La Universidad de Gotinga (Georg-August-UniversitätGöttingen, o Georgia Augusta) fue fundada en el año 1734 por Jorge II, príncipe elector de Hannover y futuro rey de Gran Bretaña.

La universidad destacó rápidamente en ciencias, y por el prestigio de sus profesores. Antes de un siglo alcanzará un puesto destacado en la ciencia y la cultura de Alemania, siendo un foco de atracción para profesores y alumnos (Otto von Bismarck estudió aquí). 

Una figura principal de esa primera época fue Gauss, que nacido en 1777 en la vecina Braunswick, fue pronto a estudiar a Gotinga donde desarrollaría toda su carrera como astrónomo, matemático, físico y geodésico. Su prestigio e influencia fue tan grande que en vida se le llamó “Princeps Mathematicorum”.

Entre sus muchos discípulos destaca  Bernhard Riemann  (1826-1866), a quien  dirigió su tesis en 1851, donde anticipó la hipótesis de Riemann, que, por su relación con la distribución de los números primos en el conjunto de los naturales, es uno de los problemas abiertos más importantes en la matemática contemporánea. Fue profesor y uno de los matemáticos más famosos de Gotinga. Su otro gran colaborador en electricidad y magnetismo fué Wilhelm Eduard Weber.

Weber trabajó intensamente con Gauss en electricidad y magnetismo, hasta su expulsión de la universidad en la purga antiliberal de 1837,que afectó a parte de los profesores (“los siete de Gotinga”en alemán «Göttingensieben«), que se opusieron a las reaccionarias medidas del nuevo rey de Hannover. Weber volvió a Gotinga en 1849 y reanudó sus trabajos con Gauss sobre el atlas de geomagnetismo y medidas electromagnéticas, completando un sistema de medidas absolutas para corrientes eléctricas, y trabajos sobre electrodinámica.

Merecidamente  sus apellidos dan nombre a dos unidades fundamentales del electromagnetismo, el flujo magnético y la inducción magnética, pero curiosamente la diferente normalización los ha separado, así  el weber (Wb) es la unidad de la inducción magnética en el Sistema Internacional, y el gauss (G) es la unidad del campo magnético en el sistema cegesimal. 

David Hilbert y sus alumnos, entre otros Weyl que sería su sucesor, y Born que fue su ayudante, proporcionaron partes significativas de la infraestructura matemática necesaria para la mecánica cuántica y la relatividad general. Fue uno de los fundadores de la teoría de la demostración, la lógica matemática y la distinción entre matemática y metamatemática. Adoptó y defendió vivamente la teoría de conjuntos y los números transfinitos de Cantor. Un ejemplo famoso de su liderazgo mundial en la matemática es su presentación en 1900 de un conjunto de 23 problemas abiertos que incidió en el curso de gran parte de la investigación matemática del siglo XX.

Las contribuciones de Karl Schwarzschild a la astrofísica de principios del siglo XX aparecen en la relatividad general cuando en 1916 encontró una solución exacta a las  ecuaciones de campo de Einstein. En su honor al radio de una estrella de neutrones que colapsa para convertirse en agujero negro se le denomina radio de Schwarzschild. Murió a los 42 años víctima de la Primera Guerra Mundial.

Max Born (Breslau 1882- Gotinga 1970), como señala J.M. Sánchez-Ron, fue un personaje clave en la historia de la mecánica cuántica, teniendo como ayudante al joven Heisenberg. Matemático y físico, obtuvo el Premio Nobel de Física en 1954 por sus trabajos en mecánica cuántica y compartió este galardón con el  también físico alemán Walter Bothe. Posiblemente, la contribución más conocida a la física cuántica sea su interpretación probabilística de la función de onda de Schrödinger. 

Otto Hahn (Fráncfort del Meno, Reino de Prusia;  1879- Gotinga 1968). Este químico alemán ganó el Premio Nobel de Química en 1944 por el descubrimiento de la fisión nuclear del uranio y del torio (1938). Hahn puede considerarse el padre de la energía nuclear.

Max von Laue, (Pfaffendorf,  1879 – Berlín, 1960), físico alemán, fue galardonado con el Premio Nobel de Física en 1914 por sus trabajos en cristalografía de rayos X.

Estudió en las universidades de Estrasburgo, Gotinga y Munich, siendo discípulo de Max Planck. Posteriormente, a partir de 1912 fue profesor de física en la Universidad de Zúrich y entre 1919 y 1943 director de física teórica en la Universidad de Berlín. Tras su jubilación en 1943 recibió el nombramiento de profesor honorario en la Universidad de Gotinga. A partir de 1951 von Laue fue director de Instituto Fritz Haber de la Sociedad Max Planck en Berlín.

Recibió el premio Nobel en 1914 por  sus trabajos sobre la difracción de RX por las redes cristalinas, que están en el núcleo de la física cuántica. A pie de su tumba  se colocó una placa en el centenario de Werner Heisenberg como homenaje a la admiración que siempre tuvo Heisenberg por su profesor, (la tumba de Heisenberg está en Munich).  En 1924 Werner Heisenberg vino como asistente a la universidad, y junto con Max Born y Pascual Jordan desarrolló la mecánica cuántica. 

Walther Nernst, (Briesen, Prusia, 1864 – Ober-Zibelle, 1941), físico y químico alemán, premio Nobel de Química en 1920 por sus teorías sobre el cálculo de la afinidad química como parte de la tercera ley de la termodinámica. Sus trabajos ayudaron a establecer la moderna físico-química. Trabajó en los campos de la electroquímica, termodinámica, química del estado sólido y fotoquímica. Sus descubrimientos incluyen la ecuación de Nernst.

Desarrolló el llamado «teorema del calor», según el cual la entropía de una materia tiende a anularse cuando su temperatura se aproxima al cero absoluto, y que constituye la tercera ley de la termodinámica. Nerst organizó los primeros Congresos Solvay  gracias a su amistad con el patrocinador, el fabricante belga George Solvay, y el enorme prestigio que tenía en el mundo científico de la época consiguió que fuesen un gran éxito.

Max Planck, (Kiel 1858 – Gotinga 1947), físico y matemático alemán considerado como el fundador de la teoría cuántica y galardonado con el Premio Nobel de Física en 1918. Después de la guerra la academia prusiana de las ciencias pasó a llamarse Instituto Max Planck en su honor. La Sociedad Max Planck fue fundada en Gotinga después de la Segunda Guerra Mundial en 1946 en el sector británico de Berlín y en 1948 en la zona de ocupación norteamericana y francesa como la organización sucesora de la prusiana Kaiser-Wilhelm-Gesellschaft, que se estableció en 1911 como una organización de investigación no gubernamental y que fue extinguida como tal.

Otras tumbas de profesores de Gotinga aquí enterrados que fueron premiados con el Nobel son las de:

• Otto Wallah (1847 Königsberg – Gotinga 1931),  galardonado en 1910 con el Premio Nobel de Química por su contribución en el desarrollo de la química orgánica e industrial.
• Adolf Windaus (Berlín 1876- Gotinga 1959),  premio Nobel de química en 1928 por sus trabajos sobre el colesterol y los esteroles y su vínculo con los ácidos biliares.
• Richard Zsigmondy (Viena 1865 – Gotinga 1929), recibió el Premio Nobel de Química en 1925 por su trabajo sobre los coloides.

A principios del siglo XX, la Universidad experimentó una segunda fase de gloria especial. Göttingen era un centro de ciencia y erudición excepcionales. En 1907 se fundó la primera institución nacional de investigación aeronáutica del mundo. De ahí surgieron el Centro Aeroespacial Alemán (DLR) y el Instituto Max Planck de Dinámica y Autorganización, instituciones donde se han generado conocimientos clave en el campo de la aviación. Numerosos investigadores dieron conferencias o estudiaron en Gotinga durante este período, muchos de los cuales fueron galardonados con el Premio Nobel por su trabajo realizado aquí. El brillante desarrollo de la universidad de Gotinga se ve interrumpido bruscamente a partir de 1933 por la aplicación de las leyes raciales que impone el partido nazi en el poder. 

Estos acontecimientos se conocieron más tarde como la gran purga de 1933. Profesores como Max Born, Victor Goldschmidt, James Franck, Eugene Wigner, Leó Szilárd, Edward Teller y John von Neumann, entre otros, fueron expulsados o huyeron. La línea de grandeza en las ciencias naturales, que había continuado desde los tiempos de Gauss y Bernhard Riemann, fue interrumpida.  El matemático David Hilbert quedó en la universidad; sin embargo, en el momento de su muerte en 1943, los nazis prácticamente habían roto el alma de la universidad, expulsando muchos de la primera fila, que eran judíos o casados con judíos.

Entre los años 1933 a 1945, la tradición de libertad de pensamiento de la Universidad de Gotinga se rompió, con consecuencias devastadoras: los académicos de Gotinga resistieron poco al nacionalsocialismo, su ideología inhumana y su fanatismo racial. Como resultado, la conformidad política se impuso rápidamente en la Universidad, numerosos profesores se vieron obligados a jubilarse, y los estudiantes dejaron de matricularse en gran número.

Después de la Segunda Guerra Mundial, comenzó un proceso para restaurar Göttinga como un centro de ciencia y erudición. Así se fundó la Sociedad Max Planck, formada en 1948 con aportes decisivos de Max Planck y Otto Hahn, como un organismo autónomo consagrado a la investigación básica. Hoy, la ciudad alberga cinco Institutos Max Planck, la concentración más densa en cualquier parte de Alemania;  en 1977 se enriqueció aún más con la incorporación del German Primate Centre, miembro de la Asociación de Instituciones de Investigación de Leibniz.

El manifiesto de Gotinga del 12 abril 1957

Fue firmado por 18 científicos nucleares alemanes, además de Weizsäcker, entre ellos estaban los antiguos o entonces residentes de Göttingen Max Born, Otto Hahn, Werner Heisenberg, Max von Laue y Wolfgang Pauli. Advertían en plena guerra fría de los riesgos para el futuro de la joven república federal alemana que entonces se constituía, de incluir entre el arsenal de su ejército el uso de armas nucleares tácticas como había insinuado el canciller  Konrad Adenauer, oponiéndose a su uso.

https://en.wikipedia.org/wiki/G%C3%B6ttingen_Manifesto

Premios Nobel de Gotinga

El nombre de la Universidad de Gotinga está conectado con las carreras  de más de cuarenta ganadores del Premio Nobel. Catorce de ellos han sido galardonados con el Premio Nobel por la investigación realizada durante su estancia en Göttingen. 

• Max Born, Física (1882 – 1970)
• Adolf Butenandt, Química (1903 – 1995)
• Peter Debye, Química (1884 – 1966)
• Manfred Eigen, Química (nacido 1927)
• James Franck, Física (1882 – 1964)
• Werner Heisenberg, Física (1901 – 1976)
• Stefan W. Hell, Química (nacido 1962)
• Erwin Neher, Medicina (nacido 1944)
• Walther Hermann Nernst, Química (1864 – 1941)
• Bert Sakmann, Medicina (nacido 1942)
• Johannes Stark, Física (1874 – 1957)
• Ot-Wallach, Química (1847 – 1931)
• Adolf Ot- Reinhold Windaus, Química (1876 – 1959)
• Richard Zsigmondy, Química (1865 – 1929)

Reflexión final de un Paseo.

Resulta emocionante andar por estos senderos rodeados de lápidas e ir leyendo sucesivamente los apellidos grabados en ellas, que nos evocan fórmulas, ecuaciones y teoremas que han formado parte de una actividad intelectual y formativa ya lejana, y de pronto se materializan con la tristeza que acompaña a la muerte, pero al mismo tiempo con la fuerza e ilusión  que produce la admiración por sus obras. Esta emoción se acompaña también con la incómoda sensación que nos hace pasar de un plano abstracto al lado más humano de estas tumbas, que contienen los despojos de sus familiares que nos revelan parte de su intimidad más privada. Y al salir del cementerio y volver a la ciudad, satisface comprobar cómo el espíritu de esa universidad y la ciudad que la alberga han hecho posible la obra de estos hombres.

