Er der en biologisk grænse for menneskelivet? Forskere fortsætter med at være uenige.

I oktober 2016 blev forskning offentliggjort i Natur Hævdede, at den ældste persons alder siden midten af ​​1990'erne ikke er steget. Men andre har været kritiske for det højt profilerede papir, hvilket førte til en række meningsudvekslinger blandt forfatterne og deres kritikere i Natur denne uge.

Genetikere Xian Dong, Brandon Milholland og Jan Vijg - alle fra Albert Einstein College of Medicine i New York City, NY - undersøgte tendenser i maksimal levetid, hvilket er den største tidsalder, som enkeltpersoner kan leve på.

De så på den maksimale alder ved døden i fire lande mellem 1968 og 2006. Disse lande var Frankrig, Japan, Det Forenede Kongerige og USA.

Ifølge deres analyse steg den maksimale levetid til 1994, hvorefter den pletterede.

Forfatterne konkluderede, at den maksimale gennemsnitlige levetid er omkring 115 år. Ingen stigning i dette tal er set siden midten af ​​1990'erne.

De anvendte også matematisk modellering for at forudsige, at den maksimale alder kunne være 125, og de sagde, at sandsynligheden for, at nogen overskrider denne alder, er "mindre end 1 ud af 10.000" om året.

Hvorfor er disse fund kontroversielle?

En nyhedsartikel udgivet i Natur , Udgivet dagen før papiret blev udgivet, pegede på nogle af den kritik, som straks blev udtalt af andre inden for aldring.

Kritikpunkter omfatter uenigheder om fortolkningen af ​​dataene og manglende omtale af muligheden for, at fremtidige medicinske fremskridt påvirker maksimal levetid.

En artikel udgivet i det hollandske blad NRC , Med titlen "Peer review post mortem: hvordan et svigtende aldrende studie blev offentliggjort i Natur , "Undersøgte kontroversen omkring papiret.

Seniorforfatter Vijg forklarede, at papiret oprindeligt blev afvist af Natur Efter den første runde af peer review. Men ud af det blå blev han spurgt af redaktionen på Natur At indsende en revision.

Det er vigtigt, at to af de peer reviewers - Stuart Jay Olshansky, en professor i folkeskolens skole ved Illinois University i Chicago, og Jean-Marie Robine, forskningsdirektør ved INSERM, Det Franske Institut for Sundhed og Medicinsk Forskning - afslørede At de ikke undersøgte statistikkerne i papiret i detaljer.

Endnu en af ​​kritikerne er, at Vijg og hans team som genetiker er vant til at analysere store genetiske data i modsætning til demografiske data.

Det videnskabelige samfund af demografer, der arbejder på aldring, blev rystet op. Hvordan kunne tre genetikere finde en konklusion i offentligt tilgængelige data, der havde fjernet marken indtil nu? Fremtrædende demografer begyndte at sende deres kommentarer til Natur .

I denne uge blev der offentliggjort fem "Kortkommunikationsopstående" artikler i Natur . Hver artikel er en kritik af en gruppe forskere, og hver er ledsaget af et svar fra Vijg og hans team.

Hvad er kritikken?

Der er tre hovedtemaer, der fortsætter med at beskære i artiklerne. Disse temaer omfatter dem, der vedrører datasættet og de statistiske analyser, der udføres.

1. Valg af datasæt

De vigtigste resultater i papiret er baseret på kombinerede data fra den internationale database om lang levetid (IDL). Men data var ikke tilgængelige for hver af de fire lande for hele perioden.

Adam Lenart og James W. Vaupel - begge Max Planck Odense Center for Aging Biodemography ved Syddansk Universitet i Odense - opfordrede forsigtighed, når man kombinerede data på denne måde.

Maarten P Rozing, Thomas BL Kirkwood og Rudi GJ Westendorp - alle fra Københavns Universitet - tilføjede, at det ikke er hensigtsmæssigt at bruge det samme datasæt til at generere en hypotese og derefter bruge den til at teste denne hypotese, da dette har Potentiale til at føre til "falsk vurdering af statistisk betydning".

Denne udtalelse blev ekkoet af Nicholas J. L. Brown og Casper J. Albers, begge fra Groningen Universitet i Holland, og Stuart J. Ritchie, fra University of Edinburgh i U.K.

Vijg og kollegernes retort var at de brugte data fra både IDL og Gerontology Research Group-databasen, som indeholder verdensomspændende data. Deres konklusioner står, når man bruger data fra begge.

Problemet er, at begge kilder indbefatter de samme personer, hvilket betyder at datasætene ikke er uafhængige.

Joop de Beer, fra det nederlandske tværfaglige demografiske institut, Anastasios Bardoutsos fra Groningen, og Fanny Janssen, der er fra begge organisationer, brugte et andet datasæt til at hævde, at det maksimale levetid vil stige over 115 år.

De forudsiger, at i år 2070 vil omkring 1 ud af 840.000 japanske kvinder overleve til 125 år.

Men Vijg og kolleger argumenterede for, at dette ikke modsiger deres konklusioner, da de beregnede den maksimale mulige alder til 125, og de erkender, at outliers over den gennemsnitlige maksimumsalder på 115 er mulige.

De sagde endvidere, at den matematiske model, der anvendes af de øl og kollegaer, ikke er hensigtsmæssig.

For folk der ikke bruger meget kompliceret matematik i deres hverdag, kan statistikens verden være et minefelt. Der er mange forskellige matematiske modeller, og argumenter over hvilke man er mest hensigtsmæssige er meget almindelige i forskning, som i dette tilfælde.

