TEDGlobal 2011
Ben Goldacre: Battling bad science
ベン・ゴールドエイカー：悪い科学とのバトル
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健康についての新しいアドバイスは毎日のように報じられますが、それが正しいかどうかは、どうすれば判るでしょうか。医学博士で疫学者のベン・ゴールドエイカーは、栄養学における極めて明白な問題から、製薬業界における非常に巧妙なトリックまで取り上げ、誤った根拠について矢継ぎ早に紹介します。
Ben Goldacre - Debunker
Ben Goldacre unpicks dodgy scientific claims made by scaremongering journalists, dubious government reports, pharmaceutical corporations, PR companies and quacks. Full bio
Ben Goldacre unpicks dodgy scientific claims made by scaremongering journalists, dubious government reports, pharmaceutical corporations, PR companies and quacks. Full bio
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00:15
So I'm a doctor, but I kind of slipped sideways into research,
0
0
3000
私は医者ですが 研究の道を進んで
00:18
and now I'm an epidemiologist.
1
3000
2000
今では疫学者となりました
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And nobody really knows what epidemiology is.
2
5000
2000
疫学について 誰も理解してくれません
00:22
Epidemiology is the science of how we know in the real world
3
7000
3000
疫学とは 何かが人に良いか悪いかを実社会で
00:25
if something is good for you or bad for you.
4
10000
2000
どう決めるかという科学です
00:27
And it's best understood through example
5
12000
2000
具体例で理解してもらいましょう
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as the science of those crazy, wacky newspaper headlines.
6
14000
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例えば ばかげて珍妙な新聞の見出しにみられる科学について
00:34
And these are just some of the examples.
7
19000
2000
ここに挙げたのはほんの一部です
00:36
These are from the Daily Mail. Every country in the world has a newspaper like this.
8
21000
3000
デイリー・メールからです どの国にもあるような新聞です
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It has this bizarre, ongoing philosophical project
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24000
3000
同紙は奇妙で哲学的ともいえるプロジェクトの最中で
00:42
of dividing all the inanimate objects in the world
10
27000
2000
身の周りのありふれた物を
00:44
into the ones that either cause or prevent cancer.
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29000
3000
ガンの原因とガンを防ぐ物とに分けようとしています
00:47
So here are some of the things they said cause cancer recently:
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32000
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最近 こんな物がガンの原因とされました
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divorce, Wi-Fi, toiletries and coffee.
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34000
2000
離婚 Wi-Fi 化粧品やコーヒー
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Here are some of the things they say prevents cancer:
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36000
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こちらは ガンを防ぐとされた物
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crusts, red pepper, licorice and coffee.
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38000
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パンの皮や唐辛子 甘草やコーヒー
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So already you can see there are contradictions.
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40000
2000
ここで既に 矛盾が生じています
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Coffee both causes and prevents cancer.
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42000
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コーヒーはガンを招くし予防にもなります
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And as you start to read on, you can see
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44000
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読み始めるとわかりますが
01:01
that maybe there's some kind of political valence behind some of this.
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3000
ある種の政治的な意図も隠されています
01:04
So for women, housework prevents breast cancer,
20
49000
2000
女性は家事をすると乳ガンの予防になり
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but for men, shopping could make you impotent.
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51000
3000
男性は買い物に行くと不能になります
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So we know that we need to start
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54000
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こんな話の背後の科学を
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unpicking the science behind this.
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57000
3000
解き明かして行く必要があります
01:15
And what I hope to show
24
60000
2000
お伝えしたいことは
01:17
is that unpicking dodgy claims,
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62000
2000
怪しげな情報を解きほぐし
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unpicking the evidence behind dodgy claims,
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64000
2000
背後にある根拠を明らかにすることは
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isn't a kind of nasty carping activity;
27
66000
3000
面倒なあら探しなどではなく
01:24
it's socially useful,
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69000
2000
社会的に意義あることです
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but it's also an extremely valuable
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71000
2000
また極めて有益な
01:28
explanatory tool.
30
73000
2000
説明の手段となります
01:30
Because real science is all about
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75000
2000
なぜなら本当の科学では他人の研究の
01:32
critically appraising the evidence for somebody else's position.
32
77000
2000
根拠を厳しく評価するからです
01:34
That's what happens in academic journals.
33
79000
2000
これは学術誌上で行われています
01:36
That's what happens at academic conferences.
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81000
2000
学術会議でも行われます
01:38
The Q&A session after a post-op presents data
35
83000
2000
データを示した後の Q&A セッションは
01:40
is often a blood bath.
36
85000
2000
しばしば血の海となります
01:42
And nobody minds that. We actively welcome it.
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87000
2000
気にするどころか むしろ歓迎されます
01:44
It's like a consenting intellectual S&M activity.
38
89000
3000
知的な SM 活動に集中するのです
01:47
So what I'm going to show you
39
92000
2000
これから私の分野である
01:49
is all of the main things,
40
94000
2000
科学的根拠に基づく医療の
01:51
all of the main features of my discipline --
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96000
2000
肝となる原則や特徴について
01:53
evidence-based medicine.