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Empezaré con unas cuantas palabras para definir el debate que para muchos serán obviedades, pero no por ello menos importantes.

El método científico es una de las formas que ha tenido el ser humano de alcanzar la verdad y el conocimiento evitando sesgos y prejuicios. Necesitamos seguir entendiendo los mecanismos y las reglas de la naturaleza, y necesitamos seguir cultivando la Ciencia desde la razón. Razón y crítica que no solo sirven para descubrir los mecanismos de la naturaleza sino para cultivarlas en los seres humanos, haciéndonos más libres y autónomos, fundamental para una democracia saludable.

Pero el método científico, o si se quiere, la ciencia como institución, no es la única manera de crear conocimiento y acercarse a la verdad. La razón, la discusión, la creación de consenso y certezas mediante una metodología racional y una concepción filosófica materialista es también válida y necesaria.

Vivimos una época paradójica en cuanto a la relación ciencia y sociedad. Una parte de la sociedad reniega de los conocimientos adquiridos por el sistema científico mientras que otra tiene a la Ciencia como una institución, como se tuvo a la Iglesia, a la que se le confiere una autoridad excesiva. Ambas prácticas conviven incluso en las mismas personas: homeópatas montando en avión y científicos yendo a su sesión de acupuntura los jueves por la noche.

Es obvio que existen dos bandos, aquellos que reniegan del método y los que lo veneran. Pero quiero centrarme en los segundos, cuando el sistema científico, por su carácter humano, y falible, cae en prácticas pseudocientíficas, o anticientíficas, pero revestidas de autoridad y método. Esto no sería un problema más que académico sino fuese porque, sobre todo en los ámbitos de poder, cuando la ciencia “habla” no se le admite réplica, y así se está convirtiendo en legitimador de infinidad de cosas: salud, política, economía, educación, etc. Y a la Iglesia esa autoridad moral se la dieron no solo la ignorancia sino también la exclusión y la falta de esperanza. La ignorancia es un concepto muy voluble, porque ni el saber es necesariamente verdad, ni el que señala al ignorante tiene el saber y la verdad.

Lo que los científicos preguntamos, las hipótesis que formulamos, las conclusiones que sacamos, y las nuevas preguntas están históricamente condicionadas. No existe una especie de Idea hegeliana epistemológica que nos hace estar por encima de nuestras condiciones de existencia materiales y culturales. Los científicos tenemos jefes y empleados, egos, vanidades, ideología, ansias de poder, hipotecas,… La ciencia tiene que ser lo más objetiva posible, pero interpretar que ciencia es sinónimo de objetividad oculta las verdaderas relaciones sociales de los científicos con la sociedad y entre sí. Pone en peligro la necesaria confianza entre los científicos y entre estos y la sociedad.

La ciencia tiene un método que permite depurar la estafa, el problema es que el método está inutilizado por los mal llamados “sistemas de evaluación”, que en realidad utilizan un método de recursos humanos, el del torneo. Solo los investigadores que lleguen primero y más a menudo serán premiados. A todos los investigadores que pregunto y leo hacen la misma crítica: el sistema de evaluación basado en publicar mucho y rápido es una locura. Son muchas las causas y las consecuencias, intentaré humildemente desarrollarlas.

Reduccionismo

Aquí por obligaciones del guión tengo que dejar clara una cosa. El reduccionismo en la investigación es necesario desde el punto de vista técnico y también divulgativo. Es difícil afrontar problemas complejos de una manera holística, tenemos que simplificar, reducir las variables para poder modificar el sistema. El problema es el reduccionismo ideológico (filosófico si se quiere). Y el más conocido por mí es el reduccionismo genético, que ha justificado la eugenesia o el nazismo, y que sigue dominando la academia, aunque por ahora de manera políticamente correcta. ¿O es que el control del Opus Dei de los departamentos de ciencias de las universidades españolas es inocuo y pura casualidad?

La ciencia revela la verdadera belleza del mundo

Esta entrevista a Carlos López Otín en El país semanal del pasado 18 de diciembre, de la que extraigo fragmentos, me sirve como apoyo para mi crítica al reduccionismo científico imperante.

Esta retórica divulgativa, una simplificación del concepto para que se entienda, esconde una forma de pensar y es que el lenguaje no es inocente. Cuando se explica el funcionamiento de algo tan complejo con esa metáfora reduccionista y técnica se está imponiendo un relato al lector. Por qué hay órdenes, por qué una máquina, por qué “algo” organiza, y sobre todo por qué tiene que acabar en el genoma. Eso es un prejuicio, moral e ideológico, por tanto no es inocente. La teoría de que en el genoma está escrito el destino del organismo que lo sustenta es una bonita metáfora con tintes bíblicos.

La realidad es que los elementos que hacen realidad la vida son muchísimo más que una secuencia de cuatro letras. Utilizar cuadro de mandos como metáfora lleva a cometer errores de gran calado teórico y práctico. La vida se sustenta en la interacción de multitud de elementos, muchos de los cuales no están escritos en el genoma, fundamentales y en muchos casos también “directores”. Los recientes descubrimientos sobre la regulación y las funciones del ARN de transferencia son maravillosos en ese sentido, o la complejidad no genética de la señalización a través de Pi3K. ¿Por qué, con la misma lógica reduccionista, no son las proteínas las que utilizan ADN y ARN como mensajeros? Porque en el ADN está la idea de Dios implícita, la de una entidad material con atributos divinos.

Lo mismo pasa con las teorías evolutivas en boga, proyectan una ideología, política al fin, sobre la evolución, la ecología o la etología como bien explica Comando Glucosa, que no es otra que la del individualismo y la competencia. De nuevo una proyección ideológica sobre una teoría natural.

Uno de los “revisores” de este artículo me decía que si la crítica al reduccionismo biológico de Lewontin no estaba anticuada. Y el otro día me topo con esta entrevista a Manuel Ansede en El país: “Los cerebros de hombres y mujeres son diferentes, igual que las mamas” No negaréis que el titular es de traca, periodismo ciencicuñao de nivel, hoygan. Pero la chicha está en el contenido de la entrevista, que no tiene desperdicio:

«En los próximos años se podrá saber de manera inmediata cuáles de las 200 o 300 mutaciones que todos llevamos encima son potencialmente patológicas. Una vez que tienes esa información, si entiendes bien cómo se desarrolla el cerebro y sabes cómo cada una de esas mutaciones va a afectar a tu trayectoria desde muy temprano, podríamos predecir hacia dónde se va a dirigir tu cerebro.»

Esa afirmación, más viniendo de un neurocientífico de su talla, que dirige el Centro de Trastornos del Neurodesarrollo en el King’s College de Londres, con 150 personas a su cargo, es una barbaridad anticientífica que no se sostiene y que responde a una ideología reduccionista y que pone al libro de Lewontin de actualidad.

Y este reduccionismo biologicista no es ni inocente ni inocuo. Por ejemplo, hace que investigadoras justifiquen mediante explicaciones cientifistas la desigualdad de género evidente en las cadenas de mando del sistema científico. Por ejemplo el que es la testosterona la que lleva a los hombres a tener ventajas gracias a su mayor agresividad, o que es la oxitocina la que hace a la madre ser la responsable de la crianza y los cuidados. De este modo, como antaño con la frenología, se legitima con la ciencia un sistema desigual e injusto, ¡donde se comparan la formación de las mamas y el intelecto!

Biólogos más sensatos recurren a la epigenética para conciliar que en el análisis más optimista la herencia podría explicar un 40% de la personalidad. En mi opinión, la epigenética aquí se convierte en otro atajo reduccionista ya que la consciencia no puede ser reducida y explicada por sus elementos moleculares, y por tanto no podremos modificar nada que nos de un determinado estado de consciencia a nuestra “imagen y semejanza”. Pondría la mano en el fuego porque las asociaciones estadísticas entre una secuencia génica y un rasgo de la personalidad es un artefacto. Y he dicho rasgo y no patología.

Por tanto las redes neuronales que de alguna manera determinan la consciencia (cultura, inteligencia) no están determinadas genéticamente. Necesitan, sí, determinadas secuencias genéticas así como procesos bioquímicos no determinados genéticamente (ácido fólico, priones) que si fallan no se generará la consciencia “normal” (campana de Gauss), pero lo contrario no es cierto. Por ejemplo, el que la falta de un gen (una mutación) lleve a una determinada anomalía cerebral no quiere decir que ese gen sea el responsable de esa función.

Escépticos a media jornada

Permítanme una metáfora. En mi pueblo, profundamente religioso, tenemos un aceite de oliva excepcional, adictivo (sic), ya que regamos los olivos con aguas residuales sin depurar (cosas del “socialismo chavista” andaluz). Este agua de riego contiene tres elementos: agua bendita, productos homeopáticos y fármacos antidepresivos. Estos son tres productos que al fin y al cabo provienen de la desigualdad, los dos primeros son fruto de la falta de saber (ignorancia) y el tercero de una pseudociencia, la farmacéutica, como explico en este artículo. Los 3 elementos, agua bendita, homeopatía y antidepresivos son criticados y sobre todo vilipendiados de manera muy desigual por el establishment científico o los llamados escépticos. ¿Estamos de acuerdo en que hay una desigualdad evidente en el peso de la crítica que se hace a la religión clásica, a la homeopatía, o a las prácticas farmacéuticas sin rigor científico?

Llamaré escépticos acríticos a todos aquellos que se dedican a atacar y desmontar las pseudociencias únicamente cuando no vienen del sistema científico, mientras que hacen caso omiso de la pseudociencia propia de un sistema, el científico, plagado de prácticas cientifistas, cuando no directamente pseudocientíficas, además de corrupción y explotación.

Según la RAE, el cientifismo es la “doctrina según la cual los métodos científicos deben extenderse a todos los dominios de la vida intelectual y moral sin excepción”. Esa es la definición de la RAE. Pero yo ampliaría esta definición. Cambia “método científico” por toda teoría o cachivache que surja de la producción del sistema científico. Por “científico” tenemos que entender también técnico, por ejemplo transgénicos o energía nuclear. Por “vida intelectual y moral” debemos entender TODOS los ámbitos de nuestra vida, también la filosófica y la salud en todas sus vertientes. “Sin excepción” quiere decir que al oponerte a eso serás tildado de magufo.

Para un cientifista la ciencia es la única posibilidad de conocimiento y de desarrollo. Todo aquello que no surja de la misma será dudoso. Y al contrario, todo lo que venga del “mundillo” podrá ser utilizado para justificar medidas políticas, económicas, sociales o ambientales. Porque como en la ciencia está la verdad, también estará la salvación. La política (ética, sociología), una ciencia “blanda” que no tiene capacidad predictiva, pasa a ser una pseudociencia más, en manos de subjetividades, no como las ciencias duras, como si estas fueran omniscientes y objetivas, aunque pocos reconozcan abiertamente que lo sean.

La pseudociencia y el cientifismo tienen algo en común: ni utilizan el método científico para sacar sus conclusiones, ni son razonables en sus conclusiones.

Así, a menudo desde la ciencia se intenta explicar el origen bioquímico del amor o la consciencia. Defender la memoria del agua, la medicina cuántica, la bioquímica del amor o la inmortalidad (tan cinematográfica) son en todos los casos falta de escepticismo, donde todo debería poder ser puesto a prueba, pero de nuevo, criticados y atacados de manera desigual.

Mejor lo dejamos aquí por ahora. En el próximo artículo hablaré del peligro del cientifismo sobre la democracia.

