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看起來“科學” 不一定靠譜

2013-12-31 00:00:00
新科幻·文摘版 2013年11期

澳大利亞一項研究發(fā)現:“轉基因飼料明顯增加了豬出現嚴重胃炎的比例。”恰好中國新批準了三種轉基因大豆的進口許可,因此,一時間又弄得人心惶惶。很快就有專業(yè)人士指出,這項研究雖然看起來很“科學”,但是從實驗設計到數據分析都存在一些漏洞,結論完全靠不住。

在具體分析這項看起來很“科學”的不靠譜研究之前,我們先來舉個例子,說明如何“科學”地證明一個不靠譜的觀點。假設學生們每周上一次體育課,現在我們來證明“星期二上比星期三上更有利于學生身體健康”。當然,如果你想要證明“星期三比星期二更有利”也完全沒問題,“不靠譜結論”自然是怎么說都行。

既然是科學實驗,自然是要找兩組人來比較的,比如選擇某年級的兩個班,A班星期二上體育課,B班星期三上,然后確定檢測指標。開始的時候當然不知道“應該”檢測什么指標,于是便實施“打棗攻略”——不管有棗沒棗先打一桿子再說。也就是盡可能多地檢測學生的各項身體指標,比如身高、體重、脈博、肺活量、腰圍、臀圍等等,外加各項運動成績,比如短跑、長跑、跳高、跳遠、舉重等,其基本的原則就是,只要能想到的,都要測一下。經過一學期之后,把這些參數再測一遍。因為學生們正處于長身體的時期,所以測量出來的數值總會有些變化,而且每個孩子的變化情況也各不相同。

接下來就是關鍵的“數據分析”了。把各個參數的變化計算出來,比較兩個班孩子的變化情況。一般而言,各個指標的變化都是有高有低的。統計學上是通過計算平均值和標準偏差,來衡量平均值的差異是不是“真的”不同。一般而言,多數指標的差異不具有“統計學意義”,也就是說,雖有不同,但是小于孩子之間的正常偏差。只有差異很大,不能用“正常偏差”來解釋時,才能說明是“有統計學差異”。

如果數據有統計學差異,在科學上就認為這是由所考察的變量導致的。在這里,所考察的變量是“哪一天上體育課”,而其他變量,理論上來說兩個班的情況是“一樣”的。因為測的參數很多,就可能有一兩項參數出現統計學差異,而且是A班比B班好。于是,你就可以得出結論:“星期二上體育課使得學生的XX指標提高更多。” 如果每項指標都沒有統計學差異,那該怎么辦呢?你還可以把孩子們分開,比如分成男生和女生、高個子和矮個子、家境富有和家境一般、成績好和成績不好等類別,分別比較,沒準就能找到有差別的組了,于是結論就變成“星期二上體育課有助于某類學生XX指標的提高”。如果這還是不行,或者結論相反(即“星期三比星期二更好”),也沒有關系。忘掉這次比較,另外找兩個班,從頭再來。只要做得足夠多,就總能找到符合要求的。反正最后只報告“成功證明”的這一組實驗,沒人追究你之前有多少次“不成功”的實驗。

這樣的研究當然很胡扯,但如果寫成論文,卻完全符合“科學論文”的特征。而澳大利亞那個轉基因飼料與豬患胃炎的例子,就是這樣的一種思路。實際上,實驗中兩組豬出現胃炎的比例并沒有明顯差異,都非常高。作者又把胃炎分成“輕度”“中度”和“嚴重”三個類別,終于在“重度胃炎”類別中找到了符合目標的“差異”。實際上,還有一個“心臟異常”的指標,轉基因組的發(fā)生率只有非轉基因組的一半。雖然這個差別沒有統計學意義,但如果也搞一個類似的分組,那么很可能就可以得出“轉基因飼料可以降低心臟異常率”這個作者不想要的“結論”來。

其實,研究所得出的結論存在的問題還不僅僅如此。通常情況下,為了考察轉基因飼料對豬的影響,兩組豬的飼料除了是不是轉基因之外,不應該有其他不同。但在實驗中,轉基因飼料中檢測到了黃曲霉毒素,而非轉基因飼料中卻沒有。此外,轉基因飼料中的總伏馬霉素含量是非轉基因飼料中的2.5倍。不管這種差異跟結論中出現的胃炎是否有關,但它畢竟說明兩種飼料除了是否為轉基因的差異之外,還存在其他不同。這就類似于,讓A班的體育課內容跟B班不一樣,那么即使后來真的出現了統計學差異,也不能確定是由“哪天上課”導致的,還是由“上課內容”導致的。

除了這項研究,還有很多證明“轉基因有害”的研究,比如法國研究人員證明“轉基因飼料增加老鼠腫瘤”的實驗。但迄今為止,每一項這樣的研究都被指出各種各樣的漏洞。實驗設計和數據分析的漏洞,對于科研人員來說,是僅次于偽造數據的嚴重指控。為了維護自己的學術聲譽,面臨這樣的指控時,科研人員需要做的是糾正這些漏洞,重新進行實驗,用無可挑剔的實驗和數據來為自己正名。

但是,這些證明“轉基因有害”的研究,沒有一項進行了這樣的跟進——最可能的解釋就是:研究者知道自己的結論不可靠,沒有勇氣去進行正確的實驗;或者糾正錯誤進行了實驗,但是得不到當初的結論,于是沒有勇氣發(fā)表正確的實驗結果。

如果要考察藥物或者食品添加劑的安全性,那么動物實驗理應是一個很好的工具。因為藥物和食品添加劑沒有營養(yǎng)價值,可以用幾十、上百甚至更高倍數的劑量去喂動物,這樣很容易就能看出它們的毒性,從而找出“不導致危害的最大劑量”。在這樣的試驗里,其他因素的影響就遠遠小于藥物或者食品添加劑的影響。在動物身上找到了“不出現危害的最大劑量”,再除以相應的安全系數,就可以放心地用到人的身上。但也應該看到的是,這樣的舉措必然會受到食量的限制,即不可能給動物大大超過正常食量的劑量。所以,即使食物有輕微的慢性危害,也會被其他影響因素掩蓋,而難以體現出來。倒是其他干擾因素,可能讓本來無害的食物出現“有害”的假象。而如果食物有嚴重的危害,那么不用動物實驗,通過成分分析就可以很容易地將其揭露。

因為這樣的原因,國際食品法典委員會的轉基因食品風險評估指南中,并沒有把動物實驗作為安全審核的要求。相反,對于想要進行的動物實驗,明確指出需要“設計嚴謹”。

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