярных и растиражированных теорий! Горькая шутка получается.