Referencias utilizadas no organizadas particularmente

• ¿Por qué los magufos recurren a la legitimidad de la ciencia? http://www.logicaecologica.es/2016/06/25/cientificos-demuestran-que-la-energia-liberada-por-las-manos-tiene-el-poder-de-curar/#
• http://www.nogracias.eu/2016/11/27/la-biomedicina-se-ha-convertido-en-un-enorme-fracaso-social-y-en-un-problema-de-salud-publica-entrevista-a-abel-novoa/
• http://caminoagaia.blogspot.com.es/2016/10/no-en-nombre-de-la-ciencia-otra-vez-no.html
• http://www.fraveira.com/los-escepticos-en-espana-esbozo-de-una-propuesta/
• https://cienciamundana.wordpress.com/2016/04/03/entrevista-si-se-calla-el-cientifico-habla-la-injusticia/

Libros

• No está en los genes de Lewontin.
• El autoritarismo científico de Javier Peteiro Cartelle.

Me disculpen los autores si he plagiado.

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En gran medida, la tesis de Imanol se sustenta en el trabajo llevado a cabo en colaboración con el Departamento de Salud del Gobierno Vasco, en el marco del proyecto MEDEA, una acción de Salud Pública en España “cuyo objetivo es analizar las desigualdades socioeconómicas y medioambientales de ciudades de España y de Europa”.  (link: http://www.proyectomedea.org/publicaciones.html). Lo novedoso de MEDEA y del enfoque estadístico de Imanol es que se emplean métodos que permiten hacer análisis estadísticos por áreas pequeñas, es decir núcleos urbanos con un escaso tamaño poblacional. La idea es que gracias a esta “lupa” que permite estudiar estas pequeñas zonas, es posible analizar factores medioambientales, socioeconómicos o de otra índole que están ligados a nuestra área de residencia, y que sin duda influyen sobre nuestra salud.

Se puede decir que la investigación de Imanol ha permitido cuantificar, por primera vez, el impacto de  las desigualdades socioeconómicas sobre la mortalidad y sus principales causas. La conclusión es clara: el riesgo de mortalidad es claramente superior en las zonas más desfavorecidas de la comunidad autónoma. Veremos esto con detalle.

P: Imanol, todo el mundo sabe que la mortalidad (i.e. la tasa de muertes producida en una población, durante un tiempo dado; véase definición de la RAE) es muy distinta en África que en España, Inglaterra o Francia. Por ejemplo, la gente muere por malaria en África, y aquí no. En zonas grandes del mundo estas diferencias son claras, pero ¿es posible constatar que existen diferencias entre “barrios” de la CAPV, tal como se da a entender en el Atlas de Mortalidad del País Vasco?

R: El objetivo principal del Atlas de Mortalidad del País Vasco ha sido el de estudiar si existen o no diferencias en el riesgo de mortalidad por áreas pequeñas en el País Vasco. Se ha visto claramente que estas diferencias existen y que son además muy relevantes.  

Estos resultados, que por parte de la comunidad científica se intuían, no se habían podido cuantificar hasta la realización de este trabajo.

El Atlas de Mortalidad del País Vasco contiene estimaciones de la mortalidad para el período 1996-2003 según diferentes ámbitos geográficos y causas, tanto para hombres como para mujeres. Aprovechando que tenemos aquí a Imanol, vamos a pedirle que nos enseñe a navegar por este Atlas.

El objetivo principal del Atlas de Mortalidad del País Vasco ha sido el de estudiar si existen o no diferencias en el riesgo de mortalidad por áreas pequeñas en el País Vasco. Se ha visto claramente que estas diferencias existen y que son además muy relevantes.

P: Imanol, en el Atlas encontramos mapas para 18 principales causas de muerte, incluyendo el suicidio y las lesiones de tráfico y diversas enfermedades tales como la diabetes y 7 tipos distintos de cáncer. Todos ellos, coloreados por “barrios” o secciones censales. ¿Qué es una sección censal? ¿por qué resulta una unidad relevante para estudiar las diferencias en la mortalidad?

R: Una sección censal es un área geográfica definida mediante límites fácilmente identificables, tales como accidentes naturales del terreno (ríos, montañas…), construcciones de carácter permanente y viales (calles, carreteras…). Para este trabajo se utilizaron las 1.645 secciones censales de 2001 de la Comunidad Autónoma del País Vasco(CAPV).

Para que os hagáis una idea del tamaño tan pequeño que tienen las secciones censales, la población que reside en una sección censal está entre 500 y 3.500 habitantes y, por ejemplo, Vitoria-Gasteiz tenía 168 secciones censales en el año 2001. En los barrios de una ciudad suele haber entre 10 y 20 secciones censales.

Se decidió utilizar la sección censal porque se ha demostrado que es el área geográfica óptima para el estudio de la variabilidad espacial de resultados en salud. Por un lado la población que reside en cada sección censal es homogénea ya que comparte tanto hábitos de vida, como características socioeconómicas y ambientales. Por otro el tamaño de la sección censal hace que no haya o que sean pocos los problemas asociados a la confidencialidad. Además, la información que se requiere suele estar a este nivel de desagregación en los organismos oficiales.

P: Entonces, las secciones censales son áreas más o menos homogéneas en las que los habitantes comparten circunstancias que pueden afectar a su salud. Si en una sección hay una fábrica, o un mayor desempleo, quizá queramos estudiar si hay o no una mayor mortalidad en esa área. ¿Permite el Atlas explorar este tipo de cosas? ¿Qué fuentes de datos empleáis?

R: Los datos que se han utilizado en este trabajo provienen de diferentes fuentes. Por un lado, para categorizar las secciones censales entre más o menos desfavorecidas, se han utilizado indicadores socioeconómicos como el desempleo, el porcentaje de trabajadores manuales que hay en cada sección censal, el porcentaje de asalariados eventuales…. Estos datos socioeconómicos y los de la población residente en cada sección censal provienen del Censo de Población y Viviendas del año 2001 y de las Estadísticas de Población y Vivienda de Eustat.

Por otro lado, los datos del número de defunciones de los residentes en la CAPV  provienen de la Estadística de Defunciones realizada por Eustat en colaboración con el INE.

Aprovechando la metodología estadística utilizada en el Atlas, el Departamento de Salud también ha estudiado la relación entre el riesgo de mortalidad por áreas pequeñas y la proximidad de empresas contaminantes al lugar de residencia. Los datos de las empresas contaminantes se obtuvieron del Registro vasco de emisiones y fuentes contaminantes (EPER Euskadi / E-PRTR). En este registro se pone a disposición del público información sobre las emisiones a la atmósfera, al agua y al suelo de las sustancias contaminantes y datos de transferencias de residuos de las principales industrias y otras fuentes puntuales.

P: Utilizando esas fuentes de datos, parece que somos capaces de constatar diferencias en la salud. ¿Qué nos aporta ese conocimiento, qué podemos hacer con él?

R: El hecho de conocer si hay zonas en el País Vasco donde existe un mayor riesgo de mortalidad es fundamental para luego poder aplicar políticas o intervenciones eficaces para remediar estas desigualdades.

El conocimiento es el primer paso para resolver cualquier tipo de problema. En la CAPV hasta hace unos años se decía que tanto la salud de sus habitantes como su sistema de salud eran envidiables comparadas con otras regiones, por ejemplo de España. Siendo esta afirmación en parte cierta, lo que no se contaba es que dentro del propio País Vasco existían diferencias muy relevantes entre sus habitantes. Por ejemplo, la esperanza de vida de un hombre de la margen derecha es casi 9 años mayor que la de otro nacido en Bilbao La Vieja. Este tipo de desigualdades entre habitantes de una misma región no son ni justas ni éticas y, por tanto, existe una obligación moral para intentar evitarlas.

Imanol, aprovechando que estás aquí con nosotros, queremos que nos ayudes a interpretar un par de mapas del Atlas de Mortalidad de Euskadi. ¿Empezamos por Bilbao?

El hecho de conocer si hay zonas en el País Vasco donde existe un mayor riesgo de mortalidad es fundamental para luego poder aplicar políticas o intervenciones eficaces para remediar estas desigualdades.

Cáncer de pulmón de los hombres de Bilbao (datos de 1996 a 2003)

Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs). Compara el riesgo de mortalidad de los hombres en cada sección censal con el riesgo del conjunto de hombres de Bilbao

Probabilidad de que el riesgo relativo (RR) de mortalidad sea mayor que 1. Una probabilidad alta nos da la certeza de que el riesgo de los hombres en la sección censal es superior al del conjunto de los hombres de Bilbao.

P: Cuando abrimos el enlace al mapa, en realidad se nos muestran dos mapas. (Ver los pies de foto). ¿Hay que interpretar los dos mapas en conjunto?

R: Sí, tal y como dices hay que intentar interpretar los dos mapas en su conjunto. El primer mapa nos dice el riesgo de mortalidad en cada sección censal que estima el modelo estadístico que hemos usado. El segundo mapa nos dice, en términos de estadística bayesiana, la significación o certeza que ese riesgo estimado tiene.

Esto quiere decir que si en el primer mapa vemos zonas con un riesgo de mortalidad estimado de 1,50 y luego en el segundo está todo en blanco (no hay certeza estadística), tendríamos que concluir que no existen diferencias en el riesgo de mortalidad en las zonas estudiadas respecto al riesgo del área de referencia.

De todas formas, debido a la naturaleza tan sensible del fenómeno que se está estudiando los métodos utilizados son muy conservadores a la hora de detectar o señalar zonas con certeza de un alto riesgo. En términos epidemiológicos estos métodos son poco sensibles pero muy específicos. ¿Esto qué quiere decir? Pues que es muy poco probable que un área señalada con alto riesgo de mortalidad no lo tenga. Pero que sí que es probable que se dejen de detectar áreas donde realmente hay un riesgo elevado.  

P: Así pues, los mapas son conservadores, y cuando vemos un color muy destacado podemos estar seguros de que en esa área “hay algo”. Fijémonos en la sección censal que queda entre los barrios de la Peña, Santutxu y Bilbao La vieja, en el distrito de Ibaiondo. (Distrito 5: Ibaiondo, y sección 36). Aquí el riesgo de mortalidad por cáncer de pulmón es aproximadamente, un 50% mayor en esta sección censal que en Bilbao. Y la probabilidad de que el riesgo de mortalidad de esta zona sea mayor que el de Bilbao a 1 es del 99%. ¿Puedes expresarlo en palabras más simples?

R: Esto quiere decir que en esa sección censal hay un mayor riesgo de mortalidad por cáncer de pulmón respecto al riesgo promedio de Bilbao y que hay certeza estadística para poder afirmarlo sin miedo a equivocarse.

P: Según lo anterior, en la sección censal nº36 hubo una mortalidad por cáncer de pulmón superior a la del conjunto de Bilbao, en los años analizados. ¿Cómo podemos investigar las causas de esta diferencia? ¿Cómo se estudia si se debe a la contaminación, o si se debe a algún otro factor ambiental, incluso alguno que podríamos desconocer?

R: Aquí estáis metiendo el tema de la causalidad. ¿Cuál es la causa que ha llevado a la población de esta sección censal a tener un mayor riesgo de mortalidad? En el trabajo que he presentado hemos analizado la posibilidad de que las condiciones socioeconómicas sean un posible factor causal (entre otros) de este mayor riesgo de mortalidad. Se ha visto que sí que existe esa relación para muchas de las causas analizadas. Existen otros factores que podrían estar también afectando como pueden ser la contaminación ambiental, factores individuales bien genéticos o conductuales (consumo de tabaco), o como comentáis otros factores que podríamos desconocer.

Aquí radica la importancia de este tipo de investigaciones. En primer lugar es necesario conocer si hay desigualdades en el riesgo de mortalidad por áreas pequeñas. Luego, si existen desigualdades, hay que intentar saber qué las causan para poder intentar corregir o prevenirlas.

El Departamento de Salud del Gobierno Vasco lleva varios años con esta línea de investigación y ya ha estudiado varios factores causales como son las condiciones socioeconómicas del lugar de residencia o la proximidad de la vivienda a empresas contaminantes. Ambos casos se podrían considerar como un factor causante de un mayor riesgo de mortalidad.