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98000
2000
説明しながら
01:55
And I will talk you through all of these
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100000
2000
その中でそれらの原則や特徴が
01:57
and demonstrate how they work,
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102000
2000
どう作用するのかを示します
01:59
exclusively using examples of people getting stuff wrong.
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104000
3000
間違っている例で説明していきましょう
02:02
So we'll start with the absolute weakest form of evidence known to man,
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107000
3000
まずは権威という 科学的根拠から
02:05
and that is authority.
47
110000
2000
最も遠い例を取り上げます
02:07
In science, we don't care how many letters you have after your name.
48
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3000
科学において 肩書の多さは関係ありません
02:10
In science, we want to know what your reasons are for believing something.
49
115000
3000
何かを信じる その根拠が問題にされるのです
02:13
How do you know that something is good for us
50
118000
2000
何かが健康によい・悪いと
02:15
or bad for us?
51
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2000
何をもって判断しているかです
02:17
But we're also unimpressed by authority,
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122000
2000
しかし権威とはすごいもので
02:19
because it's so easy to contrive.
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124000
2000
容易にでっち上げられるのです
02:21
This is somebody called Dr. Gillian McKeith Ph.D,
54
126000
2000
この人は「ジリアン・マキース博士」
02:23
or, to give her full medical title, Gillian McKeith.
55
128000
3000
もとい「ジリアン・マキース」です
02:26
(Laughter)
56
131000
3000
(笑)
02:29
Again, every country has somebody like this.
57
134000
2000
どこの国にもいるタイプの人です
02:31
She is our TV diet guru.
58
136000
2000
ダイエットの専門家としてテレビに登場し
02:33
She has massive five series of prime-time television,
59
138000
3000
ゴールデンアワーの番組を5本も持ち
02:36
giving out very lavish and exotic health advice.
60
141000
3000
風変わりで金のかかるアドバイスをしていますが
02:39
She, it turns out, has a non-accredited correspondence course Ph.D.
61
144000
3000
アメリカのどこかで 無認定の通信教育を受けて
02:42
from somewhere in America.
62
147000
2000
博士号を取得したことが判明しています
02:44
She also boasts that she's a certified professional member
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149000
2000
アメリカ栄養コンサルタント協会の公認—
02:46
of the American Association of Nutritional Consultants,
64
151000
2000
プロ・メンバーを自称しています
02:48
which sounds very glamorous and exciting.
65
153000
2000
実に華麗なるご経歴ですが
02:50
You get a certificate and everything.
66
155000
2000
認定証などは誰でも入手できます
02:52
This one belongs to my dead cat Hetti. She was a horrible cat.
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157000
2000
これは昔 うちの猫がもらった認定証です
02:54
You just go to the website, fill out the form,
68
159000
2000
ウェブサイトでフォームに記入して
02:56
give them $60, and it arrives in the post.
69
161000
2000
60ドルを支払うと送られてきます
02:58
Now that's not the only reason that we think this person is an idiot.
70
163000
2000
この人が愚かだと思う理由は他にもあります
03:00
She also goes and says things like,
71
165000
2000
緑葉野菜を多く食べた方がいい
03:02
you should eat lots of dark green leaves,
72
167000
2000
なぜなら葉緑素が多くて
03:04
because they contain lots of chlorophyll, and that will really oxygenate your blood.
73
169000
2000
血液を酸化するからと言うのです
03:06
And anybody who's done school biology remembers
74
171000
2000
学校で生物学を学んだ人なら誰でも
03:08
that chlorophyll and chloroplasts
75
173000
2000
葉緑素や葉緑体が酸素を作るのは
03:10
only make oxygen in sunlight,
76
175000
2000
日光を受けたときと知っていますね
03:12
and it's quite dark in your bowels after you've eaten spinach.
77
177000
3000
さて食べたホウレンソウの行き先の体内はとても暗いのです
03:15
Next, we need proper science, proper evidence.
78
180000
3000
次に 適切な引用と根拠とが必要です
03:18
So, "Red wine can help prevent breast cancer."
79
183000
2000
「赤ワインは乳がんを予防する」
03:20
This is a headline from the Daily Telegraph in the U.K.
80
185000
2000
デイリー・テレグラフの見出しです
03:22
"A glass of red wine a day could help prevent breast cancer."
81
187000
3000
毎日一杯の赤ワインが乳がんを予防するというのです
03:25
So you go and find this paper, and what you find
82
190000
2000
元の論文を探すとそれは確かに
03:27
is it is a real piece of science.
83
192000
2000
一本の学術論文です
03:29
It is a description of the changes in one enzyme
84
194000
3000
ある酵素の働きを調べた論文で
03:32
when you drip a chemical extracted from some red grape skin
85
197000
3000
赤いぶどうの皮から抽出した物質を
03:35
onto some cancer cells
86
200000
2000
ある種のがん細胞に与えた結果について
03:37
in a dish on a bench in a laboratory somewhere.
