Kloptdatwel?

Wetenschap

ALLE onderzoeken gepubliceerd krijgen, wat kun je doen?

by 23 Comments

AllTrials Als iemand het filmpje (zie vorig bericht) bekeken heeft dan lijkt me verdere onderbouwing niet meer nodig: ALLE onderzoeken MOETEN gepubliceerd worden. Het wetenschappelijke proces is in gevaar wanneer dit niet gebeurt, want dan verliest het een groot deel van zijn geloofwaardigheid.

Op de website www.alltrials.net staat een petitie die je kunt ondertekenen om het idee te steunen dat alle onderzoeken moeten worden gepubliceerd. Gebruik de knop hiernaast om de petitie te ondertekenen. Bij plaatsing van dit bericht waren er al ruim 30.000 individuele ondertekeningen en hebben tal van patiëntenorganisaties hun steun uitgesproken.

Een van de laatste positieve berichten is dat ook farmacie gigant GlaxoSmithKline, in het boek van Ben Goldacre nog  fel bekritiseerd, zich aansluit bij het initiatief. Er is goede hoop dat nu ook de andere geneesmiddelfabrikanten zullen volgen.

De aanbevelingen uit Bad Pharma

In september 2012 kwam het boek Bad Pharma van Goldacre uit met als ondertitel How Drug Companies Mislead Doctors and Harm Patients. In Bad Pharma staat heel veel verontrustends: veel gevalsbeschrijvingen van ongelukken veroorzaakt door het achterhouden van gegevens en een uitvoerige handleiding in het hoofdstuk ‘Bad Trials’ (die natuurlijk met rode oortjes gelezen wordt door alto-onderzoekers of ze daar nog iets van kunnen leren) met zeker vijftien methoden om te frauderen met gepubliceerd onderzoek. In de Wikipedia staat een samenvatting van het boek.

Goldacre geeft ook hier en daar aanbevelingen. Hieronder heb ik ze maar even samengevat. Ik hoop dat ik er geen heb overgeslagen.

Uit het hoofdstuk ‘Missing Data’

vanaf pagina 54
1. Als een farmaceutisch bedrijf onderzoekers een geheimhoudingsplicht oplegt, zodat het bedrijf later de resultaten ongehinderd kan verdraaien of zelfs verzwijgen, dan moet dit duidelijk aan de proefpersonen worden uitgelegd.

2. Het bestaan van een dergelijke contractueel afgedwongen geheimhoudingsplicht moet in alle publicaties over het desbetreffende onderzoek genoemd worden.

3. Onderzoekscontracten van universiteiten moeten standaard dergelijke geheimhoudingsclausules verbieden.

4. Wetgeving moet geheimhoudingsclausules verbieden voor medisch-farmacologisch onderzoek.

5. Beroepsorganisaties moeten het niet-publiceren van gegevens over trials classificeren als ernstig wangedrag.

6. Alle onderzoekers die te maken hebben met proeven op mensen moeten zorgen dat de uitkomsten van zulke proeven binnen een jaar gepubliceerd worden.

7. Alle betrokkenen bij een overtreding van regel 6 moet op een makkelijk toegankelijke zwarte lijst gezet worden.

8. Ethische comités moeten goed naar die zwarte lijst van nummer 7 kijken voor ze een onderzoek goedkeuren.

9. Trials worden niet goedgekeurd door een ethisch comité, tenzij er garanties zijn dat er binnen een jaar na completering wordt gepubliceerd.

pagina 54
10. Tijdschriftredacteuren, en Amerikaanse en Europese regelgevers moeten veel serieuzer werk maken van registers van trials. Ongeregistreerde trials zouden onmogelijk moeten zijn en de ‘resultaten’ ervan zouden overal voor publicatie moeten worden geweigerd.

pagina 98
11. Er moet gecontroleerd worden op overtredingen van regel 6, met forse straffen voor zondaars.

12. Systematische reviews moeten meer aandacht geven aan trials waarvan men weet dat ze gedaan zijn, maar waarvan de resultaten worden verzwegen.

13. Alle klinische studies en alle onderzoeken op mensen moeten (eventueel na anonimisering van de proefpersonen) openbaar gemaakt worden en online gezet worden.

