Sciences dessus dessous

Archive, mars 2017

Vendredi 24 mars 2017 | Mise en ligne à 15h40 | Commenter Commentaires (3)

Cancer : environnement vs malchance, round 2

(Photo : archives La Tribune)

(Photo : archives La Tribune)

Il y a deux ans, à peu près tous les médias du monde avaient fait leur manchette d’une étude parue dans Science, qui était décrite comme prouvant qu’environ les deux tiers des cancers sont simplement dûs à une certaine malchance. Ce n’était pas tout à fait ce que l’article disait, mais bon, c’est l’image qui s’était imposée. Or les deux auteurs (avec un autre) ont récidivé cette semaine, de nouveau dans Science, à cette différence près que cette fois-ci, c’est bien ce qu’ils disent : 66 % des cancers s’expliqueraient par les mutations qui apparaissent aléatoirement lorsque nos cellules se divisent, 29 % seraient causés par des facteurs environnementaux et 5 % auraient une origine «génétique». Et j’ai un peu de misère à les suivre.

Leur article est en libre accès (yé !), ceux qui veulent le lire au complet peuvent le télécharger ici. Essentiellement, l’exercice est le même qu’en 2015 : l’incidence des cancers selon le site (poumon, foie, cerveau, etc) est mise en parallèle avec le rythme auquel les cellules-souches se divisent dans chacun de ces organes. Les auteurs — Christian Tomasetti, Lu Li et Bert Volgenstein, tous de l’Université John Hopkins — ont élargi leur analyse à 69 pays cette fois-ci alors que leur première étude se limitait aux États-Unis et ils ont aussi ajouté quelques types de cancer qui n’y figuraient pas, mais leur conclusion est la même : les tissus dont les cellules se divisent le plus sont ceux où les «erreurs» de copie dans l’ADN (les mutations) sont les plus fréquentes, ce qui mène à plus de cancers que dans les tissus où les divisions cellulaires sont rares. C’est ce qui explique pourquoi les cancers colorectaux sont plus fréquents que les cancers du cerveau, par exemple.

Tout cela est vrai. Là où je ne suis plus sûr de suivre, c’est que les auteurs se donnent beaucoup de mal pour démontrer que les erreurs de réplication de l’ADN ne sont pas incompatibles avec des causes environnementales, pour ensuite calculer la part de chacun, comme si les deux s’excluaient. Ces erreurs peuvent et sont souvent causées par des facteurs environnementaux, mais la méthode utilisée dans ce papier ne permet pas de séparer la part de l’environnement et la part de la malchance, ont d’ailleurs reproché des critiques de leur premier papier. En outre, parmi les critiques du second, on en trouve de très sérieuses, notamment de n’avoir tenu compte que d’une source de mutation (l’erreur de copie) alors qu’on sait très bien qu’il y en a d’autres (fusion de gènes et mauvais nombre de copies d’un même gène) qui peuvent dégénérer en tumeurs.

Et le travail de Tomasetti et de ses collègues est en bonne partie un modèle mathématique dont les résultats sont en porte-à-faux avec pas mal d’études épidémiologiques, dans lesquelles l’environnement (l’exposition à des polluants, mais cela inclut aussi l’alimentation) joue un rôle majeur. D’après les réactions que j’ai vu ça et là, leur dernier papier n’a pas l’air d’avoir convaincu grand-monde.

Alors quel pourcentage des cancers, au juste, viendrait de l’environnement — et serait donc «évitable» — si ce n’est pas le 29 % dont parle l’article de Science ? J’ai vu des estimés à 70 %, d’autres à 95 %, mais ce qui est certain, c’est que cela varie beaucoup d’un cancer à l’autre. Il semble par exemple que le cancer du poumon est presque entièrement «environnemental», alors que le cancer du cerveau serait surtout une question de malchance. Mais on touche ici, je pense, au grand mérite de Tomasetti et al.: avoir lancé le débat et stimulé la recherche autour de cette question, parce que la part de l’environnement, des gènes et du hasard pur (parce que oui, ça joue un rôle) n’a pas encore été complètement élucidé.

L’ennui, c’est qu’on n’aura accordé d’attention à peu près qu’au point de départ de cette converstion, sans grand égard pour ce qui a suivi ni pour les conclusions, qui s’enlignent pour être pas mal plus nuancées. Dommage. Mais cette partie-là n’est pas la faute de M. Tomasetti…

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La tempête du 14 mars a déclenché une autre tempête, médiatique celle-là, une semaine après... (Photo: Félix O.J. Fournier, archives La Presse)

La tempête du 14 mars a déclenché une autre tempête, médiatique celle-là, une semaine après... (Photo: Félix O.J. Fournier, archives La Presse)

Réglons tout de suite deux ou trois petits trucs…

1. Je sais que, sur un blogue de science, parler de sociologie est vu par certains comme une aberration, et je veux bien concéder qu’une partie des gens qui font des sciences sociales sont malheureusement des idéologues (j’en ai vus quand j’y étais), mais il y a aussi de la science sociale très sérieuse qui se fait et qui produit des données très éclairantes. En ce qui me concerne, cette science sociale là est de la science tout court.

