Роман Анискин - Инженеры тела

• Название: Инженеры тела
• Автор: Роман Анискин
• Жанр: Руководства

Как тренироваться? Приходя в любой зал, вы можете видеть множество сильных атлетов, но кто вам скажет, сколько людей ушло отсюда по разным причинам? Обращаясь к очередной тренировочной программе, вы можете видеть, сколь много атлетов достигают существенного прогресса, но сколько людей получило травмы и не выдержало нагрузок? Систематическая ошибка выжившего – ловушка, избежать которой постарается помочь вам автор на страницах этой книги.

---

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.

Тем паче нет смысла искать правду в различных интернет сообществах. Кружки по интересам, они же социальные интернет объединения, лишь укореняют безграмотность населения, пропагандируя простые и харизматичные советы, укладывающиеся в полтора слова.«Умри, но сдохни», «Побеждает сильнейший», «Если не успел – то опоздал» и прочие «богатые» на мудрость лозунги всегда достучатся до инфантильных сердец. Погоня за аудиторией, как известно, никогда не способствует повышению качества материала, ибо растущая сложность и глубина предмета лишь наоборот, с каждым витком, отсеивает нетерпеливых. Уже не приходится надеяться на столь серьезный подход к получению научных знаний, как поиск исследований, прошедших проверку воспроизводимости и верную интерпретацию этих исследований без излишне оптимистичной экстраполяции выводов на практику. Часто ли вы встречаете среди специалистов апеллирование к обширным мета анализам в ходе дискуссии по какому-либо вопросу? Не думаю.

Представьте на секунду. Тысячи публикаций исследований. Сотни тысяч. Многие лежат в свободном доступе в интернет ресурсах. Малозначительные эффекты, крохотные выборки, ошибочный анализ, частные интересы авторов или спонсоров исследования… Плохо осведомленным людям, не специалистам, это подается за монолитную, авторитетную, незыблемую НАУКУ. Кем подается? Персонажами, выставляющими себя грамотными аналитиками – накидал красивых ссылок, умело аргументировал надежность своих и недостоверность чужих фактов, и новому жрецу науки смотрят в рот! Подобная картина сплошь и рядом на всем интернет пространстве – что российском, что зарубежном.

В 2012 году в журнале Nature опубликовали статью «Drug development: Raise standards for preclinical cancer research». Автор исследования, Гленн Бигли (C. Glenn Begley), повествует, что в течение десяти лет в биотехнологической фирме Amgen предпринимались попытки воспроизвести «наиболее ценные» исследования, посвященные борьбе с раком, отобранные из 53 журналов. Поскольку в исследованиях описывались совершенно новые подходы таргетированной борьбы с раком и новые варианты клинических применений существующей терапии, некоторые данные были умышленно убраны из текста – во избежание плагиата технологии. Даже со скидкой на это, процент подтвержденных научных данных оказался ничтожно мал – всего 6 исследований из 53. Всего шесть исследований, из пятидесяти трех авторитетных, смогли воспроизвести! В этом случае одной из причин предполагается низкое качество опубликованных доклинических данных. Забавно, что в опубликованной в 2012 году статье фигурирует идея, что не смотря на отдельные ошибки в деталях исследований, в целом на ключевую идею статьи можно положиться и она выдержит проверку временем: «that although there might be some errors in detail, the main message of the paper can be relied on and the data will, for the most part, stand the test of time.» То было в 2012, а уже в 2015 году научное сообщество медиков и биологов растеряло свою снисходительность к деталям исследований, пускай и предклинических.

Обратите внимание – медицина, как научное направление, подвержена строжайшему контролю и анализу исследований, так как связана с прямым воздействием на человеческий организм. Тем не менее и там копятся результаты человеческого фактора – это неизбежное, недооцениваемое явление. Результатом растущей, выразимся сдержанно, сомнительности множества исследований в медицине и биологии, становятся инициативы вроде проекта Элизабет Айорнс «Reproducibility Initiative». С большой долей удачи, инициаторы нашли инвестора в лице благотворительной организации, пожертвовавшей 1,3 млн. долларов на проверку 50 самых известных статей в области биологии рака. Упоминается, что в среднем 26 тысяч долларов на одно исследование хватит лишь на проверку ключевого эксперимента, но не для полного воспроизведения исследования каждый раз (что, в общем-то, и не является необходимым). Вы только представьте – реально сложной задачей является поиск денег на перепроверку исследований, попытку воспроизвести ключевые эксперименты, а именно возможность их повторить, то есть воспроизводимость, делает исследование значимым на практике! Не пора ли тест на воспроизводимость эксперимента закладывать в бюджет исследования?