2. Valg af statistisk analyse

Alle forfatterne var kritiske for aspekter af dataanalysen. Rozing og kolleger argumenterede for, at den periode, som Vijg studerede, ikke er lang nok til at drage konklusioner.

Alligevel modsatte Vijg dette ved at sige, at den kendsgerning, at der ikke har været nogen stigning i maksimal alder i 20 år trods stigningen i tallet i centenarians "taler for sig selv."

Bryan G. Hughes og Siegfried Hekimi - begge fra McGill University i Montreal, Canada - argumenterede for, at den normale variabilitet i disse data kan generere platåer, stigende og faldende, der endda i sidste ende.

De sagde, at en række konklusioner kunne nås afhængigt af den anvendte matematiske model.

Det er derfor ikke muligt at "forudsige den bane, som maksimale levetider vil følge i fremtiden", konkluderede de. Vijgs svar var, at deres model er bedre egnet til dataene.

3. Valg af opdeling af datasættet

Hughes og Hekimi spørgsmålstegn ved den måde, at dataene blev opdelt. Vijg og kolleger opdeler deres data i to sæt, et valg baseret på visuel inspektion af dataene. Men er det videnskabeligt robust?

Vijg citerede et papir af FJ Anscome - fra Department of Statistics ved Yale University i New Haven, CT - fra 1973. Anscome sagde, at "en computer skal lave både beregninger og grafer. Begge slags output bør undersøges, hver vil bidrage til forståelse."

Til Vijg bekræfter dette, at "grafiske data for at evaluere valg af model er længe blevet anerkendt som en nyttig og vigtig teknik af statistikere."

Er et papir fra 1970'erne nok til at understøtte dette krav? Rozing og kolleger troede det ikke. De brugte et datasæt fra sportens verden for at demonstrere, hvordan opdeling af data kan påvirke resultaterne.

Brug af data fra OL gjorde det muligt for dem at teste om der er sket en generel stigning i springhøjder.

Da de deltog deres data i to grupper baseret på sidste verdensrekord i 1991, så de "en forbedring i præstationerne frem til 1991 og forringelsen derefter."

Men da dataene ikke blev splittet, så de en "signifikant stigning i de vindende langhoppesafstande over tid" og intet fald senere.

Vijg modsatte sig, at dataene fra hoppet viser, at der er en mekanisk grænse for, hvor langt et menneske kan hoppe og tegne paralleller med deres fortolkning af en biologisk grænse til det maksimale menneskelige liv.

Der blev ikke lavet nogen kommentar til den statistiske analyse af dataene fra springhoppet.

Hvad betyder det hele?

Det er værd at bemærke, at forskere er under stort pres for at offentliggøre resultater i bredt læste tidsskrifter. Dette er ikke kun en succesmetode for den afdeling, hvor de arbejder, men det hjælper dem også med at søge om forskningsfinansiering.

Natur Er en af ​​de mest læste videnskabelige tidsskrifter, der gør publikation i Natur Yderst ønskeligt. Kriterierne for offentliggørelse i denne tidsskrift er strenge: original videnskabelig forskning, der ikke er offentliggjort andetsteds, fremragende videnskabelig betydning og indhold af interesse for et tværfagligt læserskab.

I 2013 blev kun 856 af næsten 11.000 indsendte manuskripter udgivet.

Peer reviewers vurderer manuskripter i henhold til disse kriterier. De er delvist udvalgt til deres evne til at evaluere de tekniske aspekter af papiret helt og retfærdigt.

Mens den statistiske analyse og dataene i det oprindelige manuskript måske ikke blev gennemgået i detaljer, er de kritikker, der blev offentliggjort i denne uge, gået i betydelig dybde.

Forfatterne har givet svar til hvert punkt. Dette ligner meget den normale peer review proces, hvor anmeldere giver kommentarer til et manuskript, og forfatterne får mulighed for at forsvare deres resultater.

Interessant, Natur S retningslinjer siger, at "selv om Natur Redaktører anser det for afgørende, at eventuelle tekniske fejl, som dommerne nævner, er rettet, er de ikke så strengt bundet af dommernes redaktionelle udtalelser om, hvorvidt arbejdet tilhører Natur ."

Gjorde redaktørerne på Natur Vælg dette manuskript for dets potentiale til at skabe interesse for de videnskabelige og offentlige samfund? Det ville ikke være første gang.

Et 'øjebliksbillede' af videnskabelig forskning

Som de flere argumenter i opfølgningsartiklerne fremhæves, er der et gråt område mellem rigtigt og forkert, når det kommer til dataanalyse.

Alle parter føler, at deres tilgang er den mest værdifulde, og alle har givet henvisninger til dette. Dette er faktisk et godt øjebliksbillede af, hvordan videnskabelig forskning virker.

Der er altid argumenter og modargumenter. Bare fordi et papir udgives betyder det ikke, at det er sandt; Efterfølgende data analyse kan afsløre en anden fortolkning.

En kritisk vurdering af alle offentliggjorte undersøgelser er derfor afgørende. Det er nemt for forskere med erfaring inden for samme forskningsområde, men det er betydeligt sværere for forskere fra andre områder og offentligheden.

Uanset om du tror på Vijg og hans kollegaers fortolkning af dataene eller føler, at argumenterne fremført af deres kritikere er mere overbevisende, er det værd at huske på, at et datasæt kan fortolkes på forskellige måder.

Lazer Team (Video Medicinsk Og Professionel 2024).