英医師、出版保証と再現不能なデータで科学界に波紋:ORASISデバイス開発の疑惑

英医師、出版保証と再現不能なデータで科学界に波紋:ORASISデバイス開発の疑惑

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若き英国人外科医であり発明家でもあるアンカー・カジュリア氏の商業活動が、科学界に重大な懸念を引き起こしています。彼が運営する「HighYieldUK.com」では、費用を支払うことで論文の出版が保証されるサービスが提供されていますが、その透明性には疑問が呈されています。さらに、彼が開発したとされる外科用デバイス「ORASIS」に関する臨床研究データは、その信頼性に重大な疑義が投げかけられています。この状況は、研究、商業的利益、そして科学的誠実性との間の潜在的な対立を浮き彫りにし、科学界および医療界において倫理的な懸念を提起しています。

学術的成功のビジネス化:「HighYieldUK.com」と出版保証の実態

HighYieldUK.comのサービス内容

アンカー・カジュリア氏は、「HighYieldUK.com」を運営しており、体系的レビューとメタアナリシスのマスタークラスを提供しています。このサービスでは、医学部生や若手医師に対し、898ポンドの費用で査読付き論文の出版を保証しています。一部の参加者はこのプログラムをキャリアにとって価値ある投資だと称賛していますが、Retraction Watchの調査によると、カジュリア氏自身の出版物には、盗用、テキストの再利用、または統計的不正の疑いがあるものが少なくとも5件特定されています。

共著論文におけるテキストの重複

特に懸念されているのは、カジュリア氏と学生が共著した論文の結論部分における顕著なテキストの重複です。ある記録されたケースでは、2つの論文の結論部分が112語中105語も同一であり、わずかな変更を加えただけで独立した発見として提示されていました。この慣行は、発表された研究の独創性と誠実性に関する深刻な倫理的問題を提起しています。

データの整合性とデバイス開発:ORASISの事例

ORASISデバイス:有望なイノベーション

カジュリア氏が設立したAvance Innovations社は、外科用デバイス「ORASIS」を開発しました。この3Dプリントされた薄片は、マイクロ流体チャネルを使用して手術部位から一時的に血液を迂回させることで、血管吻合をより迅速かつ安全に行うことを目的としています。初期の宣伝資料では、このデバイスが「FDA登録」済みであり、手術時間を30%短縮し、米国内市場で10億ドル以上のコスト削減をもたらす可能性が示唆されていました。

ORASISデータのMedical Evidence Projectによる分析

しかし、ORASISデバイスを裏付ける唯一の臨床研究(6匹のラットを対象)は、厳しい精査にさらされています。Medical Evidence Projectによる分析では、研究の統計データに、内部的な不整合、不可能なp値、および再現不可能な二次的結果といった重大な問題が明らかになりました。さらに、当初「FDA登録」とされていた記載は、問い合わせ後に、情報が一般的な目的のためだけであるという免責事項に変更されました。

表面下:研究の商業化、エビデンス、そして科学エコシステム

研究における商業的成功の優先の危険性

アンカー・カジュリア氏の事例は、研究が商業的利益と交差する際に、倫理的な綱渡りを強いられることを痛感させます。「HighYieldUK.com」のようなサービスは、出版への近道を提供するかもしれませんが、科学的信頼性の基盤となる厳格な査読プロセスを軽視するリスクをはらんでいます。重点は、真の発見と堅牢な方法論から、資格の迅速な取得へと移行し、キャリアアップのために学術的誠実性が損なわれる可能性のある環境を助長しかねません。

医療機器におけるエビデンスの譲れない基準

ORASISデバイスを巡る疑問は、医療技術開発における信頼性の高い再現可能なエビデンスの絶対的な必要性を強調しています。当初のマーケティング上の主張、「FDA登録」を含むものは、後にデータの不整合と再現不可能性の発見と対照的でした。これは、厳格な規制監督とデータ報告の透明性の重要性を強調しています。患者の安全と公衆衛生が関わる場合、企業は主張の科学的妥当性について責任を問われなければなりません。

より健全な科学エコシステムの育成

カジュリア氏の活動は、より広範な科学コミュニティがそのエコシステムを省察し、強化する機会を提供します。これには、出版技術だけでなく、科学的誠実性の基本原則を強調した、初期キャリア研究者に対する倫理教育の強化が含まれます。査読システムの強化と科学的不正行為に対する迅速かつ断固とした対応体制の確保も最重要です。さらに、研究の商業化とそれに伴う利益相反の管理における透明性の向上が不可欠です。これらの問題に積極的に対処することで、科学コミュニティはその信頼性をより良く守り、公衆の信頼を確保することができます。

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画像: AIによる生成