Un estudio abre un nuevo debate sobre la experimentación animal

Ratones criados para experimentos clínicos. Por Understanding Animal Research (Mice in Research for Animal Testing) [CC BY 2.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/2.0)], undefined

Si la calidad de los estudios científicos no es buena, ¿estaría justificado realizar experimentos en animales? La pregunta puede parecer extraña, pero desde hace un tiempo hay muchos investigadores que se la hacen. No porque la calidad de la ciencia que se hace no sea buena, si no porque tal vez no sea lo suficientemente alta como para emplear seres vivos. Esto es lo que tratan de responder dos artículos recientes, que se pueden consultar aquí y en este segundo enlace.

Para poder entender el resto de este post, hay que entrar a hablar de lo que se conoce como “la crisis de la replicabilidad”. Y para hacerlo hay que conocer unos conceptos básicos sobre filosofía de la ciencia, y en concreto sobre el método científico.

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La ciencia tiene unas normas muy claras sobre lo que está permitido y lo que no – no sólo, pero también a nivel ético – y lo que se considera válido y no. Una de las características que debe tener todo estudio científico, al mismo nivel que la objetividad, es la replicabilidad. Cuando se publica un artículo demostrando o negando una hipótesis, cualquier otro científico tiene que poder realizar el mismo experimento y obtener los mismos resultados.

El problema es que, desde hace tiempo, la replicabilidad no es tan buena como sería deseable. Cuando decimos “desde hace tiempo” es mucho tiempo, pero en la última década el problema ha crecido. Y no afecta a todos los campos del conocimiento por igual, ni a todos los experimentos.

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En Biología y biomedicina el problema es especialmente grave. Porque muchas veces se emplean animales para realizar los experimentos. Eso sí, han de cumplirse dos condiciones. La segunda es que el animal no sufra un daño innecesario. Y la primera, la más importante, que los resultados que se vaya a obtener sean relevantes y contribuyan de manera notable al avance de la ciencia – y en muchas ocasiones, a la mejora de la calidad de vida de otros seres vivos, humanos o no.

Visto en conjunto, podemos entender el problema. Si la replicabilidad es baja ya no se justifica el uso de animales en experimentos. Pero si no lo es, o no es culpa de los investigadores si no de la velocidad a la que avanza la ciencia, seguiría dentro de la ética de la ciencia – que se puede y debe discutir sobre ella, pero de momento existe un consenso general.

Para salir de dudas, y encomendados por las autoridades suizas – especialmente conscientes de este debate – , un equipo de científicos han evaluado tanto las publicaciones como las metodologías empleadas en estudios biomédicos. En aquellos que solicitaron permisos para llevar a cabo experimentos en animales.

Primero analizaron las publicaciones, tanto artículos como contribuciones a congresos y otras formas de comunicación de resultados científicos. Y buscaron siete herramientas que se emplean para mejorar la calidad de los datos y facilitan la replicabilidad, como pueden ser la aleatorización, pruebas ciegas o cálculo del tamaño de muestra (potencia estadística).

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El resultado de este primer estudio no deja indiferente. En torno al 20% de publicaciones citaban y explican este tipo de métodos en general. Para casos en concreto, los resultados eran aún peores. Por ejemplo, el cálculo del tamaño de muestra aparecía en… ningún caso, 0% de las publicaciones. Este caso es importante, y merece la pena pararse un poco a entenderlo. El cálculo de la potencia estadística se emplea para saber cuál es el número de experimentos – animales sometidos a un tratamiento, por ejemplo – con el cual se obtienen resultados de calidad. Y funciona, muy aproximadamente, como un “todo o nada”: si no se alcanza el número mínimo los resultados no permiten sacar conclusiones, ero si se sobrepasa no se obtienen mejores resultados. Más datos, pero no mejores resultados.

Así que, a la luz de este estudio, la situación es preocupante. O lo sería si fuese cierta. Porque el hecho de que no se citen no significa que no se usen. De hecho, este es otro de los problemas con la replicabilidad, que no se citan paso por paso todas las técnicas.

Así que los investigadores pusieron en marcha el segundo estudio. En este preguntaban directamente a otros investigadores sobre los métodos que empleaban. Claro, que esto no significa que los usen. Mucha gente los conoce pero eso no significa que los empleen.

Claro, que si se pregunta en mayor detalle, y por ejemplos claros y precisos, se puede tener una idea mejor sobre su uso. Y esto es lo que hicieron, consultando a un total de 1.891 investigadores con proyectos en marcha que emplean animales para sus experimentos.

Con estos datos, las conclusiones cambian. En torno a un 86% de los investigadores demostraron conocer y emplear los datos. Pero únicamente el 44% reconocía haberlo explicitado en sus experimentos. En muchos casos no lo creían relevante, o lo consideraban como algo obvio que no hacía falta recordar.

Entonces, ¿por qué hay una diferencia tan marcada entre lo que realmente se publica, lo que se dice publicar, y lo que se hace en los laboratorios? La cosa parece clara. Por una parte, se pone por escrito menos de lo que sería deseable o necesario. Y por otra, los investigadores asumen que utilizan las técnicas correctas más a menudo de lo que lo hacen en realidad. Problemas que, si se corrigen – y son relativamente fáciles de corregir – pueden poner solución al menos en parte al problema de la replicabilidad.