Gracias, Imanol. Si te parece, vamos a ver qué pasa con las mujeres de Donostia.

Aquí radica la importancia de este tipo de investigaciones. En primer lugar es necesario conocer si hay desigualdades en el riesgo de mortalidad por áreas pequeñas. Luego, si existen desigualdades, hay que intentar saber qué las causan para poder intentar corregir o prevenirlas.

Cáncer de pulmón de las mujeres de Donostia (datos de 1996 a 2003)

Razón de Mortalidad Estandarizada suavizada (RMEs). Compara el riesgo de mortalidad de las mujeres en cada sección censal con el riesgo del conjunto de las mujeres de Donostia.

Probabilidad de que el riesgo relativo (RR) de mortalidad sea mayor que 1. Una probabilidad alta nos da la certeza de que el riesgo de las mujeres en la sección censal es superior al del conjunto de los hombres de Donostia.

P: Parece que en el mapa de las mujeres de Donostia se ven “menos cosas” que en el mapa de los hombres de Bilbao (hay más zonas blancas, es decir, neutras). ¿Qué conclusión extraes tú?

R: Este es un buen ejemplo de cómo estos métodos son conservadores. El primer mapa muestra que para las mujeres parece que hay un mayor riesgo de mortalidad en las secciones en las secciones más próximas a la playa de La Concha de Donostia. El segundo, en cambio, nos dice que no hay certeza estadística que apoye esta hipótesis.

Sabemos por otros estudios, que las mujeres de clase social alta son las que mayor prevalencia de cáncer de pulmón han tenido en el País Vasco. Esto se debe a que fueron éstas las que antes empezaron a fumar. El mapa del riesgo de mortalidad por cáncer de pulmón es consistente con este hecho, ya que las secciones censales alrededor de la Concha son también las más favorecidas o donde hay una alta proporción de mujeres de clase social alta.

La principal razón para que no haya certeza estadística es la baja prevalencia del cáncer de pulmón en las mujeres. En los hombres, en el período 1996-2001 hubo un total de 4.780 fallecimientos en todo el País Vasco. En las mujeres fueron 653 las fallecidas por esta causa.  Al analizar toda la CAPV estas 653 defunciones se reparten entre las 1.645 secciones censales y, es por tanto difícil que con tan pocos datos se puedan determinar áreas de alto riesgo con certeza.  

P: Con la epidemiología espacial, ¿se puede estudiar la evolución de la mortalidad por diferentes tipos de cáncer a lo largo de varios años y según las zonas geográficas? Por ejemplo, ¿se podría estudiar si una Ley antitabaco ha tenido efectos en las áreas más o menos problemáticas?

R: Por supuesto que se puede y se debe considerar el componente temporal a la hora de estudiar cualquier fenómeno epidemiológico. Siempre hay que hacer una primera “fotografía” para explicar la situación en la que se encuentra el fenómeno, pero por supuesto esta “fotografía” hay que ir tomándola cada x años para ver la evolución que se está dando en el fenómeno de estudio.

La Ley antitabaco sabemos que ya ha tenido un primer efecto que ha sido reducir la prevalencia de fumadores en la CAPV. También ha tenido otros efectos beneficiosos como la menor exposición al humo del tabaco en los lugares de trabajo o en bares. Esto a medio-largo plazo se irá traduciendo en una menor incidencia en el cáncer de pulmón.

Pero como bien comentas, ¿este efecto va a ser igual en todo el País Vasco? o ¿habrá zonas en las que tenga un mayor impacto? Esto se irá viendo en las sucesivas estimaciones que se haga del riesgo de mortalidad en años futuros. De todas formas, la encuesta de salud que se realiza cada 5 años por el Departamento de Salud, es un buen informe para ir viendo qué ocurre con la epidemia del tabaco y si se va reduciendo de manera desigual.

Bien, entonces esperaremos a tener más series de datos para ver cómo va evolucionando el mapa.

P: Imanol, antes de cerrar, cuéntanos dónde podemos encontrar otros Atlas.

R: Cada vez es más común que haya este tipo de Atlas. El proyecto MEDEA, que analiza ciudades españolas, es un gran impulsor de esta línea de investigación por toda España y por Europa, con su ramificación europea el proyecto Ineqcities.
A nivel de España existen varios trabajos donde utilizan la sección censal como unidad de análisis . En general se trata de publicaciones o libros. Por ejemplo:

• en ciudades españolas: el “Atlas de mortalidad en ciudades de España (1996-2003)”.
• en Madrid existe el “Atlas de mortalidad y desigualdades socio-económicas en la Comunidad de Madrid (2001 – 2007)”.
• en toda España: el “Atlas de mortalidad en municipios y unidades censales de España (1984-2004)”  Aunque su unidad de análisis principal son los municipios y no las secciones censales.

A nivel Europeo existen también varios ejemplos. Posiblemente el mejor de ellos, el Atlas de medio ambiente y salud de Inglaterra y Gales.

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El TC es una modalidad que utiliza las radiaciones ionizantes para obtener imágenes diagnósticas. El aparato que muchos lectores habrán visto en imágenes o incluso en primera persona, consta principalmente de una camilla móvil y una anillo de considerable tamaño. En ese anillo se aloja un tubo de rayos-X que gira 360º alrededor del paciente y un anillo de detectores para “recoger” la radiación que ha atravesado al paciente. Para realizar los estudios el tubo de rayos X gira continuamente mientras emite radiación y a su vez la camilla desplaza al paciente para que se pueda irradiar la zona del cuerpo del paciente que se pretende diagnosticar.

Los rayos-X sufren una atenuación que depende de la densidad de cada material que irradia. Después de atravesar la anatomía del paciente los rayos-X llegan a los detectores más o menos atenuados dependiendo de las partes del cuerpo que hayan atravesado. Con toda la información recogida por los detectores, mediante potentes programas de reconstrucción, el equipo es capaz de construir una imagen del paciente en 3D de muy alta calidad.

Imagen de un equipo de TC

Por otro lado, la RM es una modalidad que no utiliza radiaciones ionizantes para obtener la imagen diagnóstica. La RM utiliza un campo magnético bastante potente y señales de radio para conseguir la imagen deseada. El equipo consta de un anillo bastante estrecho y largo más una camilla que permanece estática durante la exploración. El equipo produce un campo magnético muy potente (1,5 o 3 Teslas los más habituales) y emite señales de radio mediante unas antenas colocadas sobre la parte del cuerpo a diagnosticar. Las moléculas de agua presentes en los diferentes tejidos de nuestro organismo actúan como pequeñas antenas de radio que devuelven las señales emitidas por el equipo. Cada sustancia del cuerpo emite una señal de radio característica con información de su composición y su localización. Las antenas colocadas sobre la anatomía del paciente recogen la información devuelta por el cuerpo de éste y permite al equipo reconstruir con muy altísima calidad la imagen en 3D de la anatomía analizada.

Imagen de un equipo de RM

Cada modalidad tiene su “espacio diagnóstico”. Cada modalidad es válida para diagnosticar una serie de patologías que en muchos casos no coinciden con las que es capaz de diagnosticar la otra y en otros casos TC y RMI se complementan para completar el diagnóstico. La información que se obtiene de un TC no se puede obtener de una RM y la información que proporciona una RM no la proporciona un TC. En todo momento será el equipo médico el que mejor conoce qué tipo de prueba es más idónea para diagnosticar sobre la patología en cuestión y si los riesgos que ésta conllevan son compensados por los beneficios que un mejor diagnóstico va a aportar. En unas ocasiones se determinará hacer un TC, en otras ocasiones una RM y en otras se decidirá realizar las dos pruebas para completar el diagnóstico.

Es importante señalar que el tiempo que se requiere para la realización de cada prueba es muy diferente. Mientras que una prueba de TC se realiza en aproximadamente 1 minuto, una RM puede llevar del orden de 20 minutos o incluso más. Esto limita la utilización de cada modalidad diagnóstica, pues mientras se pueden realizar unas 100 pruebas al día en un TC, no se pueden realizar más de 20-25 pruebas al día en una RM. Este hecho hace que para realizar el mismo número de pruebas diagnósticas se necesite un número muy superior de máquinas de RM que de TC.

Un aspecto que es importante aclarar es que, como se ha mencionado en párrafos anteriores, la RM no utiliza radiaciones ionizantes para obtener la imagen diagnóstica por lo que es inocua desde el punto de vista de la protección radiológica. Sin embargo, la RM tiene el inconveniente de que al producir un campo magnético bastante potente hay que tener cuidado con los objetos metálicos que pueda llevar el paciente y el personal que esté presente durante la colocación del paciente en la camilla del tratamiento. Es recomendable que el paciente comente con el equipo médico si tiene posibles implantes, prótesis, marcapasos, tatuajes, etc. que puedan suponer una contraindicación a la hora de realizar la prueba. Otro aspecto importante que limita su realización es la sensación de claustrofobia que produce el tener que estar tanto tiempo dentro de un anillo tan estrecho y con continuos ruidos fuertes que producen los campos de radiofrecuencia.

Por otro lado el TC sí utiliza radiaciones ionizantes, como se ha comentado, para producir la imagen diagnóstica. La utilización de radiaciones ionizantes en pruebas diagnósticas supone un riesgo de aparición de cáncer por efectos estocásticos o aleatorios a largo plazo. Cada prueba diagnóstica basada en radiaciones ionizantes es como ir a comprar un boleto de lotería; es difícil que te toque el gordo, pero cuanto más boletos compras más aumentan las posibilidades. También hay que destacar que cuanto menor edad tiene el paciente más tiempo habrá para que se desarrolle el potencial daño que hubiera podido producir la radiación.

Es cierto que la utilización de radiaciones ionizantes supone un riesgo para la salud pero el beneficio que se obtiene con un correcto diagnóstico de la enfermedad supera en la gran mayoría de los casos a los riesgos. Los niveles de dosis que imparte el TC no son para nada despreciables. A este respecto los radiofísicos realizan controles periódicos para verificar que los niveles de dosis que el equipo imparte están dentro de los límites establecidos internacionalmente. Estos límites de dosis garantizan que los riesgos debidos a la radiación sean muy reducidos. Estos límites hacen que incluso en el caso de mujeres embarazadas, en muchos casos la realización de un TC esté justificado.

Es muy importante controlar el número de TC que se realiza un paciente a lo largo del tiempo.  Con la repetición de pruebas se suman las dosis recibidas y los riesgos aumentan. Esto es realmente importante en el caso de los estudios de TC que se realizan a niños. Los daños provocados por la radiación en un cuerpo en pleno desarrollo son potencialmente mayores y además el tiempo para desarrollar esos daños es mucho mayor. Así que en el caso de niños hay tener mucho más clara la justificación de la realización de un TC.

Como conclusión, la RM y el TC son los dos grandes gigantes del diagnóstico a día de hoy. Se trata de tecnologías muy diferentes que nos proporcionan también información distinta. Cada una de ellas está indicada en diferentes circunstancias diagnósticas y en muchas ocasiones resultan complementarias.

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Problemas políticos requieren soluciones políticas

Imaginemos que ante las masacres de civiles en Alepo, los científicos proponemos como solución necesaria bio-polímeros resistentes a las balas en vez de altos al fuego. ¿Solución disparatada? En EEUU, ante la epidemia de muertos por armas de fuego, 36 al día, proponen mochilas anti-balas para los niños. ¿Les parece una locura? Pues imaginen lo disparatado que puede ser que ante la falta de alimentos causada por su mala distribución propongamos ¡alimentos tecnológicos de alto valor añadido como el arroz dorado!

Nos dice Alex Gaita Ariño que no es posible que se encuentre una solución viable al más que demostrado cambio climático si en el enunciado del problema está integrado el crecimiento económico (por tanto de consumo). Cuando los científicos se preguntan cómo parar el calentamiento global mediante la tecnología parece que no son conscientes de que un prejuicio les impide tener acceso a un abanico más amplio de soluciones. Ese prejuicio es el crecimiento. El sistema mundo en el que vivimos obviamente pone como premisa ideológica su propia supervivencia como sistema, no como mundo.

