Auf Negativ-Suche

8. November 2011 von Laborjournal

Studien, die sagen, dass etwas nicht funktioniert, haben es schwer publiziert zu werden. Obwohl sie durchaus ihren Sinn haben. Zum Beispiel um Dutzende von Forschern vor Irrwegen zu warnen, wenn „Negativresultate“ plötzlich Erkenntnisse widerlegen, die durch Publikation bereits als zementiert gelten. Wir hatten das Themabereitsöfter.

Noch brisanter wird die ganze Angelegenheit, wenn man sich vor Augen hält, dass nur etwa 6 Prozent aller Industrie-gesponsorten klinischen Krebsstudien publiziert werden. Von diesen 6 Prozent berichten wiederum 75 Prozent über positive Ergebnisse. Was muss man daraus folgern? Dass negative Ergebnisse so gut wie nicht veröffentlicht werden.

Eigentlich herrscht unter den Forschern selbst schon lange große Einigkeit, dass solche „Negativergebnisse“ wichtig und unabdingbar für den Prozess des wissenschaftlichen Erkenntnisgewinns sind — und somit mitgeteilt gehören. Wer dabei aber allzuoft nicht mitspielt, sind die Editoren der betreffenden Zeitschriften, die die entsprechenden Manuskripte meist schlichtweg ablehnen. Die am Ende des ersten Absatzes verlinkten Artikel erzählen beispielhaft entsprechende „Stories“, über weitere werden wir bald in print berichten.

Zuvor aber folgendes: Um diesen „Informationsmangel“ bezüglich negativer Daten wenigstens ein wenig abzudämpfen, haben US-Bioinformatiker ein Textmining-Tool namens BioNØT entwickelt, das einen Großteil der Forschungsliteratur rein semantisch nach negativen Zusammenhängen durchsucht — und zwar einfach anhand negierter Sätze. Damit die Sache klarer wird, zitieren wir aus ihrem Paper in BMC Bioinformatics:

In this study, we report the development of BioNØT, a publicly available database of 32 million negated sentences taken from three major literature resources: PubMed, PubMed Central, and Elsevier. BioNØT is currently the only database available that reports negated events reported in biomedical literature. Our study found that almost 10% of sentences published in biomedical literature incorporated negated information. The statistics indicate that negated events are abundant in biomedical literature and therefore BioNØT can be an important resource for biomedical scientists.

After evaluating negated sentences for autism, Alzheimer’s disease, and Parkinson’s disease, we found many genes that are thought to be relevant by experts incorporate biomedical evidences suggesting the opposite.

Der Blog Neuroskeptic erzählt ein wenig mehr, was man mit BioNØT alles anstellen kann — und was nicht. Und bezeichnet die Datenbank immerhin als

…only a first step, but it’s an important one.

Denn perfekt ist BioNØT noch lange nicht, wie auch die Autoren selber wissen. Deshalb sind sie auch schon mit den nächsten „Improvements“ beschäftigt:

We are working on a new version of BioNØT which will allow users to search gene and disease names more specifically. As far as false positives […] are concerned, it’s difficult to get rid of them completely. We are trying to have a high enough signal-to-noise ratio so that the system is useful. Suggestions for improvement are welcome.

Und zwar am besten direkt an Erstautor Shashank Agarwal.

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Ein Gedanke zu „Auf Negativ-Suche“

  1. BadBoyBoogie sagt:

    „Nur etwa 6 Prozent aller Industrie-gesponsorten klinischen Krebsstudien werden publiziert. Von diesen 6 Prozent berichten 75 Prozent über positive Ergebnisse.
    Was muss man daraus folgern? Dass negative Ergebnisse so gut wie nicht veröffentlicht werden.“

    Das ist allerdings nur so, wenn man annimmt, dass in den NICHT publizierten Studien (den restlichen 94 %) in nennenswertem Maße (>> 10 %) negative Ergebnisse erzielt wurden. Das ist zwar zu vermuten – allein: weiß man’s?

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