87
202000
3000
ある実験室の実験台の皿の中での結果です
03:40
And that's a really useful thing to describe
88
205000
2000
科学的な論文に記述するに値する
03:42
in a scientific paper,
89
207000
2000
重要なことですが
03:44
but on the question of your own personal risk
90
209000
2000
赤ワインを飲んで
03:46
of getting breast cancer if you drink red wine,
91
211000
2000
乳がんになるのかという問題については
03:48
it tells you absolutely bugger all.
92
213000
2000
何も述べていません
03:50
Actually, it turns out that your risk of breast cancer
93
215000
2000
実は 少しでもアルコールを取るたびに
03:52
actually increases slightly
94
217000
2000
ガンのリスクはわずかながら
03:54
with every amount of alcohol that you drink.
95
219000
2000
増大することがわかっています
03:56
So what we want is studies in real human people.
96
221000
4000
本当の人での研究が望まれます
04:00
And here's another example.
97
225000
2000
別の例を紹介します
04:02
This is from Britain's leading diet and nutritionist in the Daily Mirror,
98
227000
3000
イギリスで指導的なダイエットや栄養の専門家が
04:05
which is our second biggest selling newspaper.
99
230000
2000
英国2位のデイリー・ミラー紙に載せた記事
04:07
"An Australian study in 2001
100
232000
2000
2001 年のオーストラリアでの研究では
04:09
found that olive oil in combination with fruits, vegetables and pulses
101
234000
2000
オリーブ油と果物・野菜・豆を取っていると
04:11
offers measurable protection against skin wrinklings."
102
236000
2000
皮膚のしわに対する予防として有意な差が得られた
04:13
And then they give you advice:
103
238000
2000
と記し こんなアドバイスを与えています
04:15
"If you eat olive oil and vegetables, you'll have fewer skin wrinkles."
104
240000
2000
オリーブ油と野菜で皮膚のしわが減ります
04:17
And they very helpfully tell you how to go and find the paper.
105
242000
2000
ありがたいことに 論文の所在も示されています
04:19
So you go and find the paper, and what you find is an observational study.
106
244000
3000
その論文を見つけるとそれは観察研究です
04:22
Obviously nobody has been able
107
247000
2000
1930 年に遡って
04:24
to go back to 1930,
108
249000
2000
ある産科病棟を選んで
04:26
get all the people born in one maternity unit,
109
251000
3000
その半分には大量の果物と野菜とオリーブ油を食べさせ
04:29
and half of them eat lots of fruit and veg and olive oil,
110
254000
2000
残り半分にはマクドナルドを食べさせて
04:31
and then half of them eat McDonald's,
111
256000
2000
後でどれほどのしわが生じるかを
04:33
and then we see how many wrinkles you've got later.
112
258000
2000
比較することができないのは明らかです
04:35
You have to take a snapshot of how people are now.
113
260000
2000
人びとの現状を捉えるしかないのです
04:37
And what you find is, of course,
114
262000
2000
そしてわかったことは 確かにー
04:39
people who eat veg and olive oil have fewer skin wrinkles.
115
264000
3000
野菜とオリーブ油を食べる人たちにはしわが少ないのですが
04:42
But that's because people who eat fruit and veg and olive oil,
116
267000
3000
それは果物や野菜やオリーブ油を食べる人たちが
04:45
they're freaks, they're not normal, they're like you;
117
270000
3000
皆さんのような変わり者で こんなイベントに
04:48
they come to events like this.
118
273000
2000
集まるような人だからです
04:50
They are posh, they're wealthy, they're less likely to have outdoor jobs,
119
275000
3000
上流育ちで豊かで 屋外で仕事することは少なく
04:53
they're less likely to do manual labor,
120
278000
2000
何か手を使う仕事ではないでしょう
04:55
they have better social support, they're less likely to smoke --
121
280000
2000
手厚い社会の支援を受け 喫煙しない人が多く
04:57
so for a whole host of fascinating, interlocking
122
282000
2000
つまり 魅力的で 相互に関わり合う多くの—
04:59
social, political and cultural reasons,
123
284000
2000
社会的政治的 そして文化的理由から
05:01
they are less likely to have skin wrinkles.
124
286000
2000
この人たちはしわが少ないのです
05:03
That doesn't mean that it's the vegetables or the olive oil.
125
288000
2000
野菜やオリーブ油のおかげではありません
05:05
(Laughter)
126
290000
2000
(笑)
05:07
So ideally what you want to do is a trial.
127
292000
3000
そこで理想的には治験をすればいいわけです
05:10
And everybody thinks they're very familiar with the idea of a trial.
128
295000
2000
治験という考え方はご存知のことでしょう
05:12
Trials are very old. The first trial was in the Bible -- Daniel 1:12.
129
297000
3000
歴史は古く 最初の治験は聖書のダニエル書に記されています
05:15
It's very straightforward -- you take a bunch of people, you split them in half,
130
300000
2000
とても単純に 多くの人を集め 半分に分け
05:17
you treat one group one way, you treat the other group the other way,
131
302000
2000
一群をある方法で 残りは別の方法で手当し
05:19
and a little while later, you follow them up
132
304000
2000
しばらく経ったら
05:21
and see what happened to each of them.
