Les résultats de la recherche sur les interactions médicament-gène sont beaucoup moins susceptibles d'être reproduits s'ils sont effectués par des communautés hiérarchiques ou des groupes très unis de collaborateurs fréquents qui utilisent des méthodes similaires, au lieu de groupes indépendants de scientifiques utilisant des méthodes différentes, suggère un article publié la semaine dernière dans eLife .

Les résultats peuvent aider à améliorer la fiabilité des résultats scientifiques en aidant à identifier les facteurs possibles qui contribuent à la publication d'informations non fiables, résultats trompeurs ou faux sur les interactions médicament-gène potentielles.

« La façon dont la science est souvent produite peut contribuer par inadvertance à des résultats peu fiables, " dit l'auteur principal James Evans, Professeur de sociologie à l'Université de Chicago, et professeur externe au Santa Fe Institute, NOUS. "Par exemple, un grand groupe de scientifiques qui collaborent fréquemment, utiliser des méthodes similaires, partager du matériel, et citent fréquemment des œuvres similaires sont enclins à produire les mêmes, résultats auto-confirmés. Bien qu'un tel groupe puisse produire des expériences publiées répétées, nos résultats démontrent que leurs conclusions ne sont pas indépendantes. Les laboratoires indépendants effectuent des expériences de différentes manières avec des attentes différentes et sont moins sujets à la pression des pairs qu'un réseau de scientifiques densément connecté. »

Pour mieux comprendre comment ces facteurs peuvent contribuer à des résultats peu fiables dans les études d'interactions entre les médicaments et la génétique, Evans et ses collègues ont comparé les résultats de 3, 363 études publiées sur 51, 292 interactions médicament-gène dans la base de données de toxicogénomique comparative avec les résultats du programme LINCS L1000, qui a utilisé des robots pour tester des milliers d'interactions médicament-gène.

Ils ont constaté que les interactions médicament-gène identifiées par plusieurs études étaient vérifiées par les résultats du LINCS L1000 dans 45 % des cas, tandis que les résultats d'études isolées n'ont pu être vérifiés que 19% du temps.

Ils ont également examiné un sous-ensemble d'interactions gène-médicament qui ont été étudiées dans plus d'une étude. Ils ont découvert que des groupes d'auteurs interconnectés utilisant des méthodes similaires étaient plus susceptibles de confirmer les résultats des uns des autres que les scientifiques sans liens apparents. Les résultats de ces groupes interconnectés étaient moins susceptibles d'être reproduits par LINCS L1000 que les résultats de groupes indépendants.

"Même si une allégation d'interaction médicament-gène recueille le soutien de nombreux articles, s'il est étudié exclusivement par une communauté scientifique centralisée, la réclamation a une probabilité prédite de réplication qui est similaire à celle d'une réclamation rapportée dans un seul document, " dit l'auteur principal Valentin Danchev, Doctorat., un chercheur postdoctoral précédemment dans le département de sociologie de l'Université de Chicago, et maintenant au Meta-Research Innovation Center de Stanford (METRICS), Université de Stanford, NOUS.

Il ajoute que la façon dont la science est actuellement organisée encourage des collaborations fréquentes entre des groupes de chercheurs interconnectés. Ces groupes interconnectés et les scientifiques « vedettes » qui les dirigent publient non seulement des résultats qui sont moins susceptibles d'être reproduits, mais peuvent également acquérir une influence disproportionnée, décourageant potentiellement des groupes indépendants de rechercher les mêmes interactions médicament-gène ou de publier des résultats qui ne sont pas d'accord. "Nos résultats soulignent l'importance d'introduire des politiques scientifiques qui promeuvent une collaboration décentralisée et non répétée en tant que voie vers des réplications indépendantes robustes au sein d'équipes diverses, méthodes et paramètres, " conclut Danchev.