14. Er moeten nieuwe methoden worden ontwikkeld om deze reusachtige hoeveelheden gegevens samen te vatten.

15. Iedereen die proeven met mensen doet, hoort zijn of haar gegevens op patiëntniveau te delen met andere onderzoekers via online databanken die voor onderzoeksleiders toegankelijk zijn.

Uit het hoofdstuk ‘Bad Regulators’

pagina 168

16. Farmabedrijven horen bij nieuwe middelen te vertellen hoe goed die het doen, vergeleken met bestaande middelen (dus niet met placebo’s).

17. De toezichthouders moeten de farmabedrijven dwingen om hun proeven zo in te richten dat de uitkomst ook bruikbare informatie levert.

18. Alle gegevens over werkzaamheid en veiligheid die aan de toezichthouders worden verstrekt, horen openbaar te zijn, evenals gegevens die door overheidsinstanties worden vermeld over ‘adverse events’.

19. Gegevens over voor- en nadelen van middelen moeten worden gepubliceerd op zo’n manier dat artsen en patiënten er wat van snappen.

Uit het hoofdstuk ‘Marketing’

pagina 271
20. Reclame voor geneesmiddelen moet verboden worden (VS) en blijven (Europa).

21. Farmabedrijven zouden moeten betalen aan een centrale organisatie die dan subsidies uitdeelt aan goede en onafhankelijke voorlichters die het publiek uitleg geven over specifieke medicijnen.

22. Nieuwe ziekten mogen niet ‘verkocht’ worden door bedrijven die de middelen daartegen ook verkopen.

23. Een bedrijf dat de aandacht op een bepaalde ziekte vestigt, moet er het in advertenties eerlijk bij vertellen als ze tegelijkertijd een middel ontwikkelen of verkopen tegen die ziekte.

24. Idem voor ander materiaal dan advertenties.

pagina 284
25. Dokters moeten geen artsenbezoekers (van farmabedrijven) te woord staan.

26. Ontzeg artsenbezoekers de toegang tot klinieken.

27. Artsen, verpleegkundigen en managers van klinieken die denken dat ze niet door cadeautjes van farmabedrijven worden beïnvloed, moeten dan maar op een voor al hun patiënten duidelijk zichtbare plaats aangeven wat die cadeautjes dan wel waren.

28. Ontzeg artsenbezoekers de toegang tot de opleidingsinstituten voor medici.

29. Meld het als artsenbezoekers over de schreef gaan.

30. Besteed in de artsenopleiding aandacht aan het gevaar van artsenbezoekers.

31. Voorkom dat apothekers informatie (bijvoorbeeld over voorschrijfgedrag van artsen) aan artsenbezoekers verstrekken, desnoods door de wetgeving aan te passen.

32. Verwijder alle cadeautjes van farmabedrijven (koffiebekers, kalenders, pennen, USB-sticks…) uit je spreekkamers.

pagina 302
33. Zorg dat je universiteit verbiedt dat de staf zich inlaat met de praktijk dat farmabedrijven kant-en-klare artikelen aanlevert waar men alleen maar de eigen naam boven hoeft te zetten (‘ghostwriting’).

34. Bij artikelen moet er altijd bij staan wie wat gedaan en geschreven heeft, en hoeveel er aan welke organisatie betaald is voor het schrijven van (delen van) het stuk.

35. Peuter iedereen aan het verstand dat een naam boven een stuk niet wil zeggen dat die het ook geschreven heeft.

36. Als je onderwijs geeft in de geneeskunde, vertel je studenten dan dat het schering en inslag is onder opinieleiders in de geneeskunde om hun naam te (laten) zetten boven stukken waar ze niks mee te maken hebben gehad.

37. Als je iemand kent die op zo’n manier ‘gastauteur’ is geweest, ga dan in discussie met ze over deze vorm van bedrog.

38. Als je lid bent van een Academie van Wetenschappen, probeer dan gedaan te krijgen dat ze ‘ghostwriting’ verbieden.

pagina 311
39. Medische tijdschriften moeten nauwkeurig opgeven hoeveel advertentie-inkomsten ze van farmabedrijven krijgen.

