Петр Талантов

В 1921 году канадский врач Фредерик Бантинг перевязал у лабораторных собак протоки поджелудочной железы. Вызванное этим частичное разрушение органа позволило выделить инсулин – вещество, регулирующее содержание сахара в крови. Введя инсулин болевшим диабетом собакам, Бантинг предотвратил их гибель. А вскоре он впервые ввел новый препарат человеку – им стал 14-летний Леонард Томсон, который был на грани диабетической комы и без нового лекарства неизбежно бы погиб. До выделения инсулина сахарный диабет I типа был смертельным приговором. Гибель нескольких собак спасла миллионы жизней, в первую очередь детей.

Выдающийся хирург-трансплантолог Рой Кальн, тоже получивший бомбу в посылке, написал статью, в которой задался вопросом: хватит ли активистам идеализма, чтобы лишить инсулина собственных детей, если те заболеют диабетом? Или чтобы обречь их на гибель, отказав в операции на сердце или пересадке почки? Без экспериментов на животных эти методы лечения не были бы созданы.

Здоровье и жизнь, как я часто говорил, – великие дары, но не самое важное для человека. Если человек хочет ставить себя выше животных, он должен быть готов пожертвовать здоровьем и жизнью ради идеалов.

Хотя биохакеры часто описывают свои действия как эксперименты, вряд ли они могут сделать из них правильный вывод. Главный недостаток любых экспериментов на себе – отсутствие контрольной группы. Без нее нельзя быть уверенным, что именно лекарство вызвало изменения самочувствия.

Другая проблема – отсутствие ослепления. Многие из оцениваемых биохакерами симптомов субъективны, а значит, знание о принятых препаратах может влиять на них через ожидания. Кстати, хотя исследователь и испытуемый – одно лицо, ослепление в таких экспериментах возможно. Заранее заготовленные и пронумерованные кем-то еще плацебо и лекарства можно перемешивать, выбирать из них таблетку случайным образом и лишь по окончании эксперимента вскрывать конверт. Биохакеры, как правило, этим пренебрегают.

Существует и специфическая “биохакерская” проблема – она в количестве принимаемых препаратов. Прием нескольких десятков веществ делает разделение их эффектов невозможным. Даже прием препаратов в разное время не выход, поскольку некоторые эффекты проявляются со значительной задержкой. Отдельную проблему создает лекарственное взаимодействие: эффект двух принятых вместе лекарств не всегда равен сумме их эффектов по отдельности. Вещества могут влиять друг на друга, приводя к усилению полезных или вредных эффектов.

Основной принцип доказательной медицины – прозрачность. Любое клиническое решение должно иметь под собой убедительное обоснование, которое может быть проверено другими людьми. Недостаточно сослаться на опыт или на тайны врачебного искусства. Нужно быть готовым объяснить, почему из возможных альтернатив выбрана именно эта.

Выбор терапии без экспериментальных доказательств эффективности чреват как серьезными побочными эффектами, которые нельзя предсказать теоретически, так и неоправданными надеждами на действенность препарата.

К сожалению, нет ни одного медицинского вмешательства, которое не могло бы вызывать нежелательные эффекты. Полное отсутствие побочного действия говорит о том, что, скорее всего, в этой дозе препарат бесполезен.

Фишер же критиковал наблюдательные исследования как таковые. Он справедливо напоминал, что статистическая взаимосвязь двух параметров вовсе не обязательно означает наличие между ними причинно-следственной связи, подтвердить которую могут только рандомизированные эксперименты.

Представим, что у нас есть наблюдаемая и проверяемая взаимосвязь между двумя вещами [писал Фишер]. Помнится, британский профессор Удни Юл упоминал как раз такую, она будет хорошей иллюстрацией. Он говорил, что в те годы, когда в Великобританию импортировали много яблок, было зарегистрировано много разводов. Корреляция была большой, статистически значимой, даже очень значимой, и ошибки тут быть не могло. Но, к счастью, никто не пришел к выводу, что яблоки вызывают разводы или что разводы стимулируют импорт яблок.

Логики минувших дней сказали бы, что post hoc [лат. “после”] не то же самое, что propter hoc [лат. “вследствие”], или, другими словами, как сказали бы в начале нашего века, когда у статистиков уже был десятилетний опыт использования коэффициэнтов корреляции как инструмента в исследованиях, – корреляция не есть причинно-следственная связь

Распространена ошибочная интерпретация p как вероятности ложноположительного результата. А значит, при p < 0,05 вероятность, что нулевая теория верна и отклонена ошибочно, не превышает 5%. Ошибка в том, что p-значение – это не вероятность правильности нулевой теории при условии получения наблюдаемых данных. Это вероятность наблюдать такие данные при условии, что нулевая теория верна. Разница принципиальная. Так, вероятность, что вы беременны, если вы женщина, не равна вероятности того, что вы женщина, если вы беременны. В первом случае она равна 3%[213], во втором же стремится к 100%.