Las interacciones entre proteínas no son más fiables porque hayan sido publicadas en muchos artículos

Por Francisco R. Villatoro, el 26 junio, 2009. Categoría(s): Bibliometría • Bioquímica • Ciencia • Noticias • Science ✎ 1

Dibujo20090626_protein_protein_interaction_PDB_1LFD_chain_A_BMuchos científicos piensan que un resultado es más fiable si ha sido publicado muchas veces. No es así. Muchos biólogos piensan que una posible interacción entre dos proteínas es más fiable si ha sido publicada muchas veces. Un estudio reciente demuestra que esto no es verdad. Las áreas de moda o candentes, debido a la alta competitividad científica, presentan resultados con un gran número de errores. Las probabilidades de falsos positivos y verdaderos negativos crecen con el volumen de publicaciones en un área. Así lo han demostrado Thomas Pfeiffer y Robert Hoffmann al estudiar las interacciones entre proteínas de levadura de la cerveza (S. cerevisiae) publicadas en revistas internacionales, en su reciente artículo “Large-Scale Assessment of the Effect of Popularity on the Reliability of Research,” PLoS ONE, 4: e5996, June 24, 2009.

La investigación científica no está libre de errores. Ciertos estudios científicos pueden avalar hipótesis erróneas o refutar hipótesis correctas. Las áreas de moda o candentes, debido a la alta competitividad científica, presentan gran número de estos errores. Por ejemplo, muchos falsos positivos son “fabricados” (modificando o sesgando datos estadísticos). Pfeiffer y Hoffmann han comparado los resultados más recientes y fiables sobre las interacciones de proteínas en la levadura de la cerveza (S. cerevisiae) con los resultados publicados en años pasados. Han observado que las interacciones más populares en lugar de ser las mejor caracterizadas, todo lo contrario, son las caracterizadas con menor fiabilidad. Los resultados muestran que no es más fiable una interacción protéica porque haya sido reportada por múltiples estudios. Los índices que miden la calidad de una interacción protéica por el número de publicaciones en las que ha aparecido caracterizada (muy usados en bioinformática) se caen por su propio peso.

Parece paradójico que en las áreas más candentes (hot topic) sea muy difícil distinguir entre falsos positivos y verdaderos positivos. Los autores concluyen de su estudio que debería disminuirse la financiación en las áreas de investigación de moda y redirigirla a las áreas menos populares (“the funding available in scientific research could be specifically directed towards promising projects on topics of currently low popularity“).



1 Comentario

  1. Hace tiempo leí un artículo que no recuerdo donde sobre errores arrastrados por las citas bibliográficas que no se comprueban.

    Y ya no por no reproducir experimentos sino fallos matemáticos arrastrados en decenas de papers por no leer y fiarse del principio de autoridad.

    Es una pena porque eso es de todo menos científico. Pero bueno, ocurre y hay que poner el dedo en la llaga.

Deja un comentario