Estudio muestra la necesidad de mejorar la forma en que los científicos abordan la investigación del cáncer en etapa temprana
La investigación preclínica, del tipo que se lleva a cabo antes de las pruebas en humanos, a menudo guía las decisiones sobre qué tratamientos potenciales deben continuar con los ensayos clínicos. Pero los intentos de replicar 50 estudios encontraron que las probabilidades de obtener los mismos resultados eran solo de 50-50. Crédito: Pexels/Artem Podrez
Los estudios preclínicos, el tipo que realizan los científicos antes de probarlos en humanos, no reciben tanta atención como sus contrapartes clínicas. Pero son los primeros pasos vitales para tratamientos y curas eventuales. Es importante acertar con los hallazgos preclínicos. Cuando se equivocan, los científicos desperdician recursos buscando pistas falsas. Peor aún, los hallazgos falsos pueden desencadenar estudios clínicos con humanos.
El pasado mes de diciembre, el Center for Open Science (COS) publicó los preocupantes resultados de su proyecto de reproducibilidad de 1,5 millones de dólares estadounidenses de ocho años: estudio de biología del cáncer. Realizado en colaboración con el mercado de investigación Science Exchange, científicos independientes descubrieron que las probabilidades de replicar los resultados de 50 experimentos preclínicos de 23 estudios publicados de alto perfil no eran mejores que lanzar una moneda.
Elogios y controversias han acompañado al proyecto desde el principio. La revista Nature aplaudió los estudios de replicación como «la mejor práctica de la ciencia». Pero la revista Science señaló que las reacciones de algunos científicos cuyos estudios fueron elegidos oscilaron entre «molestia, ansiedad e indignación», lo que impidió las réplicas. Aunque ninguno de los experimentos originales se describió con suficiente detalle para permitir que los científicos los repitieran, un tercio de los autores originales no cooperaron y algunos incluso se mostraron hostiles cuando se les pidió ayuda.
El director ejecutivo del COS, Brian Nosek advirtió que los hallazgos plantean «desafíos para la credibilidad de la biología preclínica del cáncer». En un reconocimiento tácito de que la investigación biomédica no ha sido universalmente rigurosa o transparente, los Institutos Nacionales de Salud de los Estados Unidos (NIH), el mayor financiador de investigación biomédica del mundo, ha anunciado que aumentará los requisitos para ambas cualidades.
He impartido clases y escrito sobre buenas prácticas científicas en psicología y biomedicina durante más de 30 años. He revisado más solicitudes de subvenciones y manuscritos de revistas de las que puedo contar, y no me sorprende.
Los pilares gemelos de la ciencia confiable, la transparencia y el rigor desapasionado, se tambalearon bajo el estrés de los incentivos que mejoran las carreras a expensas de ciencia confiable. Con demasiada frecuencia, los estudios preclínicos propuestos y, sorprendentemente, los publicados y revisados por pares no siguen el método científico. Con demasiada frecuencia, los científicos no comparten sus datos financiados por el gobierno, incluso cuando así lo exige la publicación.
Control del sesgo
Muchos experimentos preclínicos carecen de los controles rudimentarios contra el sesgo que se enseñan. en las ciencias sociales, aunque rara vez en disciplinas biomédicas como la medicina, la biología celular, la bioquímica y la fisiología. El control del sesgo es un elemento clave del método científico porque permite a los científicos separar la señal experimental del ruido del procedimiento.
El sesgo de confirmación, la tendencia a ver lo que queremos ver, es un tipo de sesgo que la buena ciencia controla mediante el «cegamiento». Piense en los procedimientos «doble ciego» en los ensayos clínicos en los que ni el paciente ni el equipo de investigación saben quién recibe el placebo y quién recibe el fármaco. En la investigación preclínica, cegar a los experimentadores a las identidades de las muestras minimiza la posibilidad de que alteren su comportamiento, aunque sea sutilmente, a favor de su hipótesis.
Las diferencias aparentemente triviales, como si una muestra se procesa por la mañana o por la tarde o si un animal se enjaula en la fila superior o inferior, también pueden cambiar los resultados. Esto no es tan improbable como podrías pensar. Los cambios de momento a momento en el microambiente, como la exposición a la luz y la ventilación del aire, por ejemplo, pueden cambiar las respuestas fisiológicas.
