Thứ Bảy , 14 Tháng Mười Hai 2019
Trang chủ Chuyên mục Góc nhìn Xây nhà bằng gạch, đừng dựng biệt thự bằng rơm!

Xây nhà bằng gạch, đừng dựng biệt thự bằng rơm!

Bài viết thứ 15 trong 72 bài thuộc chủ đề Góc nhìn
 

Lược dịch: BS. Lê Hữu Nhật Minh, BS. Đặng Phúc Vinh

Hiệu đính: BS. TS. Phạm Nguyên Quý

“Các nghiên cứu nên giảm các tuyên bố và cung cấp nhiều bằng chứng hơn để tăng độ tin cậy cho dữ liệu khoa học.” – William G. Kaelin Jr.

Tôi lo lắng về sự tùy tiện của những nghiên cứu y sinh học ngày nay: quá nhiều kết quả được công bố nhưng thật ra chỉ đúng trong một số hoàn cảnh nhất định, thậm chí chúng còn không được lặp lại. Có rất nhiều nguyên nhân dẫn đến tình trạng này nhưng thủ phạm chính chưa được phân tích thấu đáo. Giống như câu chuyện về con ếch  không tự nhảy ra khỏi cái nồi đang nóng dần lên, rốt cuộc bị luộc luôn trong nồi (!), các nhà nghiên cứu y sinh đang bị mắc kẹt trong một hệ thống mà khối lượng dữ liệu và số tuyên bố/kết luận trong các nghiên cứu đã tăng chóng mặt trong những thập kỷ gần đây. Hơn nữa, mục tiêu của nghiên cứu dường như đã chuyển từ việc xác nhận các kết luận cụ thể sang việc đưa ra các kết luận khái quát nhất có thể (theo lối nói đùa là “Chém gió”). Nguy hiểm hơn, những báo cáo khoa học ngày càng giống như những biệt thự lớn bằng rơm, thay vì những ngôi nhà chắc chắn bằng gạch.

Sự “lạm phát” dữ liệu khoa học

Những bài báo giúp tôi nhận giải thưởng Lasker năm 2016 (với Gregg Semenza và Peter Ratcliffe, vì đã khám phá cách các tế bào cảm nhận oxy) đã được xuất bản hơn một thập kỷ trước. Hầu hết nội dung trong đó sẽ được coi là kỳ dị, mang tính sơ khảo và hầu như không thể xuất bản được trong thời đại ngày nay. Bài báo năm 1996 của tôi đã cho thấy một protein ức chế khối u (pVHL) là cần thiết cho con đường tín hiệu oxy (oxygen signalling), tuy nhiên nó sẽ bị chỉ trích vì không chỉ ra được cơ chế rõ ràng và không bao gồm các thí nghiệm trên động vật (O. Iliopoulos và cộng sự; 1996). Một nghiên cứu khác của chúng tôi chỉ ra rằng protein nói trên làm thay đổi một nhân tố quan trọng khác (HIF) theo cách phụ thuộc vào oxy, nhưng nó đã bị từ chối (không cho đăng báo) vì không xác định được enzyme chịu trách nhiệm cho phản ứng (M. Ivan và cộng sự; 2001). Nhưng may mắn thay, một nhà biên tập nhiều kinh nghiệm đã can thiệp và nói giúp rằng việc cho công bố sẽ thúc đẩy việc tìm ra enzyme đó về sau. Ngày nay, sự châm chước, nhân nhượng như vậy dường như ít phổ biến hơn.

Điều gì đã tạo ra sự “lạm phát” trong khoa học như hiện nay? Môt yếu tố quan trọng là vai trò của nhà tài trợ và các quỹ nghiên cứu. Với sự nhấn mạnh hay coi trọng sức ảnh hưởng và khả năng ứng dụng lâm sàng, những quỹ nghiên cứu vô tình hay cố ý làm những nhà nghiên cứu phải chạy theo trào lưu. Một vấn đề khác là cùng với sự phát triển về kỹ thuật và công nghệ, việc thu thập và tạo ra số liệu trở nên đơn giản hơn và chúng có thể được đăng tải trong mục Supplemental data/Số liệu bổ sung trực tuyến. Một ví dụ điển hình là bài báo trên Tạp chí Science có thể chỉ tầm 3-4 trang giấy nhưng số liệu bổ sung, đăng kèm trực tuyến lại cả 40-50 trang! (*) Hai yếu tố này đang góp phần khuyến khích các nhà bình duyệt và biên tập đòi hỏi nhà nghiên cứu phải làm thêm hàng chục thí nghiệm liên quan mà nhiều khi xa rời kết luận chính với mục tiêu làm tăng độ ảnh hưởng của nghiên cứu. Với thực tế là người ta hay chấp nhận cho đăng bài báo với gợi ý làm thêm nhiều thí nghiệm hơn là từ chối nó từ đầu, tôi sợ rằng các nhà bình duyệt đang có xu hướng yêu cầu nhiều dữ liệu hơn, nhất là trong bối cảnh ngân sách cho khoa học trở nên eo hẹp như bây giờ.

Trong những năm trước, nếu Hình 1 của một bài báo nói về một quan sát thú vị thì những đoạn/hình sau sẽ chủ yếu nói đến loạt thí nghiệm để khẳng định tính chính xác của điều đó. Khi tôi là một nghiên cứu sinh sau tiến sĩ, toàn bộ bài báo có thể chỉ bao gồm việc phát hiện hai protein liên kết với nhau và các thí nghiệm tiếp theo là để khẳng định liên kết đó xảy ra trong các tế bào sống. Ngày nay, dữ liệu hỗ trợ khẳng định như vậy sẽ bao gồm một hoặc hai thí nghiệm được mô tả trong Hình 1 (hoặc còn tệ hơn là ở Hình phụ lục số 1) và phần còn lại của bài viết sẽ mô tả các thành quả đa dạng do một số nhà khoa học nhiều ngành khác cùng thực hiện để “nâng tầm” những tuyên bố và đạt đến đỉnh cao là một hình có liên quan đến ý nghĩa lâm sàng.

