lunes, 2 de abril de 2012

En la lucha contra el cancer, muchos "descubrimientos" no se sustentan.

Un antiguo investigador de Amgen Inc ha descubierto que muchos de los estudios básicos sobre cáncer, una gran proporción de ellos de laboratorios universitarios, no son fiables, con graves consecuencias para la producción de nuevos medicamentos en el futuro y por tanto, el problema va más allá de la propia enfermedad.

El fallo cometido en la "lucha contra el cáncer" se ha atribuido a varios factores, desde el uso de modelos de ratón irrevelantes para cánceres humanos hasta organismos de financiación con aversión al riesgo, pero recientemente ha emergido un nuevo culpable: hay demasiados descubrimientos de ciencia básica, hechos en animales o células creciendo en cultivos de laboratorio, que están mal.

Durante la década como jefe de investigación global del cáncer en Amgen, C. Glenn Begley identificó 53 publicaciones destacadas, artículos en revistas punteras de reputados laboratorios para que fueran reproducidos por su equipo. Begley buscó reproducir los resultados antes de empezar a usarlos para crear nuevos medicamentos. ¿El resultado? 47 de los 53 no podían ser replicados.

Begley señala que es chocante que esos estudios sean en los que confía la industria farmacéutica para identificar nuevas dianas en el desarrollo de medicamentos. Indica que si se va a poner en juego millones de dólares apostando sobre una observación, es necesario asegurarse de que sea cierta. A medida que se han intentado reproducir los experimentos de los artículos, se han ido convenciendo de que no se podría obtener nada de valor.

La respuesta inicial de los autores ante el problema de los resultado irreproducibles suele ser "no lo has hecho bien". Incluso en los estudios más rigurosos, los resultados solo son reproducibles en condiciones muy específicas. Una célula de cáncer puede responder de una manera según un conjunto de condiciones y de otra según otro conjunto diferente.

Por eso, los estudios de ciencia básica raramente son "ciegos" en la misma medida en que lo son los estudios clínicos. Esto es significa que los investigadores saben que linea celular o ratón tiene tratamiento o cáncer, lo cual puede ser un problema cuando los datos están sujetos a interpretación, como cuando un investigador que está intelectualmente imbuido en una teoría es más probable para interpretar una evidencia ambigua en su favor.

Via Reuters

No hay comentarios:

Publicar un comentario en la entrada