Un postdoc que llamaré Dr. S pasó dos noches reconstruyendo una figura de blot occidental porque el asistente de un revisor marcó una banda duplicada. El archivo crudo mostró que la imagen era limpia; el modelo de diapositivo repitió una etiqueta de banda, no un resultado. Multiplique a Dr. S por los miles de artículos que contienen algo peor. Un análisis de 2016 de mBio de 20.621 artículos biomédicos encontró imágenes problemáticas en el 3,8 por ciento de ellos, con al menos la mitad mostrando signos de manipulación deliberada.
Las herramientas no funcionan como un ojo humano. Son sistemas de visión informática capacitados para detectar regiones duplicadas, rotaciones, flips, flips y ediciones de copia-mover dentro de una sola figura. Proofig y ImageTwin son dos sistemas comerciales ahora utilizados por revistas y editores; la Asociación Internacional de Editores Científicos, Técnicos y Médicos (STM) ha comenzado a integrar comprobaciones de imagen similares a través de su editor intermedio Integrity Hub. Se tarda segundos por figura, no minutos o horas. Esa velocidad es lo que ha cambiado.
Por qué los editores ahora están examinando cada figura
Este estudio, liderado por Elisabeth Bik y sus colegas, examinó artículos de 40 revistas y encontró bandas duplicadas, campos de microscopía reutilizados y secciones giradas o redimensionadas en aproximadamente uno de cada 26 artículos.mBioLos autores estimaron que más de la mitad de las imágenes marcadas sugirieron manipulación intencional, mientras que el resto parecía errores de montaje.
El resultado es que los editores y editores se han trasladado de la muestra a la selección universal. Una revista que procesó casi un par de cientos de imágenes a través del ojo ahora puede ejecutar un problema completo a través de software en una tarde. Esto aumenta la posibilidad de que una figura falsa o fraudulenta sea capturada antes de la publicación. También produce falsos positivos, por lo que las revistas mantienen la revisión humana en el ciclo. La tasa aceptable de falsos positivos depende del campo, el tipo de figura y las apuestas de una retracción. En revistas de biología celular de alto volumen, la tolerancia para la falta de una banda duplicada es cercana a cero; en informes de casos clínicos, una bandera excesiva puede detener una presentación limpia.
Dentro de las nuevas herramientas de análisis de IA
Los métodos básicos se basan en el análisis de imagen forense y la visión por computadora. Un detector divide cada figura en ladrillos, compara las ladrillas para la similitud durante las transformaciones y mapea las regiones que coinciden más de lo esperado. Algunas herramientas también miran las líneas blotas, los paneles de microscopía y los gráficos de citometría de flujo por separado porque cada formato falla de diferentes maneras. La herramienta comercial Proofig anuncia cheques para secciones de imagen duplicadas, giradas y giradas. ImageTwin ofrece un enfoque similar y ha sido probado por los editores para la selección previa a la presentación.Introducción al Integrity Hubproporciona una infraestructura compartida para que los editores puedan revisar los manuscritos con herramientas comunes antes de la revisión editorial.Esta capa compartida es importante porque las fábricas de papel envían la misma cifra fabricada a varias revistas.
Una limitación: estos sistemas son mejores en encontrar regiones duplicadas dentro de un solo papel que en localizar una figura copiada de la publicación de otra persona. Necesitan una base de datos de referencia para capturar la duplicación de cross-paper, y esas bases de datos son desiguales en todas las disciplinas. Un blot occidental de un documento de 2008 puede no ser indexado de una manera que el software pueda buscar rápidamente. Por lo tanto, la tasa base de duplicación detectable es menor que la tasa real. Esa brecha es un problema de infraestructura de datos, no una falta de ambición algorítmica.
La revisión humana sigue decidiendo
Después de que el software marca una figura, un editor o un oficial de integridad de investigación comprueba los archivos originales y pide a los autores datos crudos.Directrices de Imagen Digitalhacer un punto repetidamente: cualquier alteración que cambie la interpretación es inaceptable, mientras que los ajustes de brillo o contraste menores aplicados a la imagen entera suelen ser buenos. Una banda duplicada en una figura puede ser un error de corte y pestaje honesto si el archivo crudo correspondiente es intacto y los datos subyacentes son genuinos. Si el archivo crudo está ausente, las opciones del editor se estrechan y la rechazo se vuelve más probable.
Vi a un laboratorio vecino manejar esto mal. Un antiguo asistente de investigación había pegado una banda de un experimento a otra figura y luego salió de la institución. El investigador principal pasó cuatro semanas reconstruyendo lo que el asistente había hecho, y la revista retiró dos artículos. El PI hizo lo correcto después del hecho. Lo que hacen las nuevas herramientas de IA es mover esa confrontación más cerca de la presentación, antes de que un papel tenga tiempo para influir en un campo.
Esto es parte de un cambio más amplio en las tuberías de envío.La misma infraestructura que ahora ejecuta comprobaciones de imagen está siendo ajustada a las fábricas de papel, un problema cubierto en informes anteriores sobre laRetracciones masivas de Wiley y HindawiLos editores están