40. Idem voor inkomsten uit overdrukken.

41. Redacteuren moeten anoniem kunnen klagen over commerciële pressie.

42. Redacteuren moet ook eventuele ‘conflicts of interest’ declareren.

43. Er moet meer onderzoek gedaan worden naar de manier waarop inkomen uit advertenties en overdrukken het al dan niet accepteren van artikelen beïnvloedt.

pagina 320
44. Vraag je (huis)arts of die cursussen volgt van farmabedrijven.

45. Ben je arts, ga dan niet naar cursussen van farmabedrijven, ook niet als docent.

46. Als je collega’s zoiets doen, ga dan in discussie met ze en vertel ze over alle bewijzen dat dergelijke handelwijzen ze bevooroordeeld maken.

47. Gratis onderwijs is ook een tamelijk duur cadeau van farmabedrijven. Artsen zouden gedwongen moeten worden ook dat soort cadeaus duidelijk (voor hun patiënten) te declareren.

48. Artsen moeten van de overheid zich voortdurend laten bijscholen. Daar zouden ze eigenlijk voor moeten betalen, of de overheid moet dat doen. Die lessen kunnen een stuk goedkoper als je ze niet in luxe oorden geeft.

pagina 339
49. Artsen horen volledige opening van zaken te geven over hun hele inkomen (ook ‘gratis’ onderwijs) en dat moeten patiënten en collega’s kunnen nazoeken in een centraal register.

50. Farmabedrijven moeten alles wat ze aan of voor elke arts betalen of cadeau doen opgeven aan een centraal register.

51. Regeringen zouden zulke registers als in 49 en 50 moeten bijhouden.

52. De US Sunshine Act is een goed voorbeeld voor wetgeving. Elke arts hoort in de wachtkamer de gegevens over hem- of haarzelf uit zo’n register als in 51 ter inzage te leggen.

53. Er zijn enorme verschillen in hoeveel conflicterende belangen instellingen hebben. De American Medical Students Association heeft een heel mooie lijst samengesteld. Dat zouden meer mensen moeten doen.

Uit het hoofdstuk ‘Afterword: Better Data’

pagina 357
54. Maak eens een opmerking of schrijf aan je arts over wat die precies van farmabedrijven krijgt, bijvoorbeeld in de vorm van cursussen.

55. Vertel eens aan je arts dat je niet goed vindt dat hij jouw medische gegevens doorneemt met een artsenbezoeker.

56. Opper eens dat de arts zo’n lijst als in 52 in de wachtkamer legt.

pagina 359
57. Als je als patiënt aan een trial deelneemt, eis dan geschreven garanties dat
(1) het trial in een openbaar register is aangemeld;
(2) dat de uitkomsten binnen een jaar na afloop worden gepubliceerd.
(3) Vraag de naam van degene die daarvoor verantwoordelijk is en
(4) vraag of je het uiteindelijke onderzoeksverslag kunt krijgen.

Update 23/10/2013: Een uitgebreide bespreking van Bad Pharma door Jan Willem Nienhuys verscheen in Skepter 25.2 en staat nu ook online op de Skepsis-site: Frauduleuze farma.

Geïnteresseerd geraakt wat Ben Goldacre allemaal te vertellen heeft? Bestel een van zijn boeken via de links hieronder bij Bol.com en steun daarmee Kloptdatwel!

Ben Goldacre – Publiceer ALLE onderzoeken!

by 45 Comments

Als een nieuw geneesmiddel wordt getest, zouden de resultaten voor de rest van de medische wereld moeten worden gepubliceerd. Maar vaak worden negatieve of voorlopige resultaten niet gepubliceerd waardoor dokters in het ongewisse blijven. In deze gepassioneerde talk legt Ben Goldacre uit waarom deze ongepubliceerde negatieve data zo buitengewoon misleidend en gevaarlijk zijn. 

AllTrials
Als iemand het filmpje bekeken heeft dan lijkt me verdere onderbouwing niet meer nodig: alle onderzoeken MOETEN gepubliceerd worden. Het wetenschappelijke proces is in gevaar wanneer dit niet gebeurd en verliest een groot deel van haar geloofwaardigheid.

Op de website www.alltrials.net staat een petitie die je kan ondertekenen om de het idee dat alle onderzoeken moeten worden gepubliceerd. Gebruik de onderstaande knop om de petitie te ondertekenen.

