È molto meno probabile che i risultati della ricerca sulle interazioni farmaco-gene vengano replicati se vengono eseguiti da comunità gerarchiche o da gruppi affiatati di collaboratori frequenti che utilizzano metodi simili, invece di gruppi indipendenti di scienziati che utilizzano metodi diversi, suggerisce un articolo pubblicato la scorsa settimana in eLife .

I risultati possono aiutare a migliorare l'affidabilità dei risultati scientifici aiutando a identificare possibili fattori che contribuiscono alla pubblicazione di dati inaffidabili, risultati fuorvianti o falsi su potenziali interazioni farmaco-gene.

"Il modo in cui spesso viene prodotta la scienza può inavvertitamente contribuire a risultati inaffidabili, ", afferma l'autore senior James Evans, Professore di Sociologia all'Università di Chicago, e Professore esterno presso l'Istituto Santa Fe, NOI. "Per esempio, un folto gruppo di scienziati che collaborano frequentemente, utilizzare metodi simili, condividere l'attrezzatura, e spesso citare opere simili sono inclini a produrre le stesse, risultati auto-confermanti. Sebbene un tale gruppo possa produrre esperimenti pubblicati ripetuti, i nostri risultati dimostrano che i loro risultati non sono indipendenti. I laboratori indipendenti eseguono esperimenti in modi diversi con aspettative diverse e sono meno inclini alla pressione dei pari rispetto a reti di scienziati densamente connesse".

Per comprendere meglio come tali fattori possano contribuire a risultati inaffidabili negli studi sulle interazioni tra farmaci e genetica, Evans e i suoi colleghi hanno confrontato i risultati di 3, 363 studi pubblicati su 51, 292 interazioni farmaco-gene nel database comparativo di tossicogenomica con i risultati del programma LINCS L1000, che ha utilizzato robot per testare migliaia di interazioni tra farmaci e geni.

Hanno scoperto che le interazioni farmaco-gene identificate da più studi sono state verificate dai risultati LINCS L1000 il 45% delle volte, mentre i risultati di singoli studi potevano essere verificati solo il 19% delle volte.

Hanno anche esaminato un sottoinsieme di interazioni gene-farmaco che sono state studiate in più di uno studio. Hanno scoperto che gruppi interconnessi di autori che utilizzano metodi simili avevano maggiori probabilità di confermare i risultati reciproci rispetto agli scienziati senza connessioni apparenti. I risultati di questi gruppi interconnessi avevano meno probabilità di essere replicati da LINCS L1000 rispetto ai risultati di gruppi indipendenti.

"Anche se un'affermazione sull'interazione tra farmaco e gene ottiene il sostegno di molti articoli, se è studiato esclusivamente da una comunità scientifica centralizzata, il sinistro ha una probabilità di replica prevista simile a quella di un sinistro riportato in un unico documento, " dice l'autore principale Valentin Danchev, dottorato di ricerca, uno studioso post-dottorato in precedenza presso il Dipartimento di Sociologia dell'Università di Chicago, e ora al Meta-Research Innovation Center di Stanford (METRICS), Università di Stanford, NOI.

Aggiunge che il modo in cui la scienza è attualmente organizzata incoraggia frequenti collaborazioni tra gruppi di ricercatori interconnessi. Questi gruppi interconnessi e gli scienziati "stellari" che li guidano non solo pubblicano risultati che hanno meno probabilità di essere replicati, ma possono anche ottenere un'influenza sproporzionata, potenzialmente scoraggiando gruppi indipendenti dalla ricerca sulle stesse interazioni farmaco-gene o dalla pubblicazione di risultati che non sono d'accordo. "I nostri risultati evidenziano l'importanza di introdurre politiche scientifiche che promuovano la collaborazione decentralizzata e non ripetuta come percorso verso repliche indipendenti che siano solide tra team diversi, metodi e impostazioni, " conclude Danchev.