Y de nuevo, las soluciones técnicas del tipo secuestrar CO2 son pseudocientíficas porque no tienen el suficiente respaldo empírico ni racional. Y que quede claro, para nada estoy en contra el uso de la tecnología al servicio de las gentes de este mundo.

Los peligros del cientifismo y la técnica sobre la moral y la democracia: la ciencia en términos generales y como parte de una sociedad, debe ser debatible por esta misma sociedad. Jean Jacques Salomon decía que la ciencia no es una esfera autónoma fuera de la sociedad. También estoy de acuerdo en que tal pretensión de autonomía encierra un grave peligro para la democracia. Si la ciencia recibe dinero público, ha de existir un contrato social que exija responsabilidades a los científicos que trabajan, pidiéndoles una rendición de cuentas cada tanto tiempo¹.  Y añado, deberá estar supeditada al poder político en democracia, lo contrario tiene un nombre, dictadura.

No podemos confiar en que los científicos activos en comunicación no tengan necesariamente una agenda. Paradigmático es JM Mulet. Sus ideas “ni de izquierdas ni de derechas” y su estilo, arrogante pero simpático, triunfan en los medios mayoritarios. Mulet, periódicamente, orquesta una campaña contra Greenpeace. Una de esas campañas fue cuando la famosa carta de los Nobeles. En ese meme que compartió dice que “Científicos independientes” afirman que el arroz dorado habría salvado la vida de ese niño. Eso es falso, es pseudociencia en tanto que no existen estudios epidemiológicos ni de campo que apoyen semejante afirmación. Más aún cuando las causas que llevan a la hambruna impedirían el acceso (universal) al arroz dorado suponiendo que este sea efectivo. En mi opinión, atacar a los que opinamos que los transgénicos no son la solución para la desigualdad, diciéndonos pijos (basura me llamó la última vez)  y culparnos utilizando una imagen de un niño negro pobre es inadmisible. Es, como dijo César Rendueles, de ciencicuñaos.

No solo individuos como Mulet parecen tener una agenda. Organizaciones Thinktank como The break through, con una estética progresista, tienen una agenda clara: “La tecnología y la modernización están a la base del progreso humano”. Eso es una “creencia”, una opinión, válida, pero sin sustento científico alguno, no digamos ya empírico. Es un dogma del que surgen las preguntas (a menudo equivocadas) que solo la tecnociencia responderá. Porque no es de recibo que para las cosas buenas la tecnología es gracias a los científicos y para las malas es culpa de los políticos.

Otra prueba de que hay una agenda es el hecho de que la mayoría de los estudios a favor de los transgénicos tienen conflictos de intereses evidentes.

En la película Ex Machina, donde recrean las posibles consecuencias de la inteligencia artificial, el creador de AVA, un androide que pasa el test de Turing para probar su conciencia humana, al ser preguntado por su empleado por qué había decidido crear a AVA, este le responde: “No fue una decisión, las cosas sucedieron en una evolución natural. Vamos, una cosa llevó a la otra…” Es una metáfora grandiosa de lo que nos está pasando. La tecnociencia, unida al dogma del crecimiento continuo, toma las riendas de nuestro destino. Las decisiones importantes las tienen que tomar los “expertos” no ya las mayorías, la política. A menudo se puede observar en los cientifistas un desprecio por “los políticos”, haciendo hincapié por ejemplo en su falta de formación, despreciando así su carácter representativo.

Vayamos al ejemplo de la inmortalidad, en boga en la actualidad. No solo que técnicamente tengo muchas dudas sobre sus posibilidades más allá de la gran pantalla, por las consecuencias sobre cáncer y cerebro, sino que en la divulgación sobre el tema se da por hecho la imperiosa necesidad del elixir de la eterna juventud. ¿Dónde queda la ética y la política, por ende la democracia? ¿Somos los científicos quienes debemos decidir semejante cosa?

El científico Carlos López-Otin es clarividente. Plantea, en un ejercicio de lamarckismo impropio de su posición, que en un siglo “el ser humano tendrá los ojos mucho más grandes, como corresponderá a una cultura visual.” No quiero entrar en el hecho de que la selección natural funciona de manera negativa, no tiene un fin, un pensamiento propio de subconscientes creacionistas, sino en lo de la “cultura visual”. Ese finalismo no es objetivo, es una opinión puramente política, que no dejaría de ser eso, la legítima opinión de un ciudadano, si no fuera porque forma parte de un entramado ideológico encargado de dar legitimidad a un sistema de desigualdad apoyado en la tecnociencia.

Este otro párrafo ejemplifica un rasgo común del cientifista, la arrogancia: “No he visto ningún gen que codifique el sentido de la fe religiosa”. Pero lo importante es el resto.

Aunque lo intenta arreglar al final del párrafo, López-Otin llega al punto en común entre pseudociencia y cientifismo, reducir algo antropológico y social, radicalmente histórico, a un fenómeno genético. No sé si se refiere al libro El gen de Dios de Dean Hammer, donde se afirma que el gen VMAT2 es importante para explicar la creencia religiosa, pero esa afirmación ni siquiera ha pasado una revisión por pares, menos una revisión por el sentido común.

La idealización del sistema científico

Lo de Kiko Llaneras es solo un ejemplo. La revisión por pares es hoy día uno de los principales obstáculos en el avance del conocimiento científico. Sin embargo, para los cientifistas, es la realización misma del sueño americano, donde un “novato puede publicar en las mejores revistas si hace un buen trabajo”. La realidad es bien distinta, el sistema “peer review” es un coladero de resultados no reproducibles y hasta fraude. Son muchos los motivos, por razones estructurales: el 20 % de los investigadores revisan hasta el 90 % de los artículos en biomedicina. Esas revisiones no están ni reconocidas curricularmente ni pagadas. Tal como me dicen los investigadores principales en mi entorno, es imposible hacerlo bien. Por razones políticas: tener autores de renombre en el artículo y sobre todo el teléfono del editor. Por razones ideológicas: además del número de teléfono hay que tener las agallas para descolgarlo y presionar al editor (convencerlo, sic) de la relevancia de tu manuscrito. ¡Ay el investigador que me diga que esto no es cierto! Hay hostias por cenar con los editores en los congresos.

Así, los nobeles, los que mejor publican son hombres con un perfil muy ambicioso. Otro motivo es el sesgo de los revisores hacia autores de renombre. Los que trabajen en un laboratorio me van a decir que nunca han oído ningún comentario (racista al fin) sobre los científicos chinos y que eso no afecta a la imparcialidad en las revisiones.

En el momento que un escéptico se apoya en la revisión por pares para defender el sistema científico está basándose en una creencia sin fundamento, sin base empírica.

Otra cosa es que este sistema peer siga siendo necesarios.

Explotación y corrupción

En esta encuesta hecha por Nature, se puede ver que más del 90% de los lectores que hicieron la encuesta (13 mil), se supone que científicos, trabajan más de 40 horas a la semana, habiendo un 38% que trabaja más de 60.

Miles de investigadores compiten internacionalmente por una plaza de investigador principal, o un grant cada vez más difícil de conseguir. En esta competencia salvaje, ¿quién sale perdiendo? Sobre todo las mujeres investigadoras y la ciencia.

En Estados Unidos, en laboratorios con muchos recursos, se da a menudo una situación escandalosa. El jefe de grupo le da el mismo proyecto a dos postdocs, y solo se llevará el mérito (autoría) el que primero termine. No creo que haga falta explicar cuáles son las consecuencias sobre el resultado de esa investigación. Sin hablar del postdoc “perdedor”.

Escándalos por fraude saltan por todas partes en las universidades más prestigiosas. Cientos de artículos se retractan semanalmente, muchos de ellos después de haber incluso sentado precedente en el campo. Aquí no vale decir “el sistema funciona”.

En nuestro país el caso de Sonia Melo y su supervisor Manel Esteller o el de Susana González claman al cielo. Después de tener que retractar un artículo y de quitarle a ella un proyecto europeo, Melo tiene plaza en Portugal y Susana González, a la que no le han quitado la ERC, tiene plaza en el CBMSO, y es que más de un milloncejo es muy suculento. Parece que la corrupción en ciencia se paga, pero con premios y proyectos. El supervisor de tesis de Melo, Manel Esteller recibió el Premio nacional de investigación de Cataluña, o la medalla de honor del parlament de Catalunya. ¿Por qué lo llamo corrupción? ¿Qué es si no la malversación de fondos públicos sino corrupción?

Y se preguntarán, ¿qué tiene que ver esto con el escepticismo? Cuando se falsean datos de publicaciones, se genera un conocimiento falso, no basado en la evidencia sino en el photoshop. ¿Dónde están la comunidad escéptica criticando esta pseudociencia que viene de las entrañas de un sistema machista, explotador y corrupto? ¿Dónde están los científicos que en privado se lamentan de que la explotación y la competitividad salvaje internacional lleva a una carrera de publicaciones que fomenta como poco las malas prácticas si no la corrupción?

Por suerte tenemos herramientas como PubPeer y a periodistas como Leonid Schneider que desde un posición pro-científica, ayudan a desenmascarar a estos farsantes.

Conclusión

Las malas prácticas que he relatado hacen mucho daño a la ciencia y a la sociedad. Parte de esta reniega de la primera cuando se enteran de escándalos y además son insultados por aquellos defensores de la ciencia por intentar encontrar esperanza en creencias religiosas como la homeopatía.

Es nuestra obligación como científicos y divulgadores ser radicalmente críticos, integralmente críticos si no les gusta lo de radical. Hay que abandonar el doble rasero y criticar por igual las prácticas alejadas de la razón vengan de donde vengan.

PD1. Como se habrán dado cuenta no he hablado nada de biomedicina, siendo mi especialidad, pensé que se merecía un artículo aparte para que este no se alargara más, y así será.

PD2.

Mientras escribía esto ha surgido esta conversación en Twitter. Ante la insinuación en el artículo de que las sustancias utilizadas en alimentación están aprobadas porque no se ha demostrado que sean perjudiciales, lo cual sería la inversión del principio de precaución, yo pregunto qué pasa cuando los intereses comerciales son tan grandes (como en este caso de los plásticos alimentarios) que aunque haya evidencias de su peligrosidad no se prohíben. A eso se me responde que estoy sesgado, y por tanto no puedo ser “buen divulgador”, y que son “cuestiones políticas” y claro, los científicos no se meten en política.  

Referencias utilizadas no organizadas particularmente

• ¿Por qué los magufos recurren a la legitimidad de la ciencia? http://www.logicaecologica.es/2016/06/25/cientificos-demuestran-que-la-energia-liberada-por-las-manos-tiene-el-poder-de-curar/#
• “La biomedicina se ha convertido en un enorme fracaso social y en un problema de salud pública”. Entrevista a Abel Novoa http://www.nogracias.eu/2016/11/27/la-biomedicina-se-ha-convertido-en-un-enorme-fracaso-social-y-en-un-problema-de-salud-publica-entrevista-a-abel-novoa/
• No en nombre de la Ciencia. Otra vez no. http://caminoagaia.blogspot.com.es/2016/10/no-en-nombre-de-la-ciencia-otra-vez-no.html
• Los Escépticos en España – Esbozo de una propuesta – 3ª y última parte http://www.fraveira.com/los-escepticos-en-espana-esbozo-de-una-propuesta/
• Entrevista: “Si se calla el científico habla la injusticia” https://cienciamundana.wordpress.com/2016/04/03/entrevista-si-se-calla-el-cientifico-habla-la-injusticia/

Libros

• No está en los genes de Lewontin.
• ¹El autoritarismo científico de Javier Peteiro Cartelle.

Me disculpen los autores si he plagiado.

