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

Продолжу цитировать профессора Треваваса: «Наука требует беспристрастной подачи информации. Эта статья и опубликовавший ее журнал серьезно подрывают доверие к научному знанию, основанному на доказательствах. Дабы исправить положение, статью необходимо отозвать, а авторам надлежит извиниться за то, что ввели в заблуждение общественность и научное сообщество. Я твердо намерен направить запрос в библиотеку моего университета, чтобы она больше не принимала журналы издательства Elsevier или конкретно этот журнал, если таковы стандарты их работы. Идеология и политика должны оставаться за пределами научного исследования, или мы все пострадаем»[137].

Может, конечно, и не стоило так подробно расписывать ошибки в работе Сералини, особенно учитывая, что не каждый в полной мере оценит надругательство над наукой, учиненное этим исследователем. Но я попытался показать, что разговор об ошибках в статье из научного журнала не сводится к слепому неприятию и отрицанию. Критики, внимательно прочитали статью, ознакомились с доводами авторов и нашли серьезные ошибки, существование которых можно подтвердить соответствующими выкладками.

Когда работу Сералини отозвали[124] (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 исследований[167]. 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.