2. Comme signe d’un lien social défaillant et d’une méfiance généralisée dans une société, un bouchon de circulation comme celui de l’autoroute 13, lors de la énième «tempête du siècle» le 14 mars dernier, est une absurdité sans nom. C’est une anecdote qui a été interprétée d’une manière très orientée par Andrew Potter du magazine MacLean’s, à la limite de la malhonnêteté intellectuelle — encore qu’à cet égard, ses excuses senties et sincères sont un signe convaincant de probité, en ce qui me concerne.

3. Oui, il y a un réflexe de Québec bashing dans les médias canadiens-anglais, et MacLean’s n’en était pas à sa première offense. Je suis convaincu que le RoC est une société très ouverte et sincèrement fière de sa diversité culturelle (et il y a de quoi), mais tout se passe trop souvent comme si le Québec, dans la tête des Anglo-Canadiens, ne faisait pas partie de cette diversité. Ce qui explique pourquoi leurs médias publient des textes sur la «corruption» qui ferait partie de la culture québécoise ou sur une «méfiance pathologique» que les Québecois entretiendraient les uns envers les autres. Remplacez «Québecois» par n’importe quel autre groupe ethnique/national, et ces textes deviennent impubliables.

Voilà. Alors maintenant qu’on a «tassé» tout ça du chemin, regardons le fond des choses : le Québec est-il une société qui a moins de «capital social», comme dit M. Potter, que le reste du Canada ? Au point que ce serait «pathologique» ? C’est ce que j’ai tenté de voir dans cet article paru ce matin dans Le Soleil.

Le capital social est grosso modo l’étendue des réseaux sociaux des gens vivant dans une société, la force du «ciment social» qui tient ensemble cette société. Les voisins d’un quartier se parlent-il ou rentrent-ils chez eux sans se regarder ? Se dépannent-ils de temps à autre ? Se font-ils confiance ou se méfient-ils les uns des autres ? Y a-t-il beaucoup de gens qui sont très isolés ? Est-ce qu’on s’implique dans la communauté ou est-ce qu’on est plutôt du genre «chacun pour sa gueule» ?

L’expérience personnelle que j’ai de la chose est que nos réflexes généraux donnent plutôt raison à M. Potter sur ce point. J’ai possédé deux maisons jusqu’à maintenant. Dans les deux cas, il a fallu que ma conjointe et moi allions nous présenter à nos voisins après quelques semaines, parce que personne ne venait nous voir. Et quelqu’un a déménagé dans ma rue il y a peu ; je suis allé les voir parce qu’eux ne venaient pas se présenter. Dans tous les cas, ces voisins étaient plutôt contents que nous fassions connaissance, mais ils semblaient aussi surpris de voir un voisin venir à eux… Voici quelques données qui montrent que ce réflexe de repli, sans être exclusif au Québec, est plus fort ici que dans le RoC :

- 36 % des Québécois donnent du temps à des organismes communautaires ou autres au moins une fois par mois (46 à 55 % dans les autres provinces) ;

- 47 % des Québécois ont au moins 10 «amis ou connaissances» (63-72 % dans le RoC)

- 64 % ont rendu service à un voisin au cours du dernier mois (RoC : 70-78 %)

- 36 % estiment qu’on peut faire confiance à la plupart des gens (RoC : 51-63 %)

- Sur une échelle de 1 à 5, la confiance moyenne des Québecois envers leurs voisins est de 3,5 (RoC : 3,7 à 4,0)

- Les dons moyens à des œuvres de charité sont de 208 $ au Québec (données de 2010), contre 330-560 $ dans le RoC.

Bref, nous avons ici une série de manières différentes de mesurer la force du lien social, et ils pointent pratiquement tous dans la même direction : oui, le lien social semble bel et bien moins solide au Québec que dans les autres provinces. Il y a d’autres indicateurs sur la page de StatCan qui sont moins clairs, disons-le, mais je n’en ai pas vu qui allaient clairement en sens inverse.

Maintenant, est-ce à un point «pathologique» ? Ici, M. Potter me semble pécher par exagération (beaucoup). Le taux de suicide au Québec (l’isolement social est un facteur important de suicide) a fortement diminué ces dernières années, au point où le Québec n’est plus l’aberration statistique qu’il a longtemps été. Et selon des chiffres que m’a envoyés Jack Jedwab, directeur de l’Association d’études canadiennes, le bien-être perçu des Québecois et leur satisfaction générale par rapport à la vie n’est pas plus basse qu’ailleurs au Canada.

À cet égard, la Belle Province fait un peu figure d’exception parce que les mesures de bonheur sont habituellement très corrélées à la confiance qu’ont les citoyens d’un pays les uns envers les autres. Dans les données de l’Enquête sociale européenne, par exemple, quand on regarde le niveau de confiance (proportion de la population qui, sur une échelle de 0 à 10, a évalué sa confiance envers ses concitoyens à 8 ou plus), on voit une très, très forte corrélation avec la proportion de gens qui sont très satisfaits de leur vie (8 et plus sur 10, encore une fois). Pour ceux que ça intéresse, le coefficient de corrélation est de 0,861 (à 0, il n’y a pas de corrélation et ce coefficient ne peut pas dépasser 1,0, qui marque une corrélation absolument parfaite).

