1. #biomakers
  2. #biomarkers
  3. #peer-review
  4. #publicatie
  5. #statistiek
  6. #wetenschap
  7. Artikelen

<< error >> (our Markdown requires webpage links, not image links, see manual)

Biomarkers:  Overdrijven is ook een kunst

Jammer genoeg leest niemand de vervolgstudies over biomarkers

Wetenschappelijke claims dat een bepaalde biomarker de kans op een bepaalde ziekte verhoogt, blijken achteraf meestal zwaar overdreven. En toch blijft men zulke publicaties eindeloos én kritiekloos citeren, waarschuwt John Ioannidis (Stanford University) in het Journal of the American Medical Association.

Ioannidis heeft de resultaten uit 35 spraakmakende biomarkerstudies uit de periode 1991-2006 nog eens bekeken. Gemiddeld claimden die een relatieve risicoverhoging van 2,5, wat dus wil zeggen dat iemand mèt de biomarker (bijvoorbeeld een gemuteerd gen, of een bloedeiwit waarvan de concentratie sterk afwijkt) 2,5 keer zo veel kans loopt om de ziekte in kwestie onder de leden te hebben dan iemand die die biomarker niet heeft.

De studies zijn verschenen in 10 vooraanstaande tijdschriften. Ze waren allemaal al minstens 400 keer geciteerd en soms liep het aantal citaties zelfs in de duizenden. Alleen dat al verhoogt de geloofwaardigheid van een publicatie enorm, in elk geval in de ogen van collegawetenschappers.

Maar vergelijk je de claims uit die publicaties met de resultaten van vervolgstudies met grotere groepen patiënten, dan blijft er weinig van heel. Slechts bij 1 op de 5 leverden ook de vervolgstudies een relatieve risicoverhoging van meer dan een schamele 1,37 op. Bij meer dan de helft werd zelfs helemaal geen geen statistisch significant verband meer gevonden.

Omgekeerd kan ook: de claim dat infectie met penicillineresistente bacteriën de kans op overlijden aan een longontsteking niet verhoogt, bleek eveneens te optimistisch. Lees voor ‘niet’ maar liever ‘met de helft’.

Maar intussen zijn het vooral de originele studies die iedereen zich blijft herinneren, terwijl het vervolgonderzoek in de vergetelheid raakt.

Volgens Ioannidis is er niet eens sprake van fraude of gebrekkige proefopzet. Wel van statistische onzekerheden die bij een kleine groep patiënten nu eenmaal groter zijn. Koppel dat aan de natuurlijke neiging van onderzoekers om hun resultaten zo rooskleurig voor te stellen als ze aandurven, en dan krijg je dit.

Hij stelt voor om voortaan alle vermeende links tussen biomarkers en aandoeningen ergens centraal te gaan bijhouden. Bij elke nieuw gepubliceerde studie zou je dan meteen kunnen controleren of het verband er nog wel is.

‘We have to learn to trust the bigger picture’, zo vat hij het samen.

Door: Arjen Dijkgraaf Bron: Stanford

www.c2w.nl

No Rights Reserved (CC0 1.0)
6
  1. Interessant! Ik geloofde dat inderdaad ook, maar daar gaat gelukkig nog een stukje deterministische wetenschap de vuilnisbak in ...heel fijn
  2. patricksavalle@patricksavalle
    #91887
    Super stuk. Eén van de meest misbruikte biomarkers is die bij HIV-seropositiviteit wordt gemeten. Er wordt algemeen aangenomen dat de aanwezigheid van die marker betekent dat er een dodelijk virus in je lichaam huist. Echter die marker is nog nooit herleidt tot een daadwerkelijk virus. Maar dat is iedereen allang weer vergeten en nu doet de hele industrie alsof die marker echt iets betekent.

    Hetzelfde gaat eigenlijk op bij vrijwel elke virologische aandoening. Het verband tussen de gevonden marker en het daadwerkelijke virus is onduidelijk en het verband tussen dat virus en de mogelijke aandoening al helemaal.

    Die hele biomedische wetenschap is dood en doodziek.
  3. Daar zeg je wat, die HIV tests gaan idd exact zo... en daar gaat het bovendien om het vermoedde van de aanwezigheid van het enige bioactieve retro-virus in het universum; alle andere retro's zijn hooguit markers van de geschiedenis ...
  4. patricksavalle@patricksavalle
    #91897
    De meeste tests gaan zo.

    In principe zou het zo moeten gaan:

    - er is een ziekte
    - men isoleert de ziektekiem middels een nauw omschreven protocol (postulaten van koch)
    - men vindt een goed / makkelijk meetbaar moleculair kenmerk (=marker) dat absoluut, gegarandeerd uniek is voor de gevonden ziektekiem
    - men meet vervolgens alleen nog maar de marker

    Dit is een behoorlijk riskante werkwijze. Een analogie met de informatiekunde is makkelijk te maken. Voor hele grote sleutels is het gebruikelijk in de IT om deze terug te rekenen naar een hash, zoals MD5 of SHA1. Dat is een 32 byte getal dat uniek is voor de veel langere data die het vervangt. De hash is dus een infomarker voor de oorspronkelijke data. In de prakijk gaat het meestal goed, maar je kunt op je vingers natellen dat dit nooit perfect kan zijn, je kunt iets met een hogere informatiewaarde nooit vervangen door iets met een lagere informatiewaarde. En dit is dan nog maar voor getallen met relatief weinig informatie, moet je voorstellen dat je dit gaat doen op de extreme complexiteit van cellen, virussen en bacterieen.

    Zoals ik al zei: biomedische wetenschappen is amateurisme ten top. Het gebouwd op wankele aannames.

    De meeste academici waar ik gastcollege aan geef weten niet eens meer dat een marker niet the real thing is. Go figure.
  5. Idem met compressie techniek idd ... welk vakgebied als ik vragen mag?
  6. Ok, IT dus :)