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Este software conocido como el troyano AIDS (y también PC Cyborg) es considerado el primer ransomware de la historia. La Wikipedia define ransomware (del inglés ransom rescate y ware, software) como un tipo de programa informático malintencionado que restringe el acceso a determinadas partes o archivos del sistema infectado, y pide un rescate a cambio de quitar esta restricción. Su autor fué el Dr. Joseph Popp, quien lo programó y se encargó personalmente de realizar el envío de unos 20000 disquetes infectados a más de 90 países. El Dr. Popp era, cuando menos, un personaje bastante peculiar. Antes de de crear el primer ransomware de la historia, había dedicado quince años de su vida al estudio de los  babuinos hamadryas en el norte de África y fue también el fundador de un jardín tropical situado en Oneonta, Nueva York, ideal para un fin de semana familiar: el Joseph L. Popp, Jr. Butterfly Conservatory en el que se exhiben pájaros tropicales, reptiles y mariposas. Mucho se ha especulado sobre los motivos que tuvo Popp para tomarse tantas molestias en crear y difundir semejante software aunque nunca han llegado a esclarecerse. En cualquier caso, aunque la cosa acabó en los tribunales, finalmente Popp fue declarado mentalmente incapacitado para ser juzgado por sus acciones, pero se comprometió a donar los beneficios de los programas maliciosos para financiar la investigación del SIDA.

Lo cierto es que el troyano AIDS parecía ser más una prueba de concepto que una amenaza real. Enseguida, Jim Bates, un experto en informática forense de Reino Unido, encontró su punto débil y el modo de desactivar el secuestro de los equipos infectados. Más tarde, dos expertos en criptografía,  Moti Yung y Adam L. Young, profundizaron en los detalles criptográficos del ataque. Paradójicamente estos dos expertos en seguridad informática son considerados los padres de los modernos y mucho más peligrosos programas ransomware ya que analizando los defectos en el software de Popp encontraron la manera de hacer que los ataques fueran inexpugnables. El programa de Popp utilizaba criptografía simétrica, un método criptográfico en el cual se utiliza una misma clave para cifrar y descifrar la información. Esta clave estaba oculta en el propio programa con lo que era posible extraerla y decodificar los datos encriptados. Lo que Yung y Young descubrieron es que  utilizando criptografía de clave pública, en vez de simétrica, sería imposible revertir el cifrado del atacante. En la criptografía de clave pública se utilizan dos claves: una es pública y es la que se utiliza para el cifrado, la otra es privada y mientras permanezca en posesión del atacante impide cualquier descifrado ya que las dos claves son necesarias para resolver el cifrado de los datos. Las dos claves se generan simultáneamente mediante métodos criptográficos que garantizan que sólo pueden generarse una vez y ninguna de las dos claves puede generarse a partir de sólo una de ellas. En resumen, o se dispone de las dos claves, o no hay nada que hacer.

El Ransomware en los hospitales

Los ataques con este moderno ransomware de clave pública están experimentando un crecimiento extraordinario en los últimos años (en la figura). La mayoría de estos ataques son a particulares con el objetivo de bloquear teléfonos móviles o tabletas y pedir una pequeña cantidad (del orden de unos cientos de euros) para recuperar el dispositivo. Pero empiezan a ser cada vez más frecuentes los ataques dirigidos a empresas e instituciones y en estos casos ya estamos hablando de rescates de otra magnitud.  

Recientemente han aparecido en la prensa varias noticias sobre ataques con este tipo de troyanos en el ámbito sanitario. Hasta tres hospitales alemanes, todos ellos en el Estado federado de Renania del Norte Westfalia, se han visto recientemente afectados por este tipo de software malicioso. En uno de ellos, en la clínica Arnsberg, un hospital universitario que forma parte de la universidad de Westphalian Wilhelms en Münster, se llegó a comprometer a uno de sus servidores. El ransomware llegó a través de un fichero adjunto en un correo electrónico. Alguién lo ejecutó y este se propagó por toda la red. Afortunadamente, el servidor fue apagado de inmediato y se pudo restaurar gracias a una copia de seguridad. Así que el ataque no llegó a afectar al día a día del hospital ni a la mayoría de dispositivos médicos importantes, muchos de los cuales, pueden trabajar sin tener acceso a la red.

Pero no todos los hospitales han corrido la misma suerte. Un caso muy distinto fue el de el Hospital Lukas de Neuss. Una mañana el personal del hospital empezó a notar que todo el sistema informático funcionaba más despacio de lo normal y vieron como las pantallas se inundaban de mensajes de error. Los responsables de seguridad informática se apresuraron a desconectar todos los sistemas de la red pero ya era demasiado tarde. Los mensajes de error estaban originados por las aplicaciones que intentaban acceder a los datos que ya estaban codificados. En este caso, aunque gran parte de la información se pudo recuperar a partir de copias de seguridad otra gran cantidad de datos se perdió. El ataque afectó al funcionamiento del hospital que tuvo que volver a la documentación en papel para poder continuar con su actividad. A lo anterior debe añadirse que toda la información generada en papel debió introducirse posteriormente a mano una vez el sistema informático recuperó su funcionamiento normal.

Los datos sobre el ataque al tercer hospital no han trascendido. Aún no está claro tampoco si el ransomware era el mismo en los tres casos ni tampoco que se tratase de un ataque dirigido ya que en ninguno de los casos se solicitó directamente un rescate para recuperar el sistema, más allá de los mensajes genéricos que son habituales en este tipo de software. Al parecer la propagación de los troyanos ransomware está adquiriendo proporciones de epidemia y sus ataques son cada vez más indiscriminados. Esto puede suponer un inconveniente añadido porque hace que el problema sea aún más difícil de resolver. Por ejemplo, en el ataque sufrido por el Centro Médico Presbiteriano de Hollywood en California, en febrero de este mismo año, se pidió y se terminó pagando, un rescate de 40 Bitcoins (unos 17000$)  para obtener la clave de cifrado. Según se declaró a la prensa, la dirección del centro médico consideró que esa era la forma más eficiente de volver al funcionamiento normal. Casi podemos considerarlo un final feliz. En un ataque indiscriminado, al contrario, no hay ninguna garantía de que con el pago del rescate, que de hecho se desaconseja, se nos vaya a proporcionar la contraseña de desencriptado.

Un caso en España

Estos casos pueden parecernos lejanos pero aquí en España se tiene conocimiento de al menos uno de estos ataques, hace unos pocos meses, si bien es muy posible que hayan ocurrido muchos más. El ransomware afectó a todo un hospital y llegó a tener repercusiones en un servicio de radioterapia llegando a inutilizar los sistemas utilizados para la planificación de tratamientos durante tres días. Afortunadamente en esta ocasión toda la información pudo recuperarse a partir de las copias de seguridad por lo que no llegó ni siquiera a plantearse el pagar un rescate para obtener la clave de cifrado. Como en otros casos fue la rápida actuación del servicio de informática del hospital la que permitió resolver el incidente con relativa rapidez a pesar de que se vieron afectados un número importante de equipos en varios servicios del hospital.

El Servicio de radioterapia de este Hospital cuenta con dos sistemas de planificación, uno basado en Windows y otro en SUN Solaris. Como consecuencia del ataque el sistema basado en Windows quedó completamente inutilizado durante un día y fueron necesarios aún un par de días más para realizar las comprobaciones necesarias para garantizar el correcto funcionamiento de la recuperación realizada a partir de copias de seguridad.

La propagación al servicio de radioterapia se produjo desde la red del hospital a pesar de que el sistema está protegido por antivirus de actualización centralizada. En cualquier caso, las medidas internas de protección, que eran las habituales, demostraron ser insuficientes o poco efectivas. Estos ataques ponen en evidencia el riesgo al que estamos todos expuestos por el ataque de virus o deficiencias de la red, un problema del que quizás no somos lo suficientemente conscientes aún.

¿Qué podemos hacer?

La empresa de seguridad informática Kaspersky proporciona una serie de recomendaciones para evitar o minimizar las consecuencias de este tipo de ataques. La mayoría de las recomendaciones son bastante obvias pero quizás no esté de más enumerarlas aquí:

1. Hacer copias de seguridad de todos los archivos. Como ya se ha visto, esta ha sido la medida que ha permitido recuperar rápidamente el sistema en muchos de los ataques y evitar el pago del rescate.
2. No abrir documentos adjuntos enviados por remitentes desconocidos.
3. No confiar en nadie. Los enlaces maliciosos pueden ser enviados por tus amigos en redes sociales, tu colega o tu compañero de trabajo sin que ni siquiera ellos mismos sean conscientes del envío.
4. Puede ser útil activar la opción de “mostrar extensiones de archivos” en la configuración de Windows. Esto hace más fácil distinguir los archivos potencialmente maliciosos. Los Troyanos son programas, por lo que hay que prestar especial atención a extensiones como “exe”, “vbs” y “scr”. Este tipo de archivos podrían ser peligrosos. También es habitual utilizar diversas extensiones para enmascarar archivos maliciosos como si se tratasen de vídeos, fotos, o un documentos (como hot-memes.avi.exe o informe.doc.scr).
5. Deben mantenerse actualizados tanto el sistema operativo, como los navegadores, antivirus, y otros programas. Los atacantes suelen explotar vulnerabilidades de los programas  van resolviendo en las actualizaciones según se van identificando.
6. En caso de haber sido infectado por ransomware, podemos intentar encontrar el nombre del malware. Si se trata de una versión antigua podría ser relativamente sencillo restaurar los archivos.

Quizás la primera de las recomendaciones sea la más importante y, desde luego, es la que ha demostrado ser más efectiva en los casos que han sido reportados de este tipo de ataques. La actualización de los sistemas no es siempre fácil de cumplir ya que en muchas ocasiones la propia actualización puede afectar al funcionamiento de programas específicos y acabar afectando al funcionamiento normal de los mismos. Y a fin de cuentas tan malo puede ser dejar de funcionar por culpa de un virus como por culpa de una actualización.

La preocupación por la seguridad de los sistemas informáticos que gobiernan infraestructuras críticas, como pueden ser hospitales, aeropuertos o centrales nucleares, va en lógico aumento a medida que los ataques son más frecuentes. Hemos hablado aquí del caso concreto del ransomware que, como hemos visto, puede afectar de forma muy seria al funcionamiento normal de todo un hospital y llegar a afectar a muchos pacientes. Pero existen otra gran cantidad de amenazas informáticas que podrían llegar a ser incluso más graves. Imaginemos, por ejemplo, un virus que afectase a la consola de control de un acelerador lineal, o a un marcapasos, modificando su funcionamiento normal. Se trata de un problema del que la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) de Estados Unidos lleva haciéndose eco desde hace tiempo. Ya en el año 2013 uno de sus responsables declaró: “Sabemos de cientos de dispositivos, que implican a docenas de fabricantes, que han sido afectados por las vulnerabilidades de seguridad cibernética u otros incidentes de esta clase”. Si bien en ninguno de los casos el problema había llegado a revertir en el paciente, la FDA considera el problema de suficiente gravedad como para celebrar desde el 2015 talleres junto con el National Health Information Sharing Analysis Center (NH-ISAC), el Departamento de Salud y Servicios Sociales y el Departamento de Seguridad Nacional de los Estados Unidos para llamar la atención sobre el asunto, estudiar maneras de hacerle frente y establecer medidas para evitar ataques cibernéticos.

Referencias

• Zeljka Zorz, Crypto ransomware hits German hospitals: https://www.helpnetsecurity.com/2016/02/26/crypto-ransomware-hits-german-hospitals/
• Alina Simone, Ransomware’s stranger-than-fiction origin story: https://medium.com/un-hackable/the-bizarre-pre-internet-history-of-ransomware-bb480a652b4b#.84elgjrn6
• Dina Fine Maron, A New Cyber Concern: Hack Attacks on Medical Devices: http://www.scientificamerican.com/article/a-new-cyber-concern-hack/ç
• Symantec, Internet Security Threat Report 2016: https://www.symantec.com/security-center/threat-report

Nota

Este post está escrito a dos manos junto con Pedro Almendral (@palmend) quien en Twitter lanzó una pregunta sobre seguridad informática en radioterapia que sirvió de detonante. Me pareció un tema interesante y poco conocido y le propuse que lo desarrolláramos juntos, propuesta que tuvo a bien aceptar.

