健康

科学的な「スパムフィルター」が25万件以上の偽のがん研究の可能性を警告

エイドリアン・バーネット教授。クレジット: QUT. 新しい機械学習ツールにより、いわゆる「製紙工場」で製造された可能性のある25万件以上のがん研究論文が特定された。この研究は、公衆衛生社会福祉学部およびオーストラリア医療サービス・イノベーションセンター（AusHSI）のQUT研究者エイドリアン・バーネット教授と国際協力者チームによって開発されました。 出版された で BMJは、1999 年から 2024 年までの 260 万件のがん研究を分析しました。 この研究「がん研究における製紙工場の出版可能性のある論文の機械学習ベースのスクリーニング：方法論的および横断的研究」では、捏造の疑いですでに撤回された論文と類似した執筆パターンを持つ論文が25万本以上見つかった。 「製紙工場は、偽の科学研究や質の低い科学研究を販売する会社です。彼らは産業規模で『研究』を生産しており、我々の調査結果は、がん研究の問題がほとんどの人が認識しているよりもはるかに大きいことを示唆しています」とバーネット教授は述べた。 著者の著作物や既成の研究論文全体を販売する製紙工場では、再利用されたテキスト、ぎこちない言い回し、または捏造されたデータや画像がよく使用されます。 「おそらく、彼らはテキスト内のパターンを分析する大規模な言語モデルによって検出できる定型テンプレートに依存しているのでしょう」とバーネット教授は言う。 彼と彼のチームは、既知の製紙工場製品に繰り返し現れる微妙なテキストの「指紋」を認識するために、BERT と呼ばれる言語モデルをトレーニングしました。 検証済みの例でテストしたところ、モデルは 91% の確率で疑わしい論文を正しく識別しました。 「私たちは基本的に科学的なスパムフィルターを構築しました」とバーネット教授は言う。 「電子メール システムが不要なメッセージを検出できるのと同じように、私たちのツールは、撤回された不正な著作物に見られる文体や構造と一致する論文にフラグを立てます。」 大規模な分析から得られた主な発見は次のとおりです。 警告を受けた論文は20年間で劇的に増加し、2000年代初頭の約1％から上昇し、2022年には16％以上に達した。 この問題は、影響力の大きいタイトルを含む主要出版社の数千のジャーナルに影響を及ぼします。 この問題は、分子癌生物学や初期段階の臨床研究などの分野に最も集中しています。 胃がん、肝臓がん、骨がん、肺がんなどの一部のがんの種類では、疑わしい論文の割合が特に高くなります。 3 つの科学雑誌が編集審査の一環としてすでにこのツールを試験的に導入しています。これにより、編集者は査読に送る前に捏造の可能性のある原稿を特定できるようになる。 研究チームは、製紙工場の活動の確認された事例がさらに増えるにつれて、このツールを他の研究分野にも拡張し、モデルを改良する予定です。彼らは、この調査結果は研究不正の確認された事例ではなく、人間の専門家によってチェックされるべきであると強調している。 「がん研究は臨床試験、医薬品開発、患者ケアに影響を与える」とバーネット教授は語った。 "もし 捏造された研究 証拠基盤に侵入すると、本物の科学者を誤解させ、最終的には患者の進歩を遅らせる可能性があります。だからこそ、この問題を先回りして解決することが重要なのです。」 出版物の詳細 がん研究における製紙工場の出版物の可能性のある機械学習ベースのスクリーニング: 方法論的および横断的研究、…