 

Geïnteresseerd geraakt wat Ben Goldacre allemaal te vertellen heeft? Bestel een van zijn boeken via de links hieronder bij Bol.com en steun daarmee Kloptdatwel!

Data mining: ter leering ende vermaeck

by 25 Comments

In de hieronder besproken ’publicatie’ wordt een statistisch significante correlatie aangetoond tussen de verkoop van biologisch voedsel en het aantal autismediagnoses. Het blijkt – achteraf – bedoeld te zijn als een voorbeeld van hoe een pseudowetenschapper een leugen kan verspreiden indien bij gevonden correlatie eventuele causaliteit niet nader onderzocht wordt. In de tekst bij de grafiek verklapt de moderator van de citerende site BoingBoing meteen al de doelstelling van de auteur: hoe kun je eenvoudig een leugen poneren en dat ook nog statistisch onderbouwen. En passant noemt hij een soortgelijk geval: de relatie tussen preventieve inenting van kinderen en autisme.

Via een tweet kwam ik terecht bij deze Reddit-post (zie plaatje hieronder) van de hand van Redditor Jasonp55. Hij toont een significant verband aan tussen 2 variabelen: de in de USA toegenomen verkoop van biologisch voedsel (linker Y-as) en het aantal autismediagnoses (rechter Y-as) in de jaren 1997 t/m 2009 (X-as).

E.e.a. wordt in de grafiek gepresenteerd als twee trends in de genoemde jaren en een correlatiecoëfficiënt van nagenoeg 1,0 tussen (dat nemen we aan) “Organic Food Sales” en “individuals diagnosed”. Overigens een ongebruikelijke manier van presenteren: je zou toch een correlatiediagram en evt. een regressielijn verwachten met als onafhankelijk variabele de sales op de x-as en de afhankelijk variabele individuals diagnosed op de y-as.

1WZ6h

Het vraagteken achter de titel van de grafiek, de begeleidende tekst eindigend met puntje puntje puntje bij het bericht geven inzicht in de bedoeling van het artikel: “I was practicing GraphPad and I think I may have discovered the ‘real’ cause of autism… “

Dat het inderdaad een grap betreft blijkt uit een antwoord van dezelfde Jasonp55 op een gerelateerde post:

“It does imply association, but only if there’s a reasonable underlying hypothesis. For example, if I find a strong correlation between the dose of a drug and the effect of a drug, that makes sense. In my case, my chart is bunk because I don’t have any reasonable hypothesis to explain my results. All I did was data mine until I found an interesting pattern. My chart is extremely misleading, but that’s the point: pseudo-scientists do this all the time.”

Over de analyse van Armstrongs bekentenis

by 8 Comments

De afgelopen week kon je er haast niet om heen: de media waren in de ban van het interview van Oprah Winfrey met Lance Armstrong. Ook de NOS besteedde er ruimschoots aandacht aan: in het acht uur journaal van vrijdag 18 januari was bijna de helft van de uitzending er aan gewijd. Interessant werd het in het late journaal van die dag. Daarin werden de uitspraken van Armstrong geanalyseerd met een computerprogramma, dat uit zou kunnen maken of iemand de waarheid spreekt of liegt.
De meest opmerkelijke uitspraak die professor Eric Postma van de Universiteit van Tilburg daarin deed, was dat de analyse uitwees dat Armstrong met 80 procent kans had gelogen toen die stelde dat hij nooit betaald had om een positieve dopingtest in de doofpot te stoppen. Was deze ‘conclusie’ wel te rechtvaardigen op basis van een systeem dat nog in de ontwikkelfase zit?

Get Microsoft SilverlightBekijk de video in andere formaten.

Uit het korte fragment wordt niet zo snel duidelijk hoe het programma werkt. Ik mailde daarom afgelopen maandag met prof. Postma en kreeg tot mijn genoegen al heel snel een reactie met meer uitleg. Later kwam ik erachter dat hij op de radio bij omroep Brabant al ruimere gelegenheid had gekregen om uit te leggen wat de analyse inhoudt en hoe hard de uitspraken zijn.

