La ciencia, víctima del "publicar o perecer"

En 2012 un grupo de científicos uruguayos quedó impresionado por los resultados de un estudio realizado por colegas chinos. En síntesis, ahí se señalaba que los habitantes de China tenían en la sangre trazos del ARN (el ADN que sale del núcleo celular) del arroz, adquirido a través de la abundante ingesta del cereal que se ejerce desde tiempos inmemoriales en aquel país asiático. Lo probaron en ratones y les dio idéntico resultado. Puede parecer un descubrimiento menor, pero implicaba cierta revolución. La idea de que la comida afecta a nuestros genes directamente no solo hubiera sorprendido al mismísimo Charles Darwin -que no conocía ni el concepto de gen-, sino que además tenía implicancias respecto de los alimentos genéticamente modificados y llevaba a cuestionamientos respecto de la seguridad de ingerirlos. Una revista le dio a la investigación el premio al mejor artículo del año.

Pero a Juan Pablo Tosar, investigador del Instituto Pasteur de Montevideo, la ciencia detrás de este anuncio engañosamente pequeño le generaba dudas. Y decidió hacer lo que debería ser norma, pero que resulta caro, aburrido y poco redituable: analizar críticamente la evidencia y -si hiciera falta- repetir el experimento. Tosar -como parte del equipo de Alfonso Cayota- recopiló datos de estudios previos de distintos laboratorios del mundo en tejidos humanos y observó que en todos aparecían secuencias de vegetales, de mejillones y muchos otros organismos que no se ingieren mutuamente. ¿Conclusión? Se trataba de contaminación en el laboratorio: las máquinas secuenciadoras son tan pero tan sensibles que analizan incluso elementos que están en el aire de los laboratorios, hasta la suciedad ambiente. Sin embargo, los investigadores chinos fueron más lejos y en un estudio posterior señalaron que ese mismo ARN pasaba a la placenta.

Tenemos un problema

"¿Qué tipo de trabajo hicieron para demostrar o minimizar la posibilidad de que estos nuevos resultados también se debieran a contaminación? Ninguno. Simplemente decidieron hacer de cuenta que nuestro estudio no había existido", dice Tosar, un poco molesto al notar el contraste entre la imagen utópica que tenía al comenzar su carrera y cómo es la ciencia en la vida real.

El affaire "ARN del arroz" ilustra algunos problemas internos de funcionamiento que tiene la ciencia, precisamente en momentos en que la racionalidad (¡e incluso hasta los propios datos!) es cuestionada y bombardeada por distintos intereses y grupos más o menos encumbrados. Posverdad, utilización de conocimiento sobre neurociencias para manipulaciones varias, teorías conspirativas en las que la ciencia está implicada (vacunas, cambio climático, viajes espaciales), colaboran con cierto clima de época antirracional. Por eso, los propios científicos ven la necesidad de mejorar métodos de validación y producción del conocimiento. Y no pueden dejar de advertir sobre algunos inconvenientes en la práctica científica, que mellan al sistema y lo alejan de la idealizada búsqueda de la verdad. Al ya clásico mandato de "publicar o perecer" (quedar afuera del sistema), se suma la híperespecialización (que impide estar al tanto de lo que se publica, dada la enorme magnitud de investigaciones), la mencionada dificultad para reproducir experimentos (a nadie le interesa gastar tiempo y dinero para, en todo caso, llegar en segundo puesto) y la necesidad de seducir a quienes financian laboratorios de todo tipo.

"Se estima que entre un 40 y un 50% de todo lo que está publicado no puede ser reproducido por otros laboratorios, lo cual es una forma elegante de decir que la mitad de los artículos científicos tienen errores en mayor o menor grado. Difícil seguir presentándolos como unidades de verdad después de eso, ¿no?", se pregunta Tosar, también investigador y docente en la Facultad de Ciencias de la Universidad de la República, en Uruguay.