Mais la confiance moindre qu’ont les Québécois envers leurs semblables n’affectent pas leur humeur ou leur santé mentale (auto-évaluée). Comme quoi, m’a dit M. Jedwab, le «capital social» ne fait pas foi de tout.

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On savait déjà que les minuscules études doivent être prises avec un grain de sel. On a désormais une idée de l’ampleur du problème et des «dégâts» (terme en partie exagéré, j’y reviens) qu’il cause.

Un trio de chercheurs mené par Daniele Fanelli, de l’Université Stanford, a publié hier une «Métaévaluation du biais en science» dans les PNAS. Les auteurs ont analysé pas moins 1910 méta-analyses (incluant plus de 33 000 études individuelles) dont les résultats pouvaient être agrégés et comparés les uns aux autres afin d’y puiser une série d’indicateurs leur permettant de quantifier toutes sortes de biais que l’on soupçonne de plus ou moins embrouiller la littérature scientifique. Et celui qui est le plus important est, de très loin, l’«effet petite étude» : essentiellement, plus un échantillon est petit, plus la taille de l’effet rapporté dans l’étude (bienfaits d’un futur médicament, risque associé à telle produit chimique, etc) a tendance à être grand, en moyenne.

Cela peut refléter des différences de méthode qui viennent avec la taille de l’échantillon ou avoir des racines «moins présentables» (on répète plusieurs fois la même étude avec de petits échantillons et on ne publie que les résultats les plus spectaculaires). Mais quoi qu’il en soit M. Fanelli et ses collègues ont trouvé que la taille de l’échantillon (ils ont utilisé l’«erreur-type» comme mesure de cette taille) est responsable «d’environ 27 % de la variance des résultats primaires», écrivent-ils. Cela signifie que si ces «résultats primaires» varient, disons, entre une minimum de 200 et un maximum de 300, alors l’«effet petite étude» est responsable de 27 des 100 points d’écart.

Notons que l’«effet petite étude» s’est avéré particulièrement fort dans les sciences sociales et les sciences biologiques, mais pas dans les sciences physiques. «Les physiciens, par exemple, ont fini par décider qu’ils en avaient assez de ces petites études faites par de petites équipes, alors ils ont opté pour un modèle collaboratif, dit John Ioannidis, un des co-auteurs de l’étude. Cela a changé complètement la manière dont ils font de la recherche et cela a probablement éliminé en grande partie le biais des petites études.»

Notons qu’aucun des autres biais ou sources de biais étudiés n’a dépassé 1,2 % de la variance, mais cela peut n’être que le signe que la méthode retenue par Fanelli et cie n’était pas bien adaptée pour tout. Ils concluent en effet que la pression de publier que subissent les chercheurs n’a pratiquement aucune influence, ce qui en fait tiquer quelques uns, mais certains des indicateurs utilisés sont douteux — le nombre d’articles publiés par année est une mesure du succès d’un chercheur, pas de la pression qu’il subit.

De la même manière, M. Fanelli a regardé si la présence d’un ou plusieurs auteurs à l’emploi d’une firme privée augmentait la taille de l’effet rapporté dans les études, ne trouvant presque rien. Mais l’intérêt d’une industrie ou d’une compagnie n’est justement pas toujours de gonfler l’effet : une entreprise qui fabrique des pesticides, par exemple, a bien évidemment intérêt à ce que les études sur l’efficacité de ses produits montrent les plus grandes différences possibles, mais c’est une autre paire de manche pour les études qui se penchent sur les effets de ces mêmes pesticides sur l’environnement.

Bref, ce n’est pas une étude qui est intéressante ou utile pour documenter tous les types de biais possibles en science. Mais il n’est pas inutile de s’en servir pour rappeler que les petites études sont souvent de piètre qualité et qu’on doit toujours, toujours les considérer avec circonspection. Comme d’autres l’ont noté avant moi, il y a un pattern qui se répète malheureusement souvent dans certains domaines, notamment celui des médecines dites alternatives : les études préliminaires ou de faible qualité/envergure montrent des résultats qui, en moyenne, penchent plutôt du côté positif (et l’industrie associée en fait grand usage) ; mais à mesure que l’on augmente la taille et la qualité des études, les effets allégués commencent à s’effacer, jusqu’à ce que des méta-analyses finissent par démontrer que pratiquement tous les essais cliniques et autres études de bonne qualité concluent à l’absence d’effet.

Il est inévitable que des petites études soient réalisées : quand on essaie quelque chose de nouveau, ce qui est par définition très fréquent en recherche, on ne commence pas par faire de grands échantillons de 2000 personnes. On teste d’abord le concept et les indicateurs sur de petits groupes puis, si les résultats le justifient, on étend l’envergure des expériences. Rien de plus normal, naturel et logique. Mais il faut toujours garder en tête que ces études-là viennent avec un (au moins un) gros astérique…

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