133
306000
2000
追跡調査で様子を調べます
05:23
So I'm going to tell you about one trial,
134
308000
2000
ここ十年イギリスのメディアにおいて
05:25
which is probably the most well-reported trial
135
310000
2000
最も多く取り上げられた
05:27
in the U.K. news media over the past decade.
136
312000
2000
ある治験について話します
05:29
And this is the trial of fish oil pills.
137
314000
2000
魚油(ぎょゆ)カプセルについての治験です
05:31
And the claim was fish oil pills improve school performance and behavior
138
316000
2000
普通の子どもたちの成績と行動が
05:33
in mainstream children.
139
318000
2000
魚油カプセルで改善するというのです
05:35
And they said, "We've done a trial.
140
320000
2000
「治験も行っている すべての結果は
05:37
All the previous trials were positive, and we know this one's gonna be too."
141
322000
2000
有効性を示し 今回もそうなるだろう」
05:39
That should always ring alarm bells.
142
324000
2000
要注意ポイントです
05:41
Because if you already know the answer to your trial, you shouldn't be doing one.
143
326000
3000
結果が事前にわかっているなら治験をするべきではありません
05:44
Either you've rigged it by design,
144
329000
2000
設計が偏っているのか
05:46
or you've got enough data so there's no need to randomize people anymore.
145
331000
3000
すでにデータが十分でランダム試験が必要ないのか ということ
05:49
So this is what they were going to do in their trial.
146
334000
3000
さて彼らの治験ではこんなことを計画していました
05:52
They were taking 3,000 children,
147
337000
2000
3000人の子どもに対して
05:54
they were going to give them all these huge fish oil pills,
148
339000
2000
全員にこの魚油カプセルを与えます
05:56
six of them a day,
149
341000
2000
一日 6 粒ずつ
05:58
and then a year later, they were going to measure their school exam performance
150
343000
3000
一年後に学校の試験成績を評価します
06:01
and compare their school exam performance
151
346000
2000
カプセルを投与しなかった場合に
06:03
against what they predicted their exam performance would have been
152
348000
2000
予想される成績と
06:05
if they hadn't had the pills.
153
350000
3000
比較するというのです
06:08
Now can anybody spot a flaw in this design?
154
353000
3000
この設計の問題点がわかる方はいますか？
06:11
And no professors of clinical trial methodology
155
356000
3000
医学的治験のプロの方でなくても
06:14
are allowed to answer this question.
156
359000
2000
お答えください
06:16
So there's no control; there's no control group.
157
361000
2000
コントロール 対比グループがないのですね
06:18
But that sounds really techie.
158
363000
2000
専門的なご回答でした
06:20
That's a technical term.
159
365000
2000
専門用語ですね
06:22
The kids got the pills, and then their performance improved.
160
367000
2000
カプセルを飲んで子どもの成績が向上したら
06:24
What else could it possibly be if it wasn't the pills?
161
369000
3000
カプセル以外に何か理由が考えられるでしょうか
06:27
They got older. We all develop over time.
162
372000
3000
大きくなった 年々成長していきますからね
06:30
And of course, also there's the placebo effect.
163
375000
2000
そして プラセボ(偽薬)効果もあります
06:32
The placebo effect is one of the most fascinating things in the whole of medicine.
164
377000
2000
医学の中で プラセボは実に魅力的です
06:34
It's not just about taking a pill, and your performance and your pain getting better.
165
379000
3000
薬を摂取して成績や苦痛が良くなるというだけではなく
06:37
It's about our beliefs and expectations.
166
382000
2000
人の信念と期待とが関わります
06:39
It's about the cultural meaning of a treatment.
167
384000
2000
手当ての文化的意味合いにも関わります
06:41
And this has been demonstrated in a whole raft of fascinating studies
168
386000
3000
ある種のプラセボ効果を他と比較する素晴らしい研究が
06:44
comparing one kind of placebo against another.
169
389000
3000
多数行われて このことが示されてきました
06:47
So we know, for example, that two sugar pills a day
170
392000
2000
例えば胃潰瘍に対して毎日二錠の砂糖玉は
06:49
are a more effective treatment for getting rid of gastric ulcers
171
394000
2000
一日一錠よりも効くことが
06:51
than one sugar pill.
172
396000
2000
わかっています
06:53
Two sugar pills a day beats one sugar pill a day.
173
398000
2000
砂糖玉二錠は一錠より勝るのです
06:55
And that's an outrageous and ridiculous finding, but it's true.
174
400000
3000
とっぴでばかげた結果ですが これは真実です
06:58
We know from three different studies on three different types of pain
175
403000
2000
独立した三つの研究で
07:00
that a saltwater injection is a more effective treatment for pain
176
405000
3000
三種類の異なる痛みに対して 塩水の注射が砂糖玉よりも—
07:03
than taking a sugar pill, taking a dummy pill that has no medicine in it --
177
408000
4000
薬効成分を含まない砂糖玉よりも効くことがわかっています
07:07
not because the injection or the pills do anything physically to the body,
178
412000
3000
注射も薬も肉体的には何も作用しませんが
07:10
but because an injection feels like a much more dramatic intervention.