Si todos los animales que reciben un fármaco se enjaulan en una fila y todos los animales que no reciben el fármaco se enjaulan en otra fila, cualquier diferencia entre los dos grupos de animales puede deberse al fármaco, a la ubicación de su vivienda o a una interacción entre los dos. Honestamente, no puede elegir entre las explicaciones alternativas, y tampoco los científicos.
Aleatorizar la selección de muestras y el orden de procesamiento minimiza estos sesgos de procedimiento, hace que la interpretación de los resultados sea más clara y hace que sea más probable que sean replicado
Muchos de los experimentos de replicación fueron ciegos y aleatorios, pero no se sabe si los experimentos originales lo hicieron. Todo lo que se sabe es que para los 15 experimentos con animales, solo uno de los estudios originales informó aleatorización y ninguno informó cegamiento. Pero no sería sorprendente que muchos de los estudios no fueran aleatorios ni ciegos.
Diseño y estadísticas del estudio
Según una estimación, más de la mitad del millón de artículos publicados cada año tienen diseños de estudio sesgados, lo que contribuye a que se desperdicie el 85 % de los 100 000 millones de dólares estadounidenses gastados cada año en investigación (principalmente preclínica).
En un comentario ampliamente difundido, el científico de la industria y ex académico Glenn Begley informó que solo podía reproducir los resultados de seis de 53 estudios académicos (11 por ciento). Enumeró seis prácticas de investigación confiable, incluido el cegamiento. Los seis estudios que se replicaron siguieron las seis prácticas. Los 47 estudios que no lograron replicar siguieron pocas o, a veces, ninguna de las prácticas.
Otra forma de sesgar los resultados es haciendo un mal uso de las estadísticas. Al igual que con el cegamiento y la aleatorización, no se sabe cuál de los estudios originales del proyecto de reproducibilidad usó incorrectamente las estadísticas, si es que hubo alguno, debido a la falta de transparencia de los estudios. Pero eso también es una práctica común.
Un diccionario de términos describe una gran cantidad de prácticas de análisis de datos deficientes que pueden fabricar hallazgos estadísticamente significativos (pero falsos), como HARKing (Hipotesis después de que se conocen los resultados) , p-hacking (repetir pruebas estadísticas hasta que se produce el resultado deseado) y seguir una serie de decisiones de análisis dependientes de los datos conocidas como «jardín de caminos que se bifurcan» para obtener hallazgos publicables.
Estas prácticas son comunes en la investigación biomédica. Sin embargo, décadas de súplicas de metodólogos y una declaración sin precedentes de la Asociación Estadounidense de Estadística para cambiar las prácticas de análisis de datos no han sido escuchadas.
Un futuro mejor
Aquellos que están en contra de la ciencia no debe animarse con estos hallazgos. Los logros de la ciencia preclínica son reales e impresionantes. Décadas de investigación preclínica llevaron al desarrollo de las vacunas de ARNm de COVID-19, por ejemplo. Y la mayoría de los científicos están haciendo lo mejor que pueden dentro de un sistema que premia los resultados rápidos y llamativos sobre los más lentos y confiables.
Pero la ciencia la hacen los humanos con todas las fortalezas y debilidades que la acompañan. El truco consiste en recompensar las prácticas que producen ciencia confiable y censurar las prácticas que no lo hacen, sin acabar con la innovación.
Cambiar los incentivos y hacer cumplir los estándares son las formas más efectivas de mejorar la práctica científica. El objetivo es mejorar la eficiencia al garantizar que los científicos que valoran la transparencia y el rigor por encima de la velocidad y el flash tengan la oportunidad de prosperar. Se ha intentado antes, con un éxito mínimo. Esta vez puede ser diferente. El Proyecto de Reproducibilidad: el estudio de Biología del Cáncer y los cambios de política del NIH que provocó pueden ser el impulso necesario para que esto suceda.
Explore más
Los investigadores del cáncer sobrestiman la reproducibilidad de los estudios preclínicos Información de la revista: Nature , Science
Proporcionado por The Conversation
Este artículo se vuelve a publicar de The Conversation con una creatividad Licencia común. Lea el artículo original.
Cita: El estudio muestra la necesidad de mejorar la forma en que los científicos abordan la investigación del cáncer en etapa inicial (21 de marzo de 2022) consultado el 29 de agosto de 2022 en https://medicalxpress.com/news/2022- 03-scientists-approach-early-stage-cancer.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.