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Suelo mantenerme en forma, no fumo, no bebo apenas alcohol y sigo unos hábitos saludables generalmente… aunque alguna vez me meta entre pecho y espalda un buen torrezno… Pues bien, ahora tengo el colesterol en 200, en el límite… Pero el HDL, que resulta «favorable» para el organismo, lo tengo muy bajo. Quizá sea genético… Dicen que la manzana y las semillas de Chia suben el HDL. Así que aquí estoy con mi manzana diaria mientras escribo este post… “an apple a day keeps the doctor away”. Menos mal que no fumo, más bien soy de la liga antitabaco… Y hablando del tabaco…

Hace ya demasiado tiempo, en un momento ya casi olvidado de mi preparación autodidacta sobre Radiofísica Hospitalaria, decidí comparar los riesgos derivados del uso de las radiaciones ionizantes con los del tabaco. Ya sabía que el tabaco tiene, entre todos sus malignos agentes, Polonio 210. Según la Asociación Española Contra el Cáncer el humo de la combustión del tabaco está compuesto por unas 4000 sustancias diferentes y 69 de ellas son altamente tóxicas y cancerígenas:

• Nicotina (responsable de la dependencia física del fumador, incrementa la tensión arterial, la frecuencia cardiaca, la glucemia y el movimiento intestinal. El fumador ingiere entre 1 y 2 mg de nicotina por cigarrillo. En dosis altas (40-60 mg) causa la muerte en pocos minutos debido a un fallo respiratorio)
• Monóxido de carbono (en los fumadores empedernidos, la capacidad de transporte de oxígeno en la sangre se ve reducida hasta en un 15%.)
• Alquitrán (Fumar entre 20 y 60 cigarrillos diarios provoca una acumulación anual de alquitrán en los pulmones cercana a los 500 gramos)
• Gas cianhídrico (reduce la capacidad del organismo para transportar oxígeno.
• Otro de los gases invisibles, la nitrosamina, daña las células de los tejidos y puede producir tumores malignos)
• Amonio (acelera la dispersión de la nicotina)
• Azúcar
• Cacao (potencia la dilatación de las vías respiratorias)
• Piridina (Funciona al igual que la nicotina con el fin de potenciar los efectos adictivos de fumar)
• Chocolate
• Miel
• Menta
• Regaliz
• Relleno (los cigarrillos contienen minúsculos trozos de hoja de tabaco, pero la mayoría del relleno proviene de los tallos y otros desechos de la hoja)
• Papel y filtros (retienen parte del alquitrán y del humo antes de que éstos lleguen a los pulmones del fumador. Asimismo, también enfrían el humo y lo hacen más fácilmente inhalable).

Indagando por Internet uno encuentra datos como los siguientes:

El Po-210 es el elemento químico de número atómico 84. Marie Curie lo descubrió en la pecblenda (uraninita), es el penúltimo miembro de las series del decaimiento del radio. Todos los isótopos del polonio son radiactivos y de vida media corta, excepto los tres emisores alfa, producidos artificialmente: Po-208 (2.9 años), Po-209 (100 años) y el natural, Po-210 (138.4 días).

El polonio-210 es el único componente del humo de los cigarros que ha producido cáncer por sí mismo en animales de laboratorio por inhalación. Los tumores aparecen con un nivel de polonio 210 cinco veces más bajo que la dosis de una persona que fuma mucho. Las tasas de cáncer de pulmón entre los hombres no pararon de ascender desde ser raras en 1930 (4/100000 por año) a ser el causante número uno de las muertes por cáncer en 1980 (72/100000).

El polonio-210 contenido en los fertilizantes fosfatados es absorbido por las raíces de plantas (como el tabaco) y almacenado en sus tejidos. Las plantas fertilizadas con fosfatos de roca contienen polonio-210, y la radiación alfa que emite se estima que causa muchas muertes anuales en todo el mundo por cáncer de pulmón. El fosfato de calcio acumula uranio y libera gas radón lentamente. A la vez que el radón se desintegra, sus productos secundarios cargados eléctricamente se unen a partículas de polvo, que se adhieren a los pelos pegajosos del envés de las hojas del tabaco. Esto deja un depósito de polonio radioactivo y plomo en las hojas. Luego, el intenso calor localizado en el extremo ardiente de un cigarrillo volatiliza los metales radioactivos. Mientras que los filtros de cigarrillos pueden atrapar los carcinógenos químicos, no son efectivos contra los vapores radioactivos.

Los pulmones de un fumador crónico acaban teniendo un revestimiento radioactivo en una concentración mucho más alta que la del radón residencial. Fumar dos paquetes de cigarrillos al día imparte una dosis de radiación de partículas alfa de alrededor de 13 mSv por año (se supone que es dosis equivalente en pulmón). Como comparación, la dosis de radiación anual del americano medio por inhalación de radón es de 2 mSv.

Otros artículos dicen que los valores medios de la dosis efectiva anual para los fumadores (un paquete por día) se estiman en 193 y 251 micro Sv de 210 Po y 210 Pb, respectivamente.

El último trabajo que he encontrado dice que la dosis equivalente comprometida promedio a los pulmones en cuba se estima en 466 ± 36 y 780 ± 60 micro Sv/año para los fumadores jóvenes y adultos, respectivamente y la dosis efectiva comprometida anual se calcula en 60 ± 5 y 100 ± 8 micro Sv para estos dos grupos de fumadores, respectivamente.

También es curioso un trabajo griego donde se evalúan las dosis debidas a otros isótopos del tabaco tras el accidente de Chernobyl.

En algún artículo de los primeros años 90 encontré que en España había más de 50000 muertes anuales achacables directamente al consumo de tabaco y que el 38% de los españoles fumaba. Haciendo unos cálculos groseros se obtenía que 35 de cada 10000 fumadores iban a padecer un cáncer mortal a los largo de su vida. Ese dato lo he utilizado muchas veces para hacer la comparativa de recibir 20 mSv al año que supone un riesgo aproximado de unos 8-10 cánceres inducidos por cada 10000 personas (4-5% por Sv).

Esto me llevó ha preparar la siguiente diapositiva para usarla en las charlas que damos a los trabajadores expuestos y poder transmitirles de una forma sencilla qué significa recibir ciertos niveles de radiación y compararlos con el riesgo de fumar:

En muchas ocasiones nos encontramos con trabajadores expuestos muy preocupados por que han recibido una dosis de 0,2 mSv en un año y resulta que fuman dos paquetes al día…

En un artículo reciente de la Vanguardia se dice: “El tabaco es el responsable de 60000 muertes anuales en España y, de ellos, entre 1500 y 3000 son fumadores pasivos, según ha advertido hoy la Sociedad Científica Socidrogalcohol que ha señalado que el tabaquismo es la principal casa de muerte evitable en el mundo y es responsable de una pérdida media aproximada de 10 años de vida. El 23,9% de la población española fuma.  Se relaciona con más de 25 enfermedades y tiene una relación causal con el 30% de todos los cánceres, con enfermedades respiratorias (75% de bronquitis crónica, enfisema y asma) y con enfermedades cardiovasculares (25% de cardiopatía isquémica).” Lo único bueno de este artículo es que nos indica que el porcentaje de fumadores ha bajado sustancialmente en España en los últimos 25 años.

Ahora estamos intentando que mi mujer deje de fumar. Hay sesiones en mi hospital para dejar de fumar con reuniones semanales dirigidas por una psicóloga y un neumólogo. ¿Seremos capaces de convencer a mi mujer para que deje de fumar?
La solución se podrá desvelar en el próximo post y quizá también podré contaros cómo van mis colesteroles tras mi manzana diaria… También prometo hacer más deporte y comer muchos menos torreznos, chorizos… pero alguno caerá…

PD: La publicidad nos ha hecho un flaco favor. Hace años ya vimos fumar a Pinocho y en el cine actual sigue estando en tabaco muy presente.

Si aún no has reconocido al gusano es que no has mirado bien. Es el propio Tarantino. Esta marca de tabaco, inventada por el director, sale en varias de sus películas: Kill Bill, Abierto hasta el amanecer, Pulp Fiction y Four Rooms.

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La noticia médica del día. Figura extraída de referencia [4]

¿Es que todo lo que comemos está relacionado con el cáncer?

En 2013, Jonathan D. Schoenfeld y John PA Ioannidis publicaron un estudio titulado «Is everything we eat associated with cancer? A systematic cookbook review«, en el que hacían una revisión de la literatura publicada en torno a la ingredientes alimentarios y el cáncer. Los autores seleccionaron 50 ingredientes al azar de un típico libro de recetas americano con la intención de ver cuántos estudios se habían publicado relacionando la alimentación con un aumento o disminución del riesgo de padecer cáncer. Querían hacerse una idea de cuántos estudios había y qué tipo de conclusiones sacaban.

La búsqueda de artículos en PubMed encontró que para el 80% de los ingredientes -40 de los 50 alimentos seleccionados-, existía al menos un estudio informando sobre el riesgo de padecer cáncer. En la Figura 1 podemos observar las asociaciones halladas (cada punto corresponde a un estudio): las positivas (mayor riesgo de cáncer) a la derecha del eje vertical y las negativas (menor riesgo) a la izquierda. En el gráfico de arriba los estudios se clasifican según el tipo de cáncer, y en de abajo según el tipo de alimento. (Sólo se muestran los ingredientes con 10 estudios o más relacionados con el cáncer).

Asociaciones entre alimentos y el riesgo de cáncer (aumento de riesgo en la parte derecha, disminución del riesgo en la izquierda). Figura extraída de referencia [1]

¿Cómo es que los diferentes estudios podían hallar, para un mismo ingrediente, una asociación así como la contraria? Para aclararlo Ioannidis y Schoenfeld analizaron la distribución de los p-valores resultado de los análisis de datos presentados en las publicaciones, y se encontraron con que la significación estadística era demasiado débil, o incluso inexistente, en gran parte de los estudios. Es decir: por mucho que se afirmase haber encontrado asociaciones con el cáncer, la evidencia aportada no era suficiente en muchos de los estudios.

Un examen riguroso de una buena colección de publicaciones en el área de la epidemiología de los alimentos hacía ver que no se había determinado una relación clara entre los alimentos y el cáncer, a pesar de todo el ruido generado. ¿Significaba esto que los estudios de PubMed eran falsos?

Los p-valores, el quid de la cuestión

Los estudios sobre los alimentos no eran fraudulentos, pero seguramente hacían un uso poco riguroso de una herramienta popular en estadística: el p-valor.

La historia comienza hace unos noventa años con el gentleman Sir Ronald. A. Fisher (1890-1960), biólogo, genetista y estadístico británico y uno de los padres de la estadística moderna. Fisher popularizó una herramienta llamada p-valor, inicialmente introducida por otro gran estadístico, Karl Pearson (1857-1936).

Karl Pearson (1857-1936) y Ronald A. Fisher (1890-1960), inventores del p-valor

El p-valor ayuda a razonar sobre la evidencia proporcionada por un experimento en términos de probabilidades. Por ejemplo, supongamos que diseñamos un experimento para determinar si el café produce cáncer. Se toma un grupo de consumidores sanos y otro, de características comparables –edad, sexo, estilo de vida…–, de no consumidores. Se les hace un seguimiento durante un tiempo y –simplificando mucho– al final del experimento se determina la proporción de personas que ha contraído un determinado cáncer. Supongamos que esta proporción resulta un 10% más elevada en el grupo de consumidores que en el grupo de no consumidores. ¿Será la diferencia debida al consumo de café, o puede ser atribuible a una pura casualidad (improbable, aunque posible)?