179
415000
3000
注射の方が劇的な手当と感じられるのです
07:13
So we know that our beliefs and expectations
180
418000
2000
こんなふうに我々の信念と期待とは
07:15
can be manipulated,
181
420000
2000
誘導されるので
07:17
which is why we do trials
182
422000
2000
治験においては
07:19
where we control against a placebo --
183
424000
2000
プラセボを対比実験に用いて
07:21
where one half of the people get the real treatment
184
426000
2000
半分の人は本当の処置を受け
07:23
and the other half get placebo.
185
428000
2000
残り半分はプラセボを受けるようにします
07:25
But that's not enough.
186
430000
3000
実は これだけでは不十分です
07:28
What I've just shown you are examples of the very simple and straightforward ways
187
433000
3000
今ご紹介したのは非常に単純でわかりやすい実例でした
07:31
that journalists and food supplement pill peddlers
188
436000
2000
メディアとサプリメント業者と
07:33
and naturopaths
189
438000
2000
自然療法の医師とが
07:35
can distort evidence for their own purposes.
190
440000
3000
自分の目的のために根拠を歪曲できますが
07:38
What I find really fascinating
191
443000
2000
実に興味深いことに
07:40
is that the pharmaceutical industry
192
445000
2000
製薬業界もまた
07:42
uses exactly the same kinds of tricks and devices,
193
447000
2000
同種のトリックと仕掛けを
07:44
but slightly more sophisticated versions of them,
194
449000
3000
さらに洗練された方法で用います
07:47
in order to distort the evidence that they give to doctors and patients,
195
452000
3000
命に関わる重要な判断が行われる際に
07:50
and which we use to make vitally important decisions.
196
455000
3000
医師や患者が用いる情報を歪めてしまうのです
07:53
So firstly, trials against placebo:
197
458000
2000
まず最初に偽薬に対する治験から
07:55
everybody thinks they know that a trial should be
198
460000
2000
治験は新薬を偽薬と対比するものであると
07:57
a comparison of your new drug against placebo.
199
462000
2000
誰もが考えます
07:59
But actually in a lot of situations that's wrong.
200
464000
2000
実は多くの場合これは誤りです
08:01
Because often we already have a very good treatment that is currently available,
201
466000
3000
すでに非常によい治療法があることが多いので
08:04
so we don't want to know that your alternative new treatment
202
469000
2000
何もしないよりも新しい治療法が良い
08:06
is better than nothing.
203
471000
2000
ということが知りたいわけではないのです
08:08
We want to know that it's better than the best currently available treatment that we have.
204
473000
3000
知りたいのは現在最良の治療法よりも良いのかどうかです
08:11
And yet, repeatedly, you consistently see people doing trials
205
476000
3000
それなのに 未だに偽薬に対する治験が
08:14
still against placebo.
206
479000
2000
繰り返し行われています
08:16
And you can get license to bring your drug to market
207
481000
2000
認可されて上市された薬であっても
08:18
with only data showing that it's better than nothing,
208
483000
2000
何もしないよりも有効というデータだけでは
08:20
which is useless for a doctor like me trying to make a decision.
209
485000
3000
医師が判断するための役には立ちません
08:23
But that's not the only way you can rig your data.
210
488000
2000
データを操作する方法はそれに留まりません
08:25
You can also rig your data
211
490000
2000
新しい薬の比較対象を
08:27
by making the thing you compare your new drug against
212
492000
2000
ろくでもない条件としても
08:29
really rubbish.
213
494000
2000
データ操作ができます
08:31
You can give the competing drug in too low a dose,
214
496000
2000
競合薬の投与量を極端に減らし
08:33
so that people aren't properly treated.
215
498000
2000
治療効果が出ないようにすることや
08:35
You can give the competing drug in too high a dose,
216
500000
2000
競合薬の投与量を極端に増やし
08:37
so that people get side effects.
217
502000
2000
副作用が出るようにすることもできます
08:39
And this is exactly what happened
218
504000
2000
これは統合失調症に対する
08:41
which antipsychotic medication for schizophrenia.
219
506000
2000
抗精神病薬で実際に行われたことです
08:43
20 years ago, a new generation of antipsychotic drugs were brought in
220
508000
3000
20年前 新しい世代の抗精神病薬がもたらされ
08:46
and the promise was that they would have fewer side effects.
221
511000
3000
副作用が少ないと期待されていました
08:49
So people set about doing trials of these new drugs
222
514000
2000
この新薬と旧薬を比較する治験が
08:51
against the old drugs,
223
516000
2000
開始されましたが 古い薬のほうは—
08:53
but they gave the old drugs in ridiculously high doses --
224
518000
2000
信じ難いほど大量の投与でした
08:55
20 milligrams a day of haloperidol.
