动物实验数据质量面临严峻形势

 动物实验数据质量面临严峻形势

近两项研究揭示了动物实验结果存在广泛的缺陷，矛头直指生物医学研究的一些状况。

纵容许多主流医学期刊中刊登的文章中对临床实验中患者的死亡情况或流出情况都有详细的报道，但动物实验结果却很少提供这一数据。来自Charité医科大学的Ulrich Dirnagl教授研究组在其发表在《plos biology》杂志上的文章中提出了这一看法。这一现象将会导致实验结果产生偏差。

另外一项研究也发表在该杂志上。主要作者是来自斯坦福大学的流行病学家John Ioannidis。Ioannidis教授曾反复呼吁要提高科学研究的重复率与透明程度，并且严厉批判了生物医学研究中数据的可用性不足与缺少详细实验步骤的现象。

Dirnagl研究组审阅了100片发表于2000年到2013年的关于癌症与中风方面的基础研究，这些研究均涉及动物实验，并且他们比较了文章方法与结果部分关于动物数量的信息。三分之二的研究均没有清楚地表明是否有动物数据被人为舍弃的情况发生。在剩下那部分有相关说明的文章中，大约30%（53项实验）称他们的确人为舍弃了部分动物数据，但只有14项研究说明了原因。

研究者们利用电脑模拟的方式显示：这些研究者的不规范的数据处理行为将会严重地影响实验结果。如果科学家们带有偏见地对数据进行取舍，那么得到的组间差异可能就会被放大，然而这也许只是偶然的差异。终这将会导致对结果判断高估两倍之多。

Ioannidis研究组则选取了从2000年到2014年被PUBMED收录的268篇文章。他们发现这些文章中没有一篇的数据是完整的；另外，仅仅有一篇文章提供了足够的信息使其他研究者能够进行重复验证。

“我表示我十分难过，但并不吃惊”，来自爱丁堡大学的中风病研究者Malcolm Macleod说到。“这些发现进一步提供证据表明我们的生物医学研究质量亟待提高”。

两篇研究对之前的这方面的批评提供了更为有力的证据。去年由Macleod领导的团队就对2500篇前临床期研究进行了审阅，他们发现其中多篇文章中实验设计部分都相当简陋，而且没有使用佳的方法消除偏差。