Éthique en recherche - Intégrité et comportements inappropriés PDF

Éthique en recherche Intégrité et comportements inappropriés Nikolaus Heveker Département de biochimie BCM3515 «éthique en biochimie » A2024  Intégrité - définition Intégrité = du latin « integritas » = entier, en totalité, intouché...

Éthique en recherche Intégrité et comportements inappropriés Nikolaus Heveker Département de biochimie BCM3515 «éthique en biochimie » A2024  Intégrité - définition Intégrité = du latin « integritas » = entier, en totalité, intouché → un immeuble, territoire, etc…dans son intégrité → conserver l’intégrité (de ses facultés,…) Des personnes "ont de l'intégrité" lorsqu’ils agissent en consistance avec les valeurs, les croyances et les principes qu'ils prétendent détenir. Action et parole sont alors en accord, une unité, entier. Autrement dit: On dit ce que l’on (a) fait – on fait ce que l’on (a) dit. Ceci implique, que ce que l’on dit soit vrai.  Science et recherche La recherche scientifique - …fait progresser dans la compréhension du monde et de son fonctionnement … sert à acquérir des connaissances « vraies », des vérités La science est la recherche de la vérité; mais pas forcément toute la vérité. (en vrai, une « vérité scientifique » reste une hypothèse de travail) Les faits scientifiques peuvent/doivent subir des précisions et des corrections; ils sont alors souvent des approximations, à des dégrées différentes. disque sphère ellipsoïde géoïde  Science et recherche Recherche scientifique - Alimenté par la bonne question, la bonne recherche aboutit à d’autres questions nouvelles (plus précises, par exemple). La méthode scientifique demande des observations soient reproductibles sous des conditions identiques. Les observations alimentent des interprétations, et serviront à préciser, modifier, élaborer de nouvelles hypothèses. La vérification (plutôt: la falsification) des hypothèse, dans des expériences prudemment dessinées, dépend souvent du progrès technologique (instruments) La méthode scientifique Interprétation (vérification/falsification/modification de l’hypothèse) RATIONALISME Observation Hypothèse/Théorie question précise Expérimentation Le raisonnement EMPIRISME inductif Technologie  Les biais Problèmes de design et interprétation – les biais cognitifs Or, le cerveau humain n’est pas (seulement) fait pour faire du raisonnement scientifique. Il n’est pas toujours évident d’éviter des biais cognitives, tels que: - Le bias de confirmation - Le biais du status quo - Le biais d’attention - Dissonance cognitive - Erreurs de logique (→ fallacies) -… (liste non-exhaustive) https://fr.wikipedia.org/wiki/Biais_cognitif https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_fallacies  Les biais Exemple: Le biais de confirmation - Ne pas rechercher les faits - Interpréter les données selon l’hypothèse, là, ou d’autres interprétations seraient possibles - Observer ou se souvenir uniquement des faits qui supportent l’hypothèse - Ignorer les observations qui ne supportent pas l’hypothèse  Les raisons Mobiles de vouloir obtenir un résultat spécifique, de façon consciente ou non (la plupart des biais sont inconscients!): - Confirmation d’un vue sur le monde (« framing » de la question) - Soif de reconnaissance, sens de responsabilité pour les employés/étudiants - Publications/estime/argent de recherche - Diplôme… - Gain monétaire personnel Tout cela (biais, malconduite) n’a pas exactement la même gravité dans nos jugements. Or, TOUT cela porte entrave à une science de qualité!  Science versus pseudoscience La science est l’accumulation et interprétation collective de données. Si la science cherche « la vérité », elle reste dans l’hypothèse. Elle distingue entre les données et leur interprétation. La pseudoscience cherche (et livre!) des vérités définitives. Il y a une combinaison entre croyances, légendes qui sont présentés comme faits, faits anecdotiques, et simple énoncés. Si elle est présenté de façon « scientifique », il manque une réelle compréhension de ce que c’est la science (« cargo-science »). https://calteches.library.caltech.edu/51/2/CargoCult.htm  Science versus pseudoscience Suit les évidences où elles mènent Commence avec une conclusion et cherche