225
520000
2000
ハロペリドールを一日 20 mg です
08:57
And it's a foregone conclusion,
226
522000
2000
そんな大量投与をすれば
08:59
if you give a drug at that high a dose,
227
524000
2000
副作用が多く現れ 新薬が優れたものに
09:01
that it will have more side effects and that your new drug will look better.
228
526000
3000
見えるのは 最初からわかっていることです
09:04
10 years ago, history repeated itself, interestingly,
229
529000
2000
興味深いことに10年後に歴史は繰り返し
09:06
when risperidone, which was the first of the new-generation antipscyhotic drugs,
230
531000
3000
新世代の抗精神薬であるリスペリドンの特許が切れ
09:09
came off copyright, so anybody could make copies.
231
534000
3000
誰もが作れるようになりました
09:12
Everybody wanted to show that their drug was better than risperidone,
232
537000
2000
誰もが自分たちの薬はリスペリドンよりも
09:14
so you see a bunch of trials comparing new antipsychotic drugs
233
539000
3000
優れていることを示そうとして多くの治験が行われ
09:17
against risperidone at eight milligrams a day.
234
542000
2000
8 mg のリスペリドンが投与されました
09:19
Again, not an insane dose, not an illegal dose,
235
544000
2000
狂気の投与量でも違法な投与量でもありませんが
09:21
but very much at the high end of normal.
236
546000
2000
しかし基準の上限近くです
09:23
And so you're bound to make your new drug look better.
237
548000
3000
こうして新薬の方が優れているという結果を導くわけです
09:26
And so it's no surprise that overall,
238
551000
3000
ですから 業界が資金を提供した治験は
09:29
industry-funded trials
239
554000
2000
独立な資金による治験と比べて
09:31
are four times more likely to give a positive result
240
556000
2000
4倍も肯定的な結果が出るというのも
09:33
than independently sponsored trials.
241
558000
3000
驚くことではありません
09:36
But -- and it's a big but --
242
561000
3000
しかし —大きなポイントです— しかし
09:39
(Laughter)
243
564000
2000
(笑)
09:41
it turns out,
244
566000
2000
実際のところ
09:43
when you look at the methods used by industry-funded trials,
245
568000
3000
業界資金の治験で用いられている方法は
09:46
that they're actually better
246
571000
2000
独立資金の治験よりもより
09:48
than independently sponsored trials.
247
573000
2000
優れていることが明らかなのです
09:50
And yet, they always manage to to get the result that they want.
248
575000
3000
それにも関わらず 望む結果が得られている
09:53
So how does this work?
249
578000
2000
どういうことでしょうか
09:55
How can we explain this strange phenomenon?
250
580000
3000
この奇妙な現象をどうやって説明したら良いのでしょうか
09:58
Well it turns out that what happens
251
583000
2000
実は否定的なデータが治験の途中で
10:00
is the negative data goes missing in action;
252
585000
2000
消えてしまうことが明らかになりました
10:02
it's withheld from doctors and patients.
253
587000
2000
医師や患者が伏せるのです
10:04
And this is the most important aspect of the whole story.
254
589000
2000
ここが最も重要な箇所で
10:06
It's at the top of the pyramid of evidence.
255
591000
2000
積み上げた論証全てに関わります
10:08
We need to have all of the data on a particular treatment
256
593000
3000
ある治療が本当に効果があるかどうかを知るためには
10:11
to know whether or not it really is effective.
257
596000
2000
すべての関連データが必要です
10:13
And there are two different ways that you can spot
258
598000
2000
二つの異なった方法で 治験中に—
10:15
whether some data has gone missing in action.
259
600000
2000
データが消えていることを指摘できます
10:17
You can use statistics, or you can use stories.
260
602000
3000
統計によるものとストーリーによるものです
10:20
I personally prefer statistics, so that's what I'm going to do first.
261
605000
2000
私は統計が好きなので まずそちらから
10:22
This is something called funnel plot.
262
607000
2000
このグラフをファネル・プロットと呼びます
10:24
And a funnel plot is a very clever way of spotting
263
609000
2000
このプロットは小規模の否定的な結果が
10:26
if small negative trials have disappeared, have gone missing in action.
264
611000
3000
治験の途中で消滅してしまったことをとても巧みに示します
10:29
So this is a graph of all of the trials
265
614000
2000
このグラフはある処置について行われた
10:31
that have been done on a particular treatment.
266
616000
2000
全ての治験を描いたものです
10:33
And as you go up towards the top of the graph,
267
618000
2000
グラフの上の方に向かって
10:35
what you see is each dot is a trial.
268
620000
2000
全ての点がひとつずつの治験です
10:37
And as you go up, those are the bigger trials, so they've got less error in them.
269
622000
3000
上のものほど大規模治験で誤差が小さいものです
10:40
So they're less likely to be randomly false positives, randomly false negatives.
270
625000
3000
つまりランダムな擬陽性や擬陰性が生じることは考えにくく
10:43
So they all cluster together.