De analyse
In het kort werkt het zo: van Armstrong werden naast het materiaal uit het interview ook oude beelden geselecteerd waarin hij uitspraken heeft gedaan, waarvan we nu weten dat ze gelogen zijn. Software die het gezicht in de videobeelden herkent en daarin een aantal punten kan volgen, levert vervolgens een heleboel data op die je kunt gaan analyseren. Is er een manier om op basis van die getallen de ware uitspraken en de leugens te scheiden? Die vraag is een mooi rekenklusje voor de computer. Als er in de data patronen zitten die zo’n scheiding mogelijk maken, zijn er meerdere manieren om die er uit te vissen. Om te checken of je niet een puur toevallige ‘fit’ hebt gevonden, doe je dan nog wat controles (bijvoorbeeld een ‘leaving-one-out cross-validatie’, een methode die ik elders ook heb beschreven).
Bij Armstrong werd een ‘idiosyncratische trek‘ gevonden die gebruikt kan worden om zijn uitspraken in ‘waar’ en ‘gelogen’ te kunnen indelen. Die ‘trek’ was in dit geval blijkbaar ook fysiek te duiden, want Postma heeft het een aantal keer over een ‘strak gelaat’, maar in zijn algemeenheid is het simpelweg een formule die gevoed wordt door de meetpunten.
Het werkt ook niet zomaar bij iedere spreker. Het kan goed zijn dat iemand te weinig variatie laat zien in zijn gezichtsuitdrukking of stemgeluid om een significante splitsing te kunnen maken tussen ‘ware’ en ‘gelogen’ uitspraken. Ook is er voldoende beeldmateriaal nodig met uitspraken waarin je zeker weet of de persoon daar zat te liegen of de waarheid sprak (op zich al een lastige  beoordeling). Bij Armstrong denken de onderzoekers blijkbaar dat er aan die voorwaarden is voldaan.

Weet je wat je meet?
Is het onderscheid dat het programma maakt tussen de verschillende fragmenten inderdaad het verschil tussen waarheid spreken en liegen? Een anekdote rond neurale netwerken kan ook hier als waarschuwing dienen. Het verhaal gaat dat zo’n netwerk werd getraind om te detecteren of er gecamoufleerde tanks te zien waren in een natuurlijke omgeving. Na training met 100 foto’s deed het netwerk het fantastisch en ook nog toen het getest werd met een vergelijkbare set foto’s die vooraf apart was gelegd.
Toch klopte er iets niet; met een onafhankelijk aangeleverde set foto’s bakte het programma er niets van! Het bleek dat de trainings- en testfoto’s op een veel makkelijkere manier onder te verdelen waren in ‘tank’ of  ‘geen tank’: alle foto’s met tanks waren op bewolkte dagen genomen en die zonder tanks op zonnige dagen. Het programma fungeerde dus waarschijnlijk als een belichtingsmeter. Of de anekdote nu waar gebeurd is of niet, doet er niet zoveel toe. Het illustreert wel het gevaar van het fitten van een model zonder dat je op een of andere manier kunt controleren dat je ook echt meet wat je wil meten.
Zou het niet zo kunnen zijn dat er met de uitspraken van Armstrong net zoiets aan de hand is? Ik kan wel wat suggesties daarvoor geven. In het radio-interview stelt Postma dat het programma vooral bij de uitspraken die over medewerkers gingen (dokters, ploegmaten)  aangeeft  dat er twijfel is over het waarheidsgehalte. Over die uitlatingen is waarschijnlijk heel goed van te voren nagedacht door Armstrong en zijn begeleiders, bijvoorbeeld vanwege de juridische consequenties. Dit geeft Postma ook wel aan, maar trekt niet de conclusie dat dat (die intensieve voorbereiding) misschien wel het onderscheid is dat je meet, in plaats van het liegen of waarheid spreken.

Stemanalyse van het interview met Armstrong
Stemanalyse van het interview met Armstrong

