हेरफेर की गई इमेज वाला चर्चित Alzheimer’s पेपर वापस लेने पर लेखक सहमत

 (science.org)
2 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2024-06-07 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • 2006 के Nature Alzheimer’s पेपर के लेखक इमेज हेरफेर के आरोपों के बाद इसे वापस लेने पर सहमत हो गए हैं, जिससे Aβ*56 के इर्द-गिर्द पुराने research foundation पर सवाल उठ गए हैं
  • इस पेपर ने सुझाव दिया था कि Aβ*56 Alzheimer’s का कारण बन सकता है, जिससे संबंधित research और funding flow पर बड़ा असर पड़ा; इसे लगभग 2500 बार cite किया गया
  • senior और corresponding author Karen Ashe ने PubPeer पर कई figures में हेरफेर स्वीकार किया और अंतिम जिम्मेदारी लेने की बात कही, लेकिन first author Sylvain Lesné वापसी की सहमति में शामिल नहीं हैं
  • University of Minnesota Lesné के research की जांच कर रही है और कहा है कि विवादित 2 images पर उसने research misconduct का निष्कर्ष निकाले बिना review पूरा कर लिया है
  • Ashe मानती हैं कि हेरफेर से experimental conclusions नहीं बदले, लेकिन बाहरी researchers ने इसे देर से आया फैसला बताते हुए कहा कि evidence बहुत मजबूत था और इसे research integrity बहाल करने की दिशा में कदम माना

2006 का Nature पेपर जिसे वापस लेने पर सहमति बनी

  • 2006 में Nature में प्रकाशित Alzheimer’s disease research paper के लेखक इमेज हेरफेर के आरोपों के जवाब में इसे वापस लेने पर सहमत हुए
  • University of Minnesota Twin Cities की neuroscientist और senior author Karen Ashe ने PubPeer पर माना कि Lesné et al. 2006 paper में कई figures में हेरफेर किया गया था
    • Ashe ने कहा कि सवाल उठाए जाने से पहले उन्हें हेरफेर की जानकारी नहीं थी
    • उन्होंने कहा कि senior और corresponding author के तौर पर वे अंतिम जिम्मेदारी लेंगी
  • इस पेपर को लगभग 2500 बार cite किया गया है, और Retraction Watch data के अनुसार अगर इसे वापस लिया जाता है तो यह अब तक का दूसरा सबसे अधिक cite किया गया retracted paper हो सकता है
  • Ashe ने शुरुआत में माना था कि correction से समस्या संभाली जा सकती है, लेकिन बाद में बताया कि first author Sylvain Lesné को छोड़कर सभी authors ने retraction पर सहमति दी
    • Nature के प्रवक्ता ने journal की योजना पर टिप्पणी नहीं की

Aβ*56 hypothesis से पैदा हुआ असर

  • 2006 के पेपर ने सुझाव दिया कि amyloid beta protein का एक रूप Aβ*56 Alzheimer’s का कारण बन सकता है
  • research team ने report किया कि Alzheimer’s जैसी स्थिति पैदा करने के लिए genetically engineered mice में Aβ*56 दिखाई दिया और cognitive decline के साथ जमा हुआ
  • Aβ*56 inject किए गए rats में memory deficits दिखने के नतीजे भी पेश किए गए
  • उस समय Alzheimer’s treatment research का focus brain से amyloid protein हटाने पर था, लेकिन experimental drugs नतीजे नहीं दे पा रही थीं
  • Aβ*56 को अधिक specific और promising therapeutic target माना गया, और संबंधित research funding भी काफी बढ़ी

Science investigation के बाद बढ़े सवाल

  • Science की 2022 investigation ने Nature paper और Lesné द्वारा co-authored कई papers में हेरफेर किए गए data जैसे evidence पर चर्चा की
    • इनमें से कुछ papers में Ashe senior author थीं
  • इसके बाद, जिन प्रमुख researchers ने अपने experiments को support करने के लिए इस paper को cite किया था, उन्होंने सवाल उठाया कि क्या Aβ*56 को Lesné और Ashe द्वारा बताए गए तरीके से reliably detect और purify किया जा सकता है
  • कुछ researchers ने यह भी सवाल उठाया कि Aβ*56 वास्तव में मौजूद है या नहीं
  • paper और संबंधित research की समस्याओं ने amyloid के Alzheimer’s का कारण होने वाली dominant hypothesis पर नए संदेह पैदा किए, हालांकि अन्य researchers मानते हैं कि hypothesis अब भी valid है
  • यह बहस anti-amyloid drug Leqembi की approval के साथ जारी रही, जो cognitive decline को थोड़ा धीमा करती है लेकिन गंभीर या घातक brain swelling और bleeding का जोखिम रखती है