271
628000
2000
このように点が集まります
10:45
The big trials are closer to the true answer.
272
630000
2000
大規模な治験は真の結果に近いのです
10:47
Then as you go further down at the bottom,
273
632000
2000
下に降りるほど
10:49
what you can see is, over on this side, the spurious false negatives,
274
634000
3000
こちら側にはばらつきによるマイナスの値が
10:52
and over on this side, the spurious false positives.
275
637000
2000
こちらにはばらつきによるプラスが表れます
10:54
If there is publication bias,
276
639000
2000
ここに出版バイアスがある場合には
10:56
if small negative trials have gone missing in action,
277
641000
3000
小規模治験のマイナスの結果が治験から消えて
10:59
you can see it on one of these graphs.
278
644000
2000
こんなグラフのようになります
11:01
So you can see here that the small negative trials
279
646000
2000
こちらの左の下側にあるべき
11:03
that should be on the bottom left have disappeared.
280
648000
2000
小規模な否定的治験がありません
11:05
This is a graph demonstrating the presence of publication bias
281
650000
3000
この出版バイアスの研究におけるこのグラフには
11:08
in studies of publication bias.
282
653000
2000
出版バイアスが現れています
11:10
And I think that's the funniest epidemiology joke
283
655000
2000
これが疫学業界で耳にした中で
11:12
that you will ever hear.
284
657000
2000
最高のジョークだと思います
11:14
That's how you can prove it statistically,
285
659000
2000
これが統計による証明でした
11:16
but what about stories?
286
661000
2000
ストーリーはどうでしょう
11:18
Well they're heinous, they really are.
287
663000
2000
実に悪質なストーリーです
11:20
This is a drug called reboxetine.
288
665000
2000
レボゼチンという薬があります
11:22
This is a drug that I myself have prescribed to patients.
289
667000
2000
わたし自身 患者さんにこの薬を処方しました
11:24
And I'm a very nerdy doctor.
290
669000
2000
わたしはとてもマニアックな医者なので
11:26
I hope I try to go out of my way to try and read and understand all the literature.
291
671000
3000
関係する文献を全部読みたいと考えました
11:29
I read the trials on this. They were all positive. They were all well-conducted.
292
674000
3000
治験報告を読むと全てが肯定的で 適切に行われていました
11:32
I found no flaw.
293
677000
2000
欠点は何もみつかりません
11:34
Unfortunately, it turned out,
294
679000
2000
残念なことに 多くの治験の結果が
11:36
that many of these trials were withheld.
295
681000
2000
伏せられていたことがわかりました
11:38
In fact, 76 percent
296
683000
2000
実際 この薬に関しては
11:40
of all of the trials that were done on this drug
297
685000
2000
全体のうち 76% の治験が
11:42
were withheld from doctors and patients.
298
687000
2000
医師と患者によって伏せられておりました
11:44
Now if you think about it,
299
689000
2000
こんなことを考えてみてください
11:46
if I tossed a coin a hundred times,
300
691000
2000
コインを百回投げるとして
11:48
and I'm allowed to withhold from you
301
693000
2000
半分の結果を隠すことが
11:50
the answers half the times,
302
695000
2000
許されるのなら 持っているコインは—
11:52
then I can convince you
303
697000
2000
両側が表でできていると
11:54
that I have a coin with two heads.
304
699000
2000
信じさせることができます
11:56
If we remove half of the data,
305
701000
2000
結果の半分を隠してしまったら
11:58
we can never know what the true effect size of these medicines is.
306
703000
3000
ある薬の真の効果はまったくわかりません
12:01
And this is not an isolated story.
307
706000
2000
この手の話はこの一件だけではなく
12:03
Around half of all of the trial data on antidepressants has been withheld,
308
708000
4000
抗うつ剤の治験データの半分は隠されています
12:07
but it goes way beyond that.
309
712000
2000
それに留まりません
12:09
The Nordic Cochrane Group were trying to get a hold of the data on that
310
714000
2000
北欧コクラングループは隠されたデータを—
12:11
to bring it all together.
311
716000
2000
探し 全てをまとめようとしました
12:13
The Cochrane Groups are an international nonprofit collaboration
312
718000
3000
コクラングループというのは国際的な非利益の共同研究で
12:16
that produce systematic reviews of all of the data that has ever been shown.
313
721000
3000
公開された全てのデータの体系的なレビューを作成しています
12:19
And they need to have access to all of the trial data.
314
724000
3000
そして全ての治験データを入手できる必要があります
12:22
But the companies withheld that data from them,
315
727000
3000
でも製薬会社はデータを公表しません
12:25
and so did the European Medicines Agency
316
730000
2000
欧州医薬品庁も
12:27
for three years.
317
732000
2000
3年に渡り公表しませんでした
12:29
This is a problem that is currently lacking a solution.
318
734000
3000
この問題に関して今は解決策がありません
12:32
And to show how big it goes, this is a drug called Tamiflu,
319
737000
3000
これがどれほど重大かというと これはタミフルです
12:35
which governments around the world
320
740000
2000
世界中の政府がこの薬に
12:37
have spent billions and billions of dollars on.
