Сумма биотехнологии. Руководство по борьбе с мифами о генетической модификации растений, животных и людей

Когда работу Сералини отозвали¹²⁴ (статью убрали с сайта, а вместо нее опубликовали письмо о том, что статья больше не числится в журнале), исследователь попытался подать на журнал в суд. Его сторонники писали, что отзыв статьи – это козни производителей ГМО. Естественно, они не стали разбираться в том, за что работу критиковали. Вскоре статья Сералини была переопубликована уже в новом, на этот раз никому не известном журнале, который называется Environmental Sciences Europe. Статья вышла без рецензий и исправления ошибок. В ней те же самые крысы и то же пренебрежение статистикой и научным методом. Журнал Nature опубликовал заметку, в которой было отмечено, что смена журнала не убеждает критиков в способности ГМ кукурузы вызывать болезни крыс.

Часто журналисты получают копии важных научных работ до публикации под соглашение о неразглашении. Благодаря этому они имеют возможность заранее подготовить статьи, проконсультироваться со специалистами, но не имеют права раньше назначенного времени публиковать свои материалы. Это нормальная практика, но в случае работы Сералини соглашение было необычным. Журналистов, получивших заранее копии статьи, заставили подписать соглашение, что при подготовке материалов они не будут консультироваться с экспертами со стороны. Это привело к волне публикаций с заголовками в стиле “Ученые доказали опасность ГМО" или “ГМ кукуруза вызывает рак", не сбалансированных комментариями независимых специалистов.

Одновременно с выходом статьи Сералини выпускает фильм с устрашающим названием “Мы все подопытные".

Разумеется, эта пиар-кампания, пародирующая научную деятельность, существенно повлияла на общественное мнение о безопасности генной инженерии. К тому времени, как эксперты подтянулись и нашли в работе многочисленные ошибки, ущерб уже был нанесен. “Ложечки нашлись, а осадок остался".

Вообще статей, описывающих опасности ГМО, на удивление мало, учитывая общее количество публикаций про такие организмы: только за последние десять лет опубликовано более полутора тысяч исследований¹⁶⁷. Если мы с таким же старанием и рвением попытаемся проверить безопасность чего-нибудь совсем безобидного, например обычных бананов, мы наверняка по чистой случайности наткнемся на какие-то потенциальные эффекты от их употребления или выращивания, которые можно будет назвать “нежелательными”. Даже если на самом деле таких эффектов нет.

При этом достаточно лишь одной низкокачественной работы о вреде ГМО или одного ложноположительного результата, чтобы поднять массовую истерию и похоронить труды тысяч ученых и сотен популяризаторов науки. Социальные последствия не исправят никакие разборы, отзывы статей из журналов и указания на отсутствие воспроизводимости результатов. Поэтому, когда вы снова услышите громкие слова об ученых, которые доказали вред ГМО, задайте себе вопрос: а не очередной ли это Сералини?

Завершая краткий экскурс в статистику, я бы хотел затронуть еще одну интерпретацию понятия “вероятность”. В байесовской статистике вероятность определяется не как частота какого-то события, а как степень уверенности в истинности суждения. Гипотезы не строго отвергаются на основании статистических тестов – им приписываются вероятности. Попробуем продемонстрировать ситуацию, когда классическая статистика с ее P-значениями проигрывает байесовской.

Представьте, что пациент прошел тест на ВИЧ. Этот тест с вероятностью 96 % правильно определяет наличие или отсутствие данного вируса. Тест показал, что пациент ВИЧ-положительный. Вероятность случайной ошибки здесь меньше, чем порог статистической значимости а (0,05). Означает ли это, что нам стоит отвергнуть нулевую гипотезу, принять альтернативную – что пациент инфицирован – и предложить ему срочно лечиться? Казалось бы, да. Но байесовская статистика предлагает посмотреть и на саму вероятность быть зараженным. По данным ВОЗ, в России ВИЧ-инфицированы около 1 % населения, но это меньше, чем вероятность ошибки в тесте!

Действительно, из 100 тысяч человек 1000 будут ВИЧ-инфицированы. Из 99 тысяч здоровых людей 95040, пройдя тест, получат отрицательный результат и 3960 – положительный. Из 1000 зараженных 960 получат положительный диагноз, а 40 – отрицательный. Из 4920 ВИЧ-положительных только 960 человек на самом деле заражены, то есть с вероятностью больше 80 % наш пациент окажется здоровым! Поэтому очень важно пройти повторное тестирование, желательно независимыми методами. Только когда вероятность ошибки станет меньше, чем вероятность верного диагноза, имеет смысл начинать переживать всерьез. Первый тест является веским основанием для проведения второго, но не является приговором. Отмечу, что цифры я использовал приблизительные, а реальные тесты могут иметь точность отличную от приведенной.