à « prouver » Considère adéquatement Choisit les «données souhaitables » et élimines toutes les évidences et arguments évidences et arguments contraires Les conclusions sont conservatrices et Les conclusions sont grandioses et vont au provisoires (!) delà de l’évidence Les conclusions changent avec les évidences Dogmatique et inflexible Utilise des méthodes rigoureuses et Utilise des méthodes défectueuses, reproductibles inadéquates et non-reproductibles Suit des logiques prudentes et valides Utilise des logiques incohérentes et invalides Cherche et accepte la critique Hostile à la critique Discute ouvertement avec ses collègues et Ne discute pas avec d’autres scientifiques compétiteurs Utilise une terminologie précise avec des Utilise un jargon vague qui sème la confusion et définitions claires fuit la discussion  Science versus pseudoscience En quête de réponses définitives? La pseudoscience livre davantage de réponses, peu importe qu’elles soient vrais ou non (attractif pour le « grand public »). Souvent, c’est ce que demande « le téléspectateur ».  Science versus pseudoscience Mais même « le fait » scientifique a du mal à s’Imposer, car il se doit d’être formulé avec prudence. « Carlson then tried to argue that the science community does not actually have the answers. "So much of this is you do not know," he said. "You pretend to know, but you don't know and you bully people who ask you questions." https://www.salon.com/2017/02/28/watch-tuker-carlson-calls-bill-nye-not-a-scientist-says-he- does-a-disservice-to-science-in-trainwreck-interview/  La faute scientifique La conduite inappropriée La faute scientifique – dans sa multitude – est la violation: - des codes de standards de conduite scientifique, et - du comportement éthique en recherche scientifique professionnelle Cela revoie à l’Éthique professionnelle, et donc la déontologie des scientifiques Degrés de conduite scientifiquement inappropriés  Wrong observation Exemple: résolution Using the low resolution and magnification objective (A) the merged image appears largely “yellow,” suggesting colocalization of the two components. However, the higher resolution image (B) reveals that they are actually localized in extensive but nonoverlapping cytoplasmic networks. Thus, low resolution images can give false indications of colocalization.  Wrong observation Exemple: préparation d’échantillon The GFP and DAPI labeling extend throughout the whole tissue slice, but the antibody labeling (red) is restricted to a few sections at the top and bottom, although all of the dendrites should contain MAP2 label. Thus, incomplete penetration of antibodies can lead to false data interpretation.  Wrong observation Surtout: erreurs et problèmes techniques – importance des contrôles expérimentaux (vrai positif, faux positif, vrai négatif, faux négatif). Parfois, des observations bien différentes peuvent toutefois s’avérer tous corrects! Cube! Sphère! Cube? Sphère? (Cylindre)  Wrong observation Surtout: erreurs et problèmes techniques – importance des contrôles expérimentaux (vrai positif, faux positif, vrai négatif, faux négatif). Parfois, des observations bien différentes peuvent toutefois s’avérer tous corrects! Wrong analysis Exemple: rôle des statistiques La probabilité que l’observation soit fortuite (due à l’hasard) doit être donnée (p-value). Est-ce que l’échantillon est assez grand pour tirer des conclusions valables? Est-ce que le bon test statistique est utilisé? Des différences statistiquement significatives n’indiquent pas que la conclusion soit vraie, mais que l’erreur dans l’observation soit minimale. Des différences statistiquement non-significatives ne prouvent PAS que les groupes soient pareilles! Dans les graphes: attention aux échelles! Wrong analysis Interprétation des observations: raisonnement logique erronée: attention aux « fallacies ». Exemples: Erreurs de logique: corrélation ≠ causalité!! Tous les chats sont mortels. Tout ce qui est rare coûte cher. Socrate est mort. Un cheval bon marché est rare. Donc: Socrate était un chat. Donc: un cheval bon marché coûte cher  (Undeclared) conflict of interest Intérêts et libertés (ou non) des chercheurs rémunérés. Surtout mais pas exclusivement dans des