La idea del p-valor es simple: Veamos qué pasa si suponemos que el efecto es nulo (i.e. si pensamos que el café no produce cáncer). Bajo este supuesto, es posible calcular la probabilidad de obtener un 10% o una diferencia superior, por pura casualidad. Razonando así obtenemos una medida de hasta qué punto el experimento está acorde con la idea de que el café no produce cáncer. Fisher usó la palabra “significativo” para referirse a un resultado que mereciera la atención del investigador: si el p-valor era bajo, y de acuerdo con el resto de información a su disposición, el investigador tomaría una decisión en relación al riesgo de consumir café.

Pero, ¿qué era un p-valor bajo? Ahí estaba la pega: la responsabilidad de interpretarlo recaía enteramente en el investigador. Fisher propuso el valor de 0.05 (un 5%) como un umbral convencional: “We shall not often be astray if we draw a conventional line at 0.05…» (“No estaremos desencaminados si fijamos una línea convencional en el 0.05…”).

Otros dos estadísticos, Jerzy Neyman (1894-1981) y Egon Pearson (1895-1980, hijo de Karl), no sintiéndose cómodos con la subjetividad del procedimiento de Fisher, fueron un paso más allá e introdujeron los test de hipótesis. Antes de realizar el experimento, se diseñaría una regla para poder tomar la decisión de si “rechazar” o “no rechazar” la hipótesis nula –i.e. que el café no produce cáncer–. Una vez realizado el experimento, los datos nos indicarían qué conclusión sacar.

Egon Pearson (1895-1980) y Jerzy Neyman (1894-1981), propusieron los test de hipótesis como medio para evaluar hipótesis científicas.

En su razonamiento, Neyman y Pearson introdujeron la idea de “hipótesis alternativa” –suponer que el café produce un efecto determinado, por ejemplo, aumentar el riesgo de cáncer en un 10%– como contrapartida de la “hipótesis nula” –suponer la ausencia de efecto–. Así pues, eran dos las hipótesis que se evaluaban, lo que daba lugar a dos posibles formas de equivocarse: el “error de “tipo I”, que ocurría cuando el investigador decidía rechazar la hipótesis nula siendo ésta cierta (i.e. cuando erróneamente se concluía que existía un efecto); y el “error de tipo II”, que se cometía al aceptar la hipótesis nula siendo cierta la alternativa (existía un efecto dado).

Controlando ambos tipos de errores (un umbral para el error de tipo I, nivel alfa, y otro para para el error de tipo II, nivel beta), era posible controlar todos los posibles errores al sacar conclusiones de experimentos, avanzando así en el conocimiento científico. En palabras de Neyman y Pearson “(…) without hoping to know whether each separate hypothesis is true or false, we may search for rules to govern our behavior with regard to them, in following which we insure that, in the long run of experience, we shall not often be wrong.’” (“Sin pretender saber si cada hipótesis por separado es verdadera o falsa, podremos buscar reglas que rijan nuestro comportamiento con respecto a ellas, de tal manera que siguiéndolas aseguraremos que, al acumular experiencia, no nos equivocaremos demasiado a menudo”).

Pero, aunque Neyman y Pearson nunca propusieron emplear el nivel 5% como una línea decisoria para el error de tipo I, este umbral caló hondo en la comunidad científica, convirtiéndose casi en un objetivo “per se” en todo tipo de experimentos. Los resultados eran divididos en dos clases, los “estadísticamente significativos” (p<alfa) y los “no significativos” (p>=alfa), con alfa fijado en 0.05, y solamente los resultados “significativos” eran publicados, reduciendo a menudo el análisis de datos a un “tuneo” de los parámetros de tal manera que dieran lugar a p-valores inferiores a 0.05 (actividad que se conoce como “p-hacking”).

Todo ello tuvo como consecuencia un deterioro en la calidad de las publicaciones científicas y una crisis de reproducibilidad en muchas áreas de la ciencia, debido a que muchos resultados, establecidos sobre la base de una evidencia demasiado pobre, no eran reproducibles por equipos de investigadores independientes.

El valor predictivo positivo de un estudio, o hasta qué punto es cierto un hallazgo

Muchos de los estudios sobre los alimentos de Ioannidis y Schoenfeld eran seguramente resultado de un sesgo de publicación (la tendencia a publicar solamente los resultados positivos) y del “p-hacking” (explorar las posibles combinaciones al analizar los datos hasta conseguir un resultado positivo).

Sin embargo, no era éste el único problema. La epidemiología de los alimentos es un campo en el que se pueden estudiar todo tipo de cosas (existan efectos o no). Podemos plantear estudios para ver si el café, la pimienta o la carne de vacuno son cancerígenos. Algunas de las investigaciones plantearán estudiar un efecto real (que se da en la naturaleza), mientras que otros buscarán un efecto que no existe. A priori, no sabemos cuál de ellos está en lo cierto. Y, estadísticamente, es posible descartar la hipótesis nula en ambos casos.

Ahora bien, para un estudio con un p-valor dado (imaginemos que éste es inferior a 0.05, y que por tanto se ha publicado), ¿podemos estimar la probabilidad de que el efecto estudiado exista de verdad? La respuesta es sí. Esa probabilidad se denomina “valor predictivo positivo” del estudio.

John P.A. Ioannidis, el mismo autor del estudio de los alimentos, publicó en 2005 un ensayo con un título rotundo: “Why most published research findings are false” (“Por qué son falsos la mayoría de hallazgos publicados”). Ioannidis desarrolló una formulación teórica sobre la tasa de falsos positivos, lo que permitía llegar a una serie de corolarios aplicables a cualquier área de la ciencia. La fórmula más básica para el valor predictivo positivo de un estudio  (PPV o “positive predictive value”) es la siguiente:

PPV = (1-beta) R /[(1- beta)*R+alfa]

En la fórmula intervienen el alfa y beta de Neyman-Pearson, de modo que si alfa o beta disminuyen, el estudio tiene mayor probabilidad de ser cierto (como era de esperar). La novedad es que también interviene un tercer elemento, R, la razón entre el número de estudios verdaderos y falsos en un determinado campo de estudio. Imaginemos que de 1000 estudios que pudiéramos plantear, 500 fueran verdaderos y 500 falsos (aunque esto, a priori, no lo podamos saber). En ese caso R valdría 1 (por cada estudio verdadero, hay uno falso).

Empleando la fórmula anterior vemos que en un área de la ciencia con un R=1, para un estudio con un nivel alfa igual a 0.05 y un beta igual a 0.2 (niveles habitualmente usados), la probabilidad de que el hallazgo sea falso será del 5.9/100 (en la tabla no se usa beta sino 1-beta, el poder del estudio, esto es, 1-beta = 0.8). Y vemos otras variantes en la tabla. Si para ese mismo estudio exigimos un nivel alfa de 0.001 (esto es, con el mismo diseño, nos ponemos más estrictos, y no concluimos que se trata de un resultado positivo hasta obtener un p-valor inferior a 0.001), la probabilidad de que el hallazgo sea falso baja hasta 0.1/100.

Así pues vemos que exigir un p-valor por debajo de 0.001 ayuda, pero R actúa como un factor limitante: en un área muy especulativa, en la que solamente el 1% de las ideas planteadas fuesen correctas, con 1-beta igual a 0.8 (valor estándar), aún exigiendo un p-valor de 0.001, tendríamos un 11% de falsos positivos según la tabla.

Proporción de resultados “significativos” que realmente son falsos positivos, en función del poder del estudio, el p-valor y el porcentaje de suposiciones “a priori” correctas. Tabla extraída de [3]

Una estimación directa en las publicaciones médicas

La tabla anterior sigue el modelo teórico de Ioannidis, pero ¿qué pasa en la práctica? En 2013, Leah R. Jager y Jeffrey T. Leek (a este último lo podéis seguir en Twitter y en el blog SimplyStatistics) se propusieron hacer directamente una estimación de la proporción de falsos positivos (i.e. estudios que concluían haber encontrado un efecto sin que tal efecto exista en realidad) en revistas médicas, y situaron la cifra en torno al 14%.

Los autores recogieron 5.322 p-valores reportados en los resúmenes de los 77.430 artículos publicados en las revistas The Lancet, JAMA, NEJM, BMJ, y AJE entre los años 2000 y 2010, y los utilizaron como dato para realizar la estimación. Para realizar el cálculo se basaron en algoritmos ya empleados por otros autores (Efron y Tibshirani, en 2002, en el campo de la genómica). Jager y Leek no solo vieron que la proporción de “hallazgos falsos” era más baja de lo indicado por Ioannidis y otros; vieron, además, que esta proporción no aumentaba notablemente con los años o con el número de artículos publicados. En cualquier caso, la cifra no hacía pensar que “la mayoría de los hallazgos publicados” fuesen falsos en medicina.

Estimación de la proporción de “hallazgos falsos” en las publicaciones médicas a lo largo de los años y según la revista. Extraído de [5].

En los últimos años, la credibilidad de muchos hallazgos en ciencia ha quedado en entredicho por culpa de prácticas poco rigurosas como la de hackear p-valores y publicar solamente los resultados “estadísticamente significativos” (con un p-valor inferior a 0.05). Ésta y otras prácticas impiden el avance de la ciencia y han sido criticadas desde hace muchos años, incluso directamente prohibidas por algunas revistas.

La formulación teórica propuesta por Ioannidis en su conocido ensayo nos ayuda a valorar al completo el panorama: a un empleo dudoso de la estadística, se le suma a la exploración de áreas muy novedosas y con un ratio de hipótesis verdaderas y falsas (R) posiblemente muy bajo, seguramente dando lugar a un cóctel de falsos hallazgos.

Pero, ¿es la situación tan desesperada como la pinta Ioannidis en su ensayo? Pues hay quien dice que no. Hemos visto que Leah R. Jager y Jeffrey T. Leek tienen razones para situar la proporción de hallazgos falsos en torno al 14% en las publicaciones médicas, así como para suponer que esta proporción no aumenta notablemente con los años ni con el número de artículos. Pero el rifirrafe continúa porque Ioannidis publicó el comentario titulado “ Why «An estimate of the science-wise false discovery rate and application to the top medical literature» is false.”

En cualquier caso, y mientras la discusión continúa en esas altas esferas, para nosotros los mortales es preciso, y además técnicamente posible, adoptar prácticas tan buenas y necesarias como la de compartir los datos, compartir el software para que otros puedan reproducir los cálculos, y compartir los resultados en sitios donde todo el mundo los pueda leer, discutir y contrastar. Conseguiremos que la ciencia avance de forma segura solo si caminamos por esta senda.

Referencias:

[1] Schoenfeld, J. D., & Ioannidis, J. P. (2013). Is everything we eat associated with cancer? A systematic cookbook review. The American journal of clinical nutrition, 97(1), 127-134.

[2] Ioannidis, J. P. (2005). Why most published research findings are false. Chance, 18(4), 40-47.

[3] Wacholder, S., Chanock, S., Garcia-Closas, M., & Rothman, N. (2004). Assessing the probability that a positive report is false: an approach for molecular epidemiology studies. Journal of the National Cancer Institute, 96(6), 434-442

[4] Sterne, J. A., & Smith, G. D. (2001). Sifting the evidence—what’s wrong with significance tests?. Physical Therapy, 81(8), 1464-1469.

[5] Jager, L. R., & Leek, J. T. (2014). An estimate of the science-wise false discovery rate and application to the top medical literature. Biostatistics, 15(1), 1-12.

[6] Biau, D. J., Jolles, B. M., & Porcher, R. (2010). P Value and the Theory of Hypothesis Testing: An Explanation for New Researchers. Clinical orthopaedics and related research, 468(3), 885-892.

[7] Francisco R. Villatoro. (2012) Atención, pregunta: ¿Todo lo que comemos causa cáncer? Naukas http://francis.naukas.com/2012/12/01/atencion-pregunta-todo-lo-que-comemos-causa-cancer/

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