Stemanalyse
Overigens werd niet alleen die gezichtsanalyse gebruikt, ook de stem werd geanalyseerd. Armstrong zou in zijn dubieuze uitspraken met een hogere toon en andere snelheid hebben gesproken. Dit kan wijzen op een grotere spanning en dus(?) wijzen op leugenachtigheid. Maar conclusies trekken over het waarheidsgehalte van uitspraken op grond van dit soort stemanalyses, is wetenschappelijk gezien zeer omstreden.
De combinatie van metingen aan het gezicht met de stemanalyse kan misschien een meer betrouwbaar systeem opleveren.  De onderzoekers wijzen onder andere op een studie (van Elkins, Derrick en Gariup) die vorig jaar gepresenteerd is op een congres: “The Voice and Eye Gaze Behavior of an Imposter: Automated Interviewing and Detection for Rapid Screening at the Border“ (pdf). Daar werd een ogenschijnlijk indrukwekkend resultaat behaalt: 100% van de ‘imposters’ werd gedetecteerd en slechts twee onschuldigen werden verkeerd ingedeeld. Hier gaat het echter om een strikt protocol dat de proefpersonen moeten doorlopen en ook de data waarover gelogen kan worden (gegevens op een visa) zijn vooraf heel precies bekend. In zo’n kunstmatige situatie is het mijns inziens meer voor de hand liggend dat je kunt uitgaan van een vergelijking waarin het enige echte verschil zit in het al dan niet de waarheid spreken.

Rijp voor de media?

De uitspraak die volgens het computerprogramma met 80% kans een leugen is.
De uitspraak die volgens het computerprogramma met 80% kans een leugen is.

De uitspraak dat een computerprogramma, ontwikkeld door wetenschappers, zou laten zien dat een specifieke uitspraak met 80 procent kans gelogen is, krijgt zoals die gebracht is in het NOS journaal meer gewicht dan je zou wensen. In andere media werd het verhaal al  een stuk minder genuanceerd doorverteld (voorbeeld) en dat lijkt me geen goede zaak. Impliciet stel je namelijk ook dat anderen die bij de ‘deal’ betrokken zouden zijn, of er van hebben moeten geweten (o.a. Hein Verbruggen en Pat McQuaid van de UCI), op dit punt altijd hebben gelogen. En dat zonder die personen aan een vergelijkbare analyse te onderwerpen. Het lijkt inmiddels wel duidelijk dat zij al die jaren veel meer van dopinggebruik wisten dan ze verteld hebben, maar het is maar zeer de vraag of ze in deze specifieke kwestie hebben gelogen.
Het is wel grappig dat Armstrong enige tijd vóór zijn bekentenissen bij Oprah aangaf,  bereid te zijn om verklaringen af te leggen onder controle van een leugendetector. Maar alléén als de getuigen die hem beschuldigd hadden ook aan zo’n test zouden worden onderworpen. Misschien begreep hij al donders goed dat je met het testen van zoveel personen op één feit niet snel een heel duidelijk te interpreteren resultaat zult krijgen.

De onderzoekers zijn van plan de studie en bevindingen op papier te zetten en tegen die tijd zal ik er misschien wel eens op terugkomen. Vooralsnog ben ik niet overtuigd dat deze vorm van leugendetectie ooit betrouwbaar genoeg zal zijn om in serieuze zaken toe te passen. Het is mij teveel een ‘black box’ en het is erg lastig om uit te sluiten dat je model niet iets anders meet dan je denkt. De problematiek is enigszins vergelijkbaar met hoe er met fMRI-scans wordt omgegaan (zie mijn blog over het misplaatste optimisme over de Pedoscan). Ook het gegeven dat het een persoons specifieke analyse is en dat het niet bij iedereen werkt, doet mij twijfelen aan de robuustheid van de systeem. Sommige mensen zijn dus in staat om, al dan niet bewust, de tekenen die zouden moeten wijzen op leugenachtigheid te verbergen. Wat zegt dat over de betrouwbaarheid van de waardering van losse uitspraken van personen waarbij het systeem dat verschil wel lijkt te kunnen aanwijzen?
In ieder geval lijkt het me niet zo slim om het in handen te geven van overenthousiaste sportverslaggevers (‘Geweldig apparaat!‘). Maar aan de andere kant gaat het neersabelen van het onderzoek zonder de details te kennen (‘De nieuwe Diederik Stapel!‘) mij weer veel te ver. Minister Opstelten doet er echter vooralsnog verstandig aan om leugendetectie in het lijstje Onorthodoxe Opsporingsmethoden te laten staan, naast de paragnosten en hypnose.