Desde luego, la ciencia no se maneja con arbitrariedades; más bien al contrario: debe ser uno de los ámbitos humanos con más alta relación entre el mérito y el escalafón. Los científicos son evaluados todo el tiempo, entre otros ítems, por la cantidad de trabajos publicados (papers, en la jerga), y en función de las revistas donde publican (si son de las llamadas "de alto impacto", tanto mejor), y de los rankings que estas publicaciones generan. Ahora bien, la pregunta es si eso hace que la ciencia funcione mejor y se explote todo el potencial creativo de las disciplinas, o si en definitiva se está alimentando cierta máquina burocrática: la máquina de generar papers.

Y no solo pasa con las ciencias denominadas duras. Como señalaba el doctor en ciencias sociales Pablo Rodríguez (en esta nota: http://www.lanacion.com.ar/2047627-sociales-vs-naturales-la-lucha-continua) "todos esos ?ranqueos' suponen un sistema económico donde la competencia no es por ver quién tiene la mejor teoría o una verdad, sino más bien cómo seguir produciendo más publicaciones. Eso hace que nadie se pregunte qué está haciendo, sino que lo haga automáticamente. A nadie le importa si está buena la investigación o si aporta novedad al campo de estudio. Es una industria que necesita seguir produciendo".

Si se quiere ir al extremo, Darwin tuvo una sola idea, que le implicó entre dos y tres décadas de recopilación de pruebas y trabajo para establecerlas de manera argumentada (encima, en un libro de lectura apto también para no especialistas). ¿Qué hubiera pasado con el padre de la evolución si hubiera tenido que rendir cuentas tan minuciosa y burocráticamente como se hace en la actualidad? Por supuesto, es posible que no sea lícita una comparación entre el modo en que hacían la ciencia las clases altas imperiales hace siglo y medio, y la industria científica contemporánea, que cada año suma millones de datos nuevos. Pero quizás en esa industrialización de la producción del conocimiento se haya generado un cierto aburguesamiento que conspira contra las ideas creadoras y reduce todo a mera contabilidad.

Fondos, becas y ascensos

Los rigores del sistema se sienten más en los primeros años de la carrera. El eminente biólogo Alberto Kornblihtt, investigador superior del Conicet, reconoce que las más expuestas a ser víctimas del "publicar o perecer" son las generaciones jóvenes que empiezan a desarrollar una tarea independiente.

"Para obtener fondos, becas, ascensos y demás, los evaluadores tienen que tener elementos medianamente objetivos de la producción científica de un grupo o individuo. Lo que no deben hacer es aplicar fórmulas ciegas, sino entender el contenido de lo hecho y darse cuenta de que una publicación con resultados de gran relevancia puede equivaler o superar a decenas de publicaciones meramente incrementales. En resumen, conviene no caer en un sistema burocrático donde el evaluador podría ser reemplazado por una máquina que computara números de papers", dice Kornblihtt, distinguido como investigador de la Nación en 2010.

Gabriela Gómez, investigadora del Conicet en el Instituto de Química y Fisicoquímica Biológicas (Iquifib), remarca más distorsiones. "Si bien se aplican distintos índices con el fin de ponderar la relevancia de un trabajo y no evaluar solamente el número de trabajos publicados, en verdad la cantidad continúa siendo determinante. Eso genera una disminución en la calidad científica. Entonces, a la hora de escribir una solicitud de subsidio se piensa: ¿cómo puedo vender mejor mis investigaciones?, ¿cuáles son los temas estratégicos de este año y cómo puedo relacionar mi tema de trabajo con ellos?, ¿me embarco en un plan de trabajo nuevo, original, que implica una pregunta que me convoca genuinamente o planteo colaboraciones que pueden redituar más rápidamente en la publicación de un paper? (dar una respuesta relevante puede llevar muchos años)". Curiosamente, para sobrevivir en el campo de la ciencia actual no conviene seguir el ejemplo de Darwin.

Además de la ciencia lenta (ver recuadro), otra posible solución -puntualiza Tosar- es algo que ya se está practicando en algunos sitios del hiperexclusivo primer mundo: laboratorios en los que se les da a los científicos un plazo de siete años en los que no están obligados a publicar. Desde luego, se trata de laboratorios con enormes recursos y que, cumplido el plazo, hacen una evaluación profunda de la actividad del investigador para renovar el contrato. Ergo, difícil que una modalidad de este tipo pueda extenderse y transformarse en norma.