321
742000
2000
何十億ドルも費やしています
12:39
And they spend that money on the promise
322
744000
2000
この薬がインフルエンザの
12:41
that this is a drug which will reduce the rate
323
746000
2000
重症化を防ぐと期待して
12:43
of complications with flu.
324
748000
2000
出費しているのです
12:45
We already have the data
325
750000
2000
これまでのデータによればこの薬は
12:47
showing that it reduces the duration of your flu by a few hours.
326
752000
2000
インフルエンザの期間を数時間短縮します
12:49
But I don't really care about that. Governments don't care about that.
327
754000
2000
でも私も政府もそんなことは問題にしません
12:51
I'm very sorry if you have the flu, I know it's horrible,
328
756000
3000
インフルエンザにかかってつらいのは可哀想ですが
12:54
but we're not going to spend billions of dollars
329
759000
2000
インフルエンザの発症期間を
12:56
trying to reduce the duration of your flu symptoms
330
761000
2000
たかだか半日短縮するために
12:58
by half a day.
331
763000
2000
何十億ドルも使うことはないでしょう
13:00
We prescribe these drugs, we stockpile them for emergencies
332
765000
2000
この薬を処方し 緊急事態に備えて
13:02
on the understanding that they will reduce the number of complications,
333
767000
2000
大量に貯蔵して 合併症すなわち肺炎や死者を
13:04
which means pneumonia and which means death.
334
769000
3000
減らせるという理解に基づいてのことです
13:07
The infectious diseases Cochrane Group, which are based in Italy,
335
772000
3000
イタリアを拠点とするコクラン感染症グループは
13:10
has been trying to get
336
775000
2000
利用可能な形式で全てのデータを
13:12
the full data in a usable form out of the drug companies
337
777000
3000
製薬会社から得て この薬が有効かどうかを
13:15
so that they can make a full decision
338
780000
3000
判断できるようにしようと
13:18
about whether this drug is effective or not,
339
783000
2000
試みてきましたが
13:20
and they've not been able to get that information.
340
785000
3000
その情報は未だに得られていません
13:23
This is undoubtedly
341
788000
2000
疑うことなく
13:25
the single biggest ethical problem
342
790000
3000
今日の医学における
13:28
facing medicine today.
343
793000
2000
最大の倫理問題です
13:30
We cannot make decisions
344
795000
3000
情報が全てなければ
13:33
in the absence of all of the information.
345
798000
4000
判断することはできません
13:37
So it's a little bit difficult from there
346
802000
3000
そこから何か肯定的な結論を
13:40
to spin in some kind of positive conclusion.
347
805000
4000
導きだすのは大変に困難です
13:44
But I would say this:
348
809000
4000
でもこういうことは言えます
13:48
I think that sunlight
349
813000
3000
陽の光ほど
13:51
is the best disinfectant.
350
816000
2000
効果的な殺菌剤はない
13:53
All of these things are happening in plain sight,
351
818000
3000
全てのことはこうして丸見えになってきて
13:56
and they're all protected
352
821000
2000
ただ単調な作業という力の
13:58
by a force field of tediousness.
353
823000
3000
場のようなもので守られています
14:01
And I think, with all of the problems in science,
354
826000
2000
科学の全ての問題に対して
14:03
one of the best things that we can do
355
828000
2000
我々のできる最良のことは
14:05
is to lift up the lid,
356
830000
2000
蓋を開けてあちこちを触れてみたり
14:07
finger around in the mechanics and peer in.
357
832000
2000
覗き込むことだと思います
14:09
Thank you very much.
358
834000
2000
ありがとうございます
14:11
(Applause)
359
836000
3000
(拍手)
ABOUT THE SPEAKER
Ben Goldacre - DebunkerBen Goldacre unpicks dodgy scientific claims made by scaremongering journalists, dubious government reports, pharmaceutical corporations, PR companies and quacks.
Why you should listen
"It was the MMR story that finally made me crack," begins the Bad Science manifesto, referring to the sensationalized -- and now-refuted -- link between vaccines and autism. With that sentence Ben Goldacre fired the starting shot of a crusade waged from the pages of The Guardian from 2003 to 2011, on an addicitve Twitter feed, and in bestselling books, including Bad Science and his latest, Bad Pharma, which puts the $600 billion global pharmaceutical industry under the microscope. What he reveals is a fascinating, terrifying mess.
Goldacre was trained in medicine at Oxford and London, and works as an academic in epidemiology. Helped along by this inexhaustible supply of material, he also travels the speaking circuit, promoting skepticism and nerdish curiosity with fire, wit, fast delivery and a lovable kind of exasperation. (He might even convince you that real science, sober reporting and reason are going to win in the end.)
As he writes, "If you're a journalist who misrepresents science for the sake of a headline, a politician more interested in spin than evidence, or an advertiser who loves pictures of molecules in little white coats, then beware: your days are numbered."
Ben Goldacre | Speaker | TED.com