Maioria dos resultados acadêmicos pode não ser válida, diz estudo da Bayer ( Inovação Unicamp)

[EDISON BITTENCOURT]

 

 

Maioria dos resultados acadêmicos pode não ser válida, diz estudo da Bayer

Laboratórios industriais falham em reproduzir mais de 60% dos resultados acadêmicos

Carlos Orsi

Dois terços das pesquisas laboratoriais realizadas pela gigante farmacêutica Bayer HealthCare para validar trabalhos acadêmicos que apontam alvos promissores para novas drogas são interrompidas, porque os resultados obtidos na indústria não batem com o informado nos artigos científicos.

Estudos confirmatórios de validação mostram-se importantes antes que se realizem grandes investimentos O levantamento foi realizado por um trio de pesquisadores da própria Bayer e publicado no periódico Nature Reviews Drug Discovery, do mesmo grupo que edita a revista Nature.

 

“Projetos de validação iniciados em nossa companhia, com base em dados publicados muito interessantes, frequentemente resultam em desilusão quando dados fundamentais não podem ser reproduzidos”, escreve o grupo da Bayer, liderado por Khusru Asadullah, vice-presidente da Bayer HealthCare na Alemanha e diretor de Descoberta de Alvos.

O levantamento feito na farmacêutica, que não passou por revisão pelos pares, valeu-se de questionários enviados a todos os cientistas da companhia envolvidos no trabalho de descoberta de alvos.

Foram obtidas respostas de 23 líderes de equipe, com dados de 67 projetos, 47 deles do campo da oncologia. A análise mostrou que em apenas algo entre 20% e 25% dos projetos os dados dos periódicos acadêmicos foram completamente confirmados nos laboratórios da empresa.

Em quase dois terços dos trabalhos, as discrepâncias entre o publicado e o observado na indústria ou tornaram necessária uma “considerável prorrogação” do processo de validação ou, na maioria dos casos, levaram ao encerramento do projeto.

“A evidência gerada a favor da hipótese foi insuficiente para justificar novos investimentos nesses projetos”, diz o levantamento.
 

Transferência de modelos

“É preciso estudar se de fato existem obstáculos à publicação de resultados que contradigam dados de periódicos de alto impacto, ou a opinião científica atualmente estabelecida" Numa análise mais detalhada dos dados, a equipe da Bayer determinou que a discrepância não poderia simplesmente ser explicada como fruto de adaptações de procedimento – por exemplo, com o uso de uma linhagem de células, no experimento de confirmação, diferente da descrita no artigo acadêmico original.

De acordo com o grupo de Asadullah, “ou os resultados eram reprodutíveis e mostraram-se transferíveis para outros modelos, ou até mesmo uma reprodução 1:1 do procedimento experimental publicado revelava inconsistências” entre o resultado descrito na literatura e o obtido no laboratório.

“Surpreendentemente”, prosseguem os autores, “mesmo a publicação em prestigiosos periódicos, ou publicações de diversos grupos independentes, não garantia reprodutibilidade”.

A reprodutibilidade, dizem os cientistas da Bayer, não se mostrou correlacionada com o fator de impacto do periódico, o número de publicações a respeito do alvo em análise, e nem mesmo, com o número de grupos independentes que publicara resultados a respeito.

Entre os possíveis motivos para o fenômeno encontrado, os autores mencionam desde erros estatísticos cometidos pelas equipes acadêmicas a fatores como a alta pressão competitiva por publicação no mundo acadêmico; um viés que favorece a publicação de resultados positivos e acaba escondendo os negativos; e a falta de tempo e recursos para que os árbitros envolvidos no processo de revisão pelos pares mergulhem realmente a fundo nos trabalhos submetidos.

 

Obstáculos

“É preciso estudar se de fato existem obstáculos à publicação de resultados que contradigam dados de periódicos de alto impacto, ou a opinião científica atualmente estabelecida num determinado campo, o que poderia levar a literatura a apoiar uma determinada hipótese, mesmo quando existem diversos dados (não publicados) contra ela”, escrevem os autores.

“Ou os resultados eram reprodutíveis e mostraram-se transferíveis para outros modelos, ou até mesmo uma reprodução 1:1 do procedimento experimental publicado revelava inconsistências” Mesmo reconhecendo que seu estudo deve ser lido com ressalvas – baseado, como foi, numa amostra pequena de uma só companhia – os pesquisadores concluem que “os dados da literatura sobre potenciais alvos para drogas devem ser vistos com cautela”, e que estudos confirmatórios de validação mostram-se importantes antes que se realizem os grandes investimentos envolvidos nas fases subsequentes de teste, como a experimentação em animais.

A íntegra do artigo publicado na Nature Reviews Drug Discovery pode ser lido online.