Fossielen aangetroffen in meteoriet?

by 12 Comments

Eens in de zoveel tijd verschijnen er weer berichten dat er een meteoriet is gevonden met daarin aanwijzingen voor leven. Leven met een oorsprong  buiten onze Aarde. Zo’n vondst zou natuurlijk heel spectaculair zijn, als die tenminste de toets der kritiek zou doorstaan. Tot nu toe blijken er echter telkens andere (lees: aardse) verklaringen te zijn voor de aanwezigheid van organisch materiaal of gefossiliseerde resten daarvan. In een onlangs gepubliceerd artikel wordt weer zo’n meteoriet opgevoerd, eentje die op 29 december 2012 in Sri Lanka zou zijn neergekomen. Een zeer vers exemplaar dus en daarin zouden fossielen van diatomeeën te zien zijn, een soort algen. De onderzoekers maakten er in dit geval echter wel een erg dubieus verhaal van.

Het gaat om een artikel getiteld “FOSSIL DIATOMS IN A NEW CARBONACEOUS METEORITE” gepubliceerd in The Journal of Cosmology, niet een fysiek tijdschrift, maar een website (die overigens wel werkt met peer review). Op zijn blog Bad Astronomy maakt Phil Plait gehakt van dit verhaal: No, Diatoms Have Not Been Found in a Meteorite.

Een fossiel van een diatomee aangetroffen in de meteoriet (afb. uit het artikel)
Een fossiel van een diatomee aangetroffen in de meteoriet (afb. uit het artikel van N. C. Wickramasinghe et al.)
Diatomee
Afbeelding van een diatomee (Wikipedia)

 Bovenstaand plaatje zou de fascinerende ontdekking van buitenaards leven moeten bevestigen. Het lijkt inderdaad op een diatomee. De overeenkomst met de  afbeelding uit Wikipedia (hier rechts)  is treffend, maar dat is meteen ook een groot probleem. Het ligt dan natuurlijk veel meer voor de hand dat de oorsprong aards is. Maar wat de vondst zo boeiend maakt, is dat het zou gaan om een fossiel in een net ter Aarde gestorte meteoriet. Besmetting door organismen van Aarde zou in die korte tijd natuurlijk niet kunnen leiden tot een fossiel. Ja, maar dan moet het verhaal wel kloppen, en dat doet het van geen kanten.

Plait loopt alles na en komt met de volgende punten van kritiek:

  • Het is geen fossiel, maar een afbeelding van een diatomee in goede conditie;
  • Het zijn soorten die ook op Aarde voorkomen (ze lijken er dus niet alleen op, het zijn gewoon die soorten);
  • De auteurs schrijven dat er geen diatomeeën op de grond in de buurt van de inslag werden gevonden en dat besmetting daarom onwaarschijnlijk is.  Maar dat is niet zo belangrijk, het gaat erom of de meteoriet in aanraking is gekomen met water, de habitat van de diatomeeën;
  • Hoe weten de auteurs zo zeker dat het om een restant van de meteoor is die waargenomen werd op 29 december 2012? Details over de ontdekking ontbreken totaal;
  • Is ‘t het wel een meteoriet?  Hij lijkt helemaal niet op exemplaren van bekende meteorieten. Het is waarschijnlijk gewoon een stuk rots.
not-a-meteorite
Meteoriet of niet?

Plait komt met deze inhoudelijke bezwaren na eerst een boekje open te hebben gedaan over de hoofdauteur, N. C. Wickramasinghe. Die is nogal een hartstochtelijk aanhanger van de Panspermia hypothese, het idee dat het leven op Aarde een buitenaardse oorsprong heeft en via meteorieten op Aarde is beland.
En Wickramasinghe heeft al een hele reeks claims op zijn naam staan, die stuk voor stuk zijn doorgeprikt. Een van zijn meer bizarre ideeën is dat griepepidemieën ontstaan doordat telkens nieuwe virussen vanuit de ruimte op aarde terecht komen.

In één zin concludeert Plait:

Dus we hebben een journal met een, uhm, ongebruikelijke publicatiegeschiedenis, een persoon die zonder bewijs beweert dat alles dat we zien uit de ruimte afkomstig is, een stuk rots dat bijna zeker van de Aarde komt en niet uit de ruimte, met daarin een stelletje diatomeeën (de enige claim die correct is) die duidelijk op Aarde geëvolueerd zijn en voorkomen op locaties met zoet water.

Niet echt een artikel dat bijdraagt aan een mogelijke bewijs voor de Panspermia hypothese, dus!