études de recherche clinique Intérêts de financiers de l’étude Qui décide si les résultats sont publiées ou non? (à qui appartiennent les résultats?) La publication des résultats Différents aspects: Plagiat – copier: chez les autres, ou chez soi-même. Citation sans référence Ghostwriting – « guest authorship » Positions des auteurs: différentes cultures entre: différentes disciplines, différents laboratoires,… Biais lors de l’acceptation par un journal (ZIP code bias) Perpétuation des données « pas propres » par des revues et méta-analyses, citations, etc… Préférences des éditeurs (par exemples en sciences humaines), modes et trends, « hot topic »… Le traitement numérique d’images - La falsification Le problème date surtout du début de la numérisation, et du traitement numérique d’images – aujourd’hui il n’y plus vraiment d’autres images que numériques… Mais même avec les variations d’exposition de films analogues, on pouvait varier – et ainsi manipuler les résultats! Exemple: purification de protéines Le traitement numérique d’images - La falsification Le problème date surtout du début de la numérisation, et du traitement numérique d’images – aujourd’hui il n’y plus vraiment d’autres images que numériques… Avec Photoshop, ça devenait encore plus simple….(« background cleanup ») Le traitement numérique d’images - La falsification On pouvait aussi manipuler de façon sélective certaines parties de l’image seulement. Ou faire du crop-and-paste. Évidemment, il y a des outils de détection! Le traitement numérique d’images - La falsification On peut aussi « faire joli »… Le traitement numérique d’images - La falsification La plupart des journaux ont de règles spécifiques pour le traitement d’images. Il est opportun, de les regarder AVANT les manips et prises de photos…! Les règles générales sont du bon sens: on peut tout faire, surtout pour rendre l’image plus clair, à condition de: - Documenter TOUT (logiciels, hardware (microscope), agrandissements etc utilisées, ET INDIQUER CETTE INFORMATION! - Ne pas perdre/faire disparaitre de l’information! → garder l’image non-traitée pour comparaison! (données originales) → être conservateur sur l’utilisation du contraste, gamma etc… - Être transparent et indiquer les crops (par un encadré) → il convient souvent de montrer TOUT l’image (uncropped), en annexe par exemple) La fabrication Aucune étude a été conduite – les données sont inventés La fabrication The Piltdown man (1912) Combinaison de fossiles humains et simiens, reconnu seulement dans les années 1950. La fabrication Scott Reuben (1990s-2000s) 21 articles/études cliniques, pour lesquelles il n’y avait pas de recrutement de patients… les résultats on grandement influencés le domaine de l’anesthésiologie/analgésie pendant une décennie. Plusieurs mois en prison en 2009. https://retractionwatch.com/ La prévention La fraude étudiante, cela aussi existe… https://integrite.umontreal.ca/accueil/ https://frq.gouv.qc.ca/app/uploads/2021/04/cadre_reference_conduite_responsable_2011.pdf https://rcr.ethics.gc.ca/eng/framework-cadre-2021.html Les conséquences Les conséquences personnelles: Fin de financement; fin de carrière; annulation des diplômes, « name and shame » Les conséquences à plus grande échelle: - Introduction (et perpétuation) de données fausses, conduisant d’autres chercheurs en erreur (le système est basé sur la confiance). - Blocage de l’avancement des sciences, coûts, perte de temps... - Concurrence déloyale entre scientifiques - Médicaments inefficaces ou nuisibles  La faute scientifique La conduite inappropriée La faute scientifique – dans sa multitude – est la violation: - des codes de standards de conduite scientifique, et - du comportement éthique en recherche scientifique professionnelle Cela revoie à l’Éthique professionnelle, et donc la déontologie des scientifiques Dans un cadre plus large, la conduite inappropriée porte atteinte aux bienfaits potentiels de l’entreprise scientifique! Cela entrave le prinicpe de bienfaisance. L’introduction de résultats fausses peut aussi nuire: d’autres scientifiques perdront leur temps, des ressources; dans le pire des cas, des patients peuvent recevoir des traitements inutiles ou nuisibles → principe de non-malfaisance