Pero la búsqueda de alternativas ya existe y quizá demuestra que empieza a haber un límite en ese modelo de acumulación. Lo que aparece es la necesidad de generar un buen sistema que controle que la enorme cantidad de datos publicados año a año (de tal orden que nadie puede leerlos, entenderlos, o aplicarlos) tenga sustento. Porque, de otro modo, el riesgo es que investigaciones débiles o erróneas se consagren con estatus de verdad.

A todo esto, aquellos investigadores chinos continúan con sus investigaciones, como si nada. ¿Y entonces la ciencia dónde está? Porque ya lo sabía el Martín Fierro (la cita es aproximada): si el saber científico no se cuida y mejora, lo devoran los de afuera.

La hora del laboratorio slow

Existen opciones para evitar los problemas que detectó Tosar (que no son los únicos; los fraudes y retractaciones están a la orden del día y saltan de manera inorgánica a las tapas de diarios y portales? o, en todo caso, al fondo y a la izquierda de los portales). Una alternativa es la llamada "ciencia lenta" (slow science) que impulsa la filósofa de las ciencias Isabelle Stengers. Emparentado con otros movimientos slow (como el slow food), busca que la ciencia deje ese camino ciego de búsqueda de resultados cuantitativos y tenga una visión más macro del para qué se hace ciencia, quién usará los resultados en cada caso y con qué intencionalidad. Para esta perspectiva, de lo que se trata es que los procesos científicos sean políticos, en el mejor sentido de esa palabra. Y que los procesos creativos se liberen de las presiones productivistas, algo difícil de introducir en la cotidianidad de los laboratorios. En realidad, todo parece demostrar que la comunidad científica no está sabiendo muy bien cómo salir del atolladero.

Para Alberto Kornblihtt, por ejempo, la apuesta por la calidad debiera ser la norma y no un excepción a caballo de alternativas más o menos novedosas.

"Más allá de que exista un movimiento llamado slow science, habría que apostar siempre por la calidad por sobre la cantidad- se explaya este biólogo miembro de las academias de ciencias de la Argentina y de los Estados Unidos-. No es cuestión de sumar renglones a un currículum, sino que esos renglones tengan un sentido de novedad, originalidad e importancia".

Kornblihtt pone el énfasis en aquello que debiera ser la base de toda práctica científica: curiosidad y libertad. "La misión de un científico es investigar sobre la base de preguntas que no han sido aún respondidas, para obtener hallazgos y nuevas conclusiones. -explica-. En algún momento de este proceso, es imperioso hacer públicas esas conclusiones para que otros científicos las lean, las verifiquen, las comenten, las refuten, las critiquen. O se inspiren para iniciar o continuar sus propias investigaciones. Es decir, que publicar debe ser la consecuencia de haber encontrado algo, y no un fin en sí mismo". Por su parte, la bioquímica Gabriela Gómez confiesa: "el tema de la cuantificación de la calidad científica no es nada trivial y no sé cómo se podría revertir". Pero puede compartir algunas reflexiones que arrojen algo de luz en este asunto: "El trabajo científico está siempre bajo la lupa. Todos los procesos evaluatorios son necesarios, pero (sobre todo los que implican la evaluación por parte de organismos nacionales) resultan deficientes porque muchas veces no reflejan la calidad científica de los trabajos realizados o la relevancia de las investigaciones llevadas a cabo".

¿Cuáles son las causas de estas falencias? Gabriela Gómez menciona desde decisiones políticas hasta limitaciones presupuestarias, determinación de "temas estratégicos" (que son priorizados para la adjudicación de recursos, en detrimento de otros), privilegio de determinada zona geográfica del país, entre otras variables.

Posiblemente, haya una solución para este cuello de botella de la ciencia, pero todavía se está buscando, un poco a tientas. Como en un ensayo de prueba y error.