Đáng tiếc là sự mở rộng bài báo/nghiên cứu theo chiều rộng này thường làm giảm độ sâu. Nhiều loại bằng chứng với phương pháp thí nghiệm khác nhau là rất cần thiết để đưa ra kết luận từ dữ liệu thực nghiệm, vì bất kỳ cách tiếp cận riêng lẻ nào cũng có thể có sai lầm và hạn chế. Tôi e rằng dữ liệu khoa học ngày nay đang bị rơi vào vòng xoáy trong đó các bài báo với MỘT tuyên bố chắc chắn duy nhất được chứng minh bằng NHIỀU cách đã bị thay bởi các bài báo có NHIỀU tuyên bố nhưng chỉ được hỗ trợ bởi VÀI bằng chứng mong manh. Vì thế, những hình vẽ khái quát về cơ chế trong một số bài báo ngày nay thường có vẻ chỉ như là suy diễn quá xa.

Tuyên bố/kết luận quá rộng làm đội ngũ bình duyệt quá tải

Những nghiên cứu với nhiều tuyên bố quá rộng sẽ làm đội ngũ bình duyệt quá tải. Dù là một nhà bình duyệt dày dặn kinh nghiệm, tôi vẫn cảm thấy khó khăn khi “lội qua” lượng dữ liệu ngày càng tăng trong các bài báo và thường không tự tin khi phải xem các số liệu mà tôi không phải là chuyên gia về mảng đó. Nếu xu hướng này tiếp tục, có lẽ cần phải có các kỳ nghỉ phép nhỏ để các nhà bình duyệt “soi bài” kỹ lưỡng hơn. Các tạp chí có thể phải tập hợp các nhà phê bình với kỹ năng và nền tảng bổ trợ cho nhau để kiểm duyệt các bài viết rộng như vậy. Tuy nhiên, đây là việc khó và không hiệu quả vì như vậy họ sẽ phải mời nhiều chuyên gia “cùng soi” một thí nghiệm. Tôi lo lắng rằng phần dữ liệu bổ sung đăng cùng bài báo là nơi mà các nhà bình duyệt có xu hướng kiểm tra lỏng lẽo và có thể được sử dụng để “chôn giấu” dữ liệu yếu.

Cố tình chọn lọc công bố số liệu đẹp?

Một hậu quả khôn lường khác là sự chậm trễ và sai lệch trong việc truyền đạt kiến thức mới. Tiến bộ về chuyên môn sẽ bị ách tắc vì cần quá nhiều thời gian để ra đời một kiệt tác đồ sộ với đủ số liệu tin cậy. Ngược lại, vì các câu hỏi chưa được trả lời và kết quả không được giải thích thấu đáo thường được coi là điểm yếu cản trở việc xuất bản, một số nhà nghiên cứu sẽ theo xu hướng xấu là đăng dữ liệu kiểu “hái anh đào” (tức chỉ chọn đăng những số liệu đẹp) để tỏ vẻ là mọi thứ đều hoàn hảo và nhất quán theo giả thuyết hay “câu chuyện” vẽ ra ban đầu. Đây là góc tối của quá trình công bố khoa học vì rất nhiều kết quả được đăng báo rồi nhưng lại không thể được lặp lại/kiểm chứng bởi các nhóm nghiên cứu khác. Trong quá trình phát triển dược phẩm, không khó hiểu tại sao nhiều thử nghiệm lâm sàng thất bại ở ngay bước đầu tiên nếu lỡ dựa trên những kết luận vội vàng như vậy (*).

Thiếu kiến thức là “nút cổ chai” thực sự đối với chuyển dịch lâm sàng (clinical translation). Chúng ta cần NGỪNG việc nói với các nhà khoa học cơ bản, đặc biệt là các bạn nghiên cứu sinh, rằng giá trị công việc của họ nằm ở khả năng ứng dụng lâm sàng hay chuyển dịch lâm sàng. Hãy quay lại kiểm tra cẩn thận hơn các báo cáo nghiên cứu về tính sáng tạo, thiết kế thí nghiệm, chất lượng số liệu và dự đoán tác động một cách khiêm tốn hơn. Đó là vì nhiều khám phá như enzyme cắt giới hạn, đột biến trong chu kỳ tế bào nấm men và CRISPR–Cas9 đã từng bị xem nhẹ là “hiện tượng lạ kỳ” của tự nhiên nhưng mãi về sau mới biết là có ảnh hưởng đột phá. Chúng ta cũng nên chú trọng hơn vào chất lượng của nghiên cứu, xem liệu nó có giúp dẫn tới những khám phá tiếp theo không, và ít tập trung hơn vào tên tạp chí cho đăng bài.

Tóm lại, khi xem xét một bài báo, câu hỏi chính cần được đặt ra là liệu kết luận đó có khả năng đúng hay không, CHỨ KHÔNG PHẢI LÀ nó có lẽ sẽ rất quan trọng nếu nó đúng. Những tiến bộ thực sự trong khoa học phải được xây dựng vững chắc bằng gạch đá, chứ không phải bằng rơm rạ.

Tài liệu tham khảo

Kaelin Jr WG. Publish houses of brick, not mansions of straw. Nature News; 545 (7655): 387

Nếu bài viết hữu ích, bạn thích hãy bấm LIKE và SHARE để ủng hộ nhé.