University of Minnesota investigation और जिम्मेदारी पर विवाद

  • Sylvain Lesné ने comment request का जवाब नहीं दिया और वे University of Minnesota में professor पद तथा NIH research funding बनाए हुए हैं
  • University of Minnesota जून 2022 से Lesné के research की जांच कर रही है
  • university spokesperson ने Nature को बताया कि उसने विवादित 2 images की समीक्षा की और उन figures के बारे में research misconduct का निष्कर्ष निकाले बिना review बंद कर दिया
    • यह रुख उसी paper के अन्य questioned figures का उल्लेख नहीं करता
    • यह भी नहीं बताया गया कि Lesné के अन्य papers पर कोई निष्कर्ष निकला है या नहीं
  • scientific integrity consultant Elisabeth Bik ने सवाल उठाया कि figure manipulation कैसे misconduct नहीं हो सकता
  • Bik का मानना है कि ऐसे मामलों की जांच financial और reputational conflicts of interest वाली affiliated university के बजाय independent institution को करनी चाहिए

Ashe का रुख और बाहरी researchers की प्रतिक्रिया

  • Ashe ने PubPeer पर दावा किया कि हेरफेर से experimental conclusions नहीं बदले
  • Ashe और उनके colleagues ने हालिया iScience paper में माना कि उन्होंने 2006 paper के results की पुष्टि की है
  • Ashe ने कहा कि Aβ*56 Alzheimer’s में अहम भूमिका निभा सकता है और इसे हटाने को target करना महत्वपूर्ण clinical benefit दे सकता है
  • Ashe ने Science को email में बताया कि Nature ने requested correction publish नहीं किया, इसलिए retraction ही बचा एकमात्र विकल्प था
    • Nature ने इस explanation पर टिप्पणी नहीं की
  • Indiana University की neuroscientist Donna Wilcock ने retraction decision तक 2 साल लगने पर अफसोस जताया और कहा कि manipulation evidence बहुत मजबूत था
  • Vanderbilt University के neuroscientist Matthew Schrag ने iScience paper पर Ashe के conclusions पर आपत्ति जताई, लेकिन retraction decision को research integrity की कई समस्याओं वाले field में सही दिशा का अहम कदम माना
  • Lesné के संदिग्ध papers publish करने वाले अन्य journals भी University of Minnesota investigation के conclusion का इंतजार कर रहे थे, और Science Signaling के editor John Foley ने कहा कि university जल्द ही review के बारे में और जानकारी देगी

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2024-06-07
Hacker News की रायें

  • अगर यह 2006 में Nature में छपा था, तो अब यह 18 साल पहले की बात है; यानी जिन शोधकर्ताओं ने इस पेपर के निष्कर्षों पर भरोसा किया, वे इतने लंबे समय तक गलत दिशा में चले गए
    सिर्फ शोध-प्रयास ही नहीं, Alzheimer के मरीजों की जिंदगी को भी देखें तो यह बहुत बड़ी बर्बादी लगती है

    • वापस लिए गए पेपर और फर्जी पेपर वाकई बड़ी समस्या हैं
      2023 में वापस लिए गए पेपरों की संख्या 10,000 होने का अनुमान है(https://www.theguardian.com/science/2024/feb/03/the-situatio...), और यह भी संभव है कि यह कुल का छोटा सा हिस्सा ही हो
    • सिर्फ मेहनत ही बर्बाद नहीं हुई; झूठी बुनियाद पर बने बाद के शोधों में सार्वजनिक और निजी फंडिंग के लाखों डॉलर लगे
      आखिरकार, लेखक ने citations पाने के लिए जो कीमत चुकवाई, वह बहुत बड़ी है
    • यह पेपर निश्चित रूप से शर्मनाक बात है
      हालांकि मुझे लगता है कि इसके प्रभाव को बढ़ा-चढ़ाकर नहीं बताना चाहिए। Alzheimer की amyloid hypothesis का समर्थन करने वाले सबसे मजबूत आधार इस पेपर से बिल्कुल असंबंधित कई तरह के सबूतों से आते हैं
    • Google Scholar के अनुसार इसे 3,455 बार cite किया गया है
      ऊपर के 3 परिणाम जल्दी से देखने पर लगता है कि यह पेपर अक्सर उसी क्षेत्र के दूसरे पेपरों के साथ cite किया गया है
      https://scholar.google.com/scholar?cites=1621513420842042156...
    • इस तरह की धोखाधड़ी पर जेल की सजा होनी चाहिए

  • अगर धोखाधड़ी कम करनी है, तो reward structure बदलना होगा

    1. रिसर्च फंडिंग और प्रोफेसर पदों को पेपरों की संख्या के बजाय पेपरों की गुणवत्ता पर कम निर्भर बनाया जाना चाहिए
    2. applied research के बजाय basic research को ज्यादा महत्व देना चाहिए। applied research अतिशयोक्ति और p-value hacking को बढ़ावा देती है। 1990 के दशक के अंत में NIH ने जोर देकर यह दिशा अपनाई कि हर शोध का तुरंत व्यावहारिक महत्व होना चाहिए; यह अवास्तविक था, और इसके नतीजे में शोधकर्ताओं ने अपने शोध के असर को बहुत बढ़ा-चढ़ाकर दिखाया या खुले तौर पर धोखाधड़ी तक की
    • समस्या यह है कि पेपर की quality कैसे आंकी जाए
      आज भी Q2 से नीचे, और कुछ मामलों में Q1 से नीचे की journals में छापना लगभग न छापने जैसा है, और मैंने ऐसी research funding भी देखी है जो केवल D1 पेपरों को मानती है। Gregor Mendel का मूल पेपर Brno की एक छोटी, नई बनी स्थानीय journal में छपा था और अगले 35 वर्षों में उसे तीन बार cite किया गया। हर metric के हिसाब से वह कम गुणवत्ता वाला शोध था, लेकिन 40 साल बाद जाकर उसे बुनियादी उपलब्धि के रूप में फिर से पहचाना गया
      साफ-सुथले मामलों में भी यही हाल है, और मैंने ऐसे पेपर भी देखे हैं जो सिर्फ इसलिए अपनी वास्तविक कीमत से कहीं ऊंची जगह छप गए क्योंकि लेखक editor को जानता था या किसी मशहूर lab से था। उल्टा, छोटी lab या कम-ज्ञात lab से निकला शोध, या mainstream के खिलाफ जाने वाला शोध, प्रकाशित हो पाना ही लगभग किस्मत की बात है
    • समझ नहीं आता कि इसे fraud के अपराध में criminal prosecution क्यों नहीं किया जाता
      अगर ऐसे नतीजे शुरुआत में research funding हासिल करने के लिए इस्तेमाल हुए थे, तो यह funding agency को धोखा देना है, और उन प्रतिस्पर्धियों से पैसा छीनना भी है जिन्हें वह funding मिलनी चाहिए थी। आम तौर पर ऐसी funding सरकारी संस्थाएं बांटती हैं, इसलिए यह public trust को तोड़ने वाली बात भी है
    • हमें शायद 1940 के दशक के आसपास के research standards जैसे rigor और quality को महत्व देने वाले तरीके पर लौटना चाहिए
      आज academia का commercialization उन monument-level शोधों के बजाय लगातार उत्पादन और turnover को reward करता है जिनमें लंबे समय तक data collection या development की जरूरत होती है
      data-centric research में शायद असाधारण स्तर की rigor को नया default बनाना होगा, और internal/external audits के जरिए यह जांचना होगा कि standards और practices सही तरह से पालन हो रहे हैं या नहीं
    • पेपर की quality कैसे मापी जा सकती है? journal impact factor या citations की संख्या से मापने की कोशिशें हुई हैं, लेकिन वे metrics भी manipulate हो जाते हैं
    • क्या Alzheimer research को basic research नहीं माना जा रहा? मतलब, तुरंत practical value की मांग से धोखाधड़ी बढ़ी?
      दशकों तक शोध होने के बावजूद न इलाज मिला, न कारणों की ठोस समझ, फिर भी funding मिलती रही—इस तथ्य से यह बात कैसे मेल खाती है, समझ नहीं आता। बल्कि यह तो basic research का प्रतिनिधि उदाहरण लगता है

  • Elisabeth Bik पहले Twitter पर पेपरों में संदिग्ध हिस्सों को खूब सार्वजनिक करती थीं। उनमें manipulated images या दूसरे पेपरों से copy की गई images बहुत थीं
    https://x.com/MicrobiomDigest
    https://x.com/MicrobiomDigest/status/902016709019672577
    ऐसा काम AI application से और तेज होगा, और नई व दिलचस्प धोखाधड़ियां भी पकड़ी जाएंगी

    • सही है, लेकिन AI tools malicious actors के लिए आगे से ऐसी fake images बनाना भी आसान कर देंगे जिन्हें detect करना और मुश्किल होगा
      अभी जो पकड़ी जा रही हैं, उनमें manipulation के तरीके अविश्वसनीय रूप से सरल लगते हैं

  • Karen Ashe ने अपना undergraduate और MD दोनों Harvard से किया था
    हाल के वर्षों में Harvard से जुड़े लोगों की academic fraud की लगातार सामने आई घटनाओं को देखते हुए, उस संस्थान और कुल मिलाकर higher education में क्या चल रहा है, इस पर सवाल उठता है

    • Harvard को academic celebrities चाहिए
      सिर्फ मजबूत research काफी नहीं होती; awards और praise, शोर के बीच अलग दिखने वाली research, mass media articles वगैरह चाहिए होते हैं। Harvard सबसे बढ़कर एक brand है। अगर अपने क्षेत्र में tenured Harvard professor बनना आपका जीवन-लक्ष्य है, तो आपको बहुत ध्यान खींचने वाली research देनी होगी
      सबसे पक्का तरीका यह था कि ईमानदारी से experiments करके किस्मत से कोई बड़ा reward दिलाने वाला unusual result आने की उम्मीद करने के बजाय, बस fraud कर दिया जाए। अब जब लोग honesty और integrity को default मानना छोड़कर वास्तविक papers की accuracy का analysis करने लगे हैं, तो उसका fallout दिख रहा है
    • Harvard बस news में ज्यादा दिखता है; दुर्भाग्य से ऐसी चीजें हर जगह होती हैं [1]
      [1] https://www.nature.com/articles/d41586-023-03974-8 अगर आपके पास Nature access नहीं है तो माफ़ करें
    • गंदा काम Ashe के “student” Sylvain Lesné ने किया था
      फिर भी लगता है उसे लगातार नौकरी में बने रहने का reward मिला
      शायद Ashe की Harvard education ने उन्हें यह मानने पर मजबूर किया हो कि दूसरों का काम दोबारा verify करने की जरूरत नहीं
      वैसे, मुझे याद है कि अमेरिका में obesity को epidemic स्तर तक पहुंचाने वाली “खाने में fat खराब है” सलाह के लिए University of Minnesota भी जिम्मेदार था
    • कुछ समय पहले एक Harvard graduate से मिला, और वह average से नीचे निकला तो हैरानी हुई। उसने अभी-अभी PhD ली थी, लेकिन soft science field में
      उस field की एक समस्या पर सलाह मांगी तो वह लगभग जवाब नहीं दे पाया और बस अपनी degree की बात करता रहा। यह सोचना मुश्किल था कि उसने cheating नहीं की होगी

  • Lesné ने comment के अनुरोध का जवाब नहीं दिया, और वह अब भी UMN professor है और NIH funding पा रहा है
    University जून 2022 से उसकी research की जांच कर रही है, और UMN spokesperson ने Nature को बताया कि उन्होंने विवादित दो images की समीक्षा की और “उन figures से संबंधित research misconduct नहीं पाया, इसलिए review बंद कर दिया।” लेकिन उसी paper में मौजूद कई अन्य संदिग्ध figures का उल्लेख नहीं किया, और यह भी नहीं बताया कि Lesné के अन्य papers, जो manipulated लगते हैं, उन पर कोई निष्कर्ष निकाला गया या नहीं
    2 साल की जांच के बाद सिर्फ दो images का उल्लेख करना भयावह है

    • हमेशा यही होता है। Universities ऐसे मामलों को सालों तक खींचती हैं, और अंत में अक्सर बिना explanation के क्लीन चिट दे देती हैं या “भारी incompetence से हुई unfortunate घटना” जैसी explanation पर खत्म कर देती हैं
      भले ही वह explanation सच हो ही नहीं सकती, universities अपने staff की ठीक से जांच नहीं कर पातीं या करना नहीं चाहतीं

  • Neuroscientist Karen Ashe, images के manipulated होने की बात मानने के बाद, अपनी team के Alzheimer’s से जुड़े landmark paper को retract करने की योजना बना रही हैं
    2006 की study ने suggest किया था कि Alzheimer’s amyloid beta protein की वजह से हो सकता है, और उसे लगभग 2,500 बार cite किया गया। Ashe ने PubPeer पर लिखा कि “दो साल पहले tip मिलने तक मुझे published paper में image manipulation के बारे में बिल्कुल पता नहीं था,” लेकिन वे paper के conclusions का अब भी समर्थन करती हैं
    Scientists इस पर बंटे हुए हैं कि क्या यह मुद्दा उस dominant लेकिन विवादित theory को हिलाता है कि beta amyloid plaques Alzheimer’s का मूल कारण हैं

    • मुझे समझ नहीं आता कि इसे इस बात का warning sign कैसे न माना जाए कि इस paper पर आधारित research में मूलभूत flaws हो सकते हैं

  • जिन images में सचमुच manipulation का शक है, वे इस article में हैं
    https://www.science.org/content/article/potential-fabricatio...

  • हैरानी की बात है कि fraud का यह खास type, जिसे इतनी आसानी से detect किया जा सकता है, इतना common है
    इससे सोचने पर मजबूर होना पड़ता है कि कम obvious तरीकों से होने वाला research fraud कितना आम होगा

    • इसलिए 1990s और early-to-mid 2000s की research में fraud cases का explosion सामने आएगा
      वह दौर ऐसा था जब PCs व्यापक हो गए थे और text व images copy करना आसान था, लेकिन किसी individual sentence या image के लिए “यह कहां से copy किया गया?” सच में check करना कहीं ज्यादा मुश्किल था। बहुत से लोगों ने सोचा कि पकड़े जाना बहुत मुश्किल है, इसलिए उन्होंने copy या manipulate किया, लेकिन technology आखिरकार catch up कर गई
      पूर्व Harvard president पर लगे कई plagiarism cases ही देख लें। कम से कम मेरी नजर में तो साफ दिखता है कि उन्होंने सोचा होगा कि यहां-वहां से छोटे phrases लेने पर पकड़े नहीं जाएंगे, और laziness या confidence की कमी के कारण काफी copy कर लिया। आखिर कौन इतनी मेहनत करके paper लिखेगा और acknowledgements plagiarize करेगा?
    • क्या 2006 में भी इसे इतना आसानी से detect किया जा सकता था?

  • Paper citation count बढ़ाने के लिए strong incentives हैं
    यह fraudsters को यहां दिख रही manipulation जैसी हरकतों के लिए उकसाता है, लेकिन existing research को cite करने वाले researchers के लिए सावधानी बरतने का incentive नहीं बनाता। अगर कोई fooled-count metric हो, जो दिखाए कि बाद में retract हुई studies को आपने कितनी बार cite किया, तो शायद लोग ज्यादा सावधान हों और data गढ़ने के शक वाले researchers के papers cite करने से बचें

    • System को ज्यादा sophisticated बनाने से वह बस और complex हो जाएगा, और लोग उसे और complex तरीकों से game करेंगे। शायद यह और खराब भी हो सकता है
      ज्यादातर citations उन लोगों ने नहीं किए होंगे जिन्हें data manipulation का शक था
      बेहतर होगा कि flawed metrics का इस्तेमाल बंद किया जाए। ज्यादातर लोग अच्छा काम करना और अच्छी reputation बनाना चाहते हैं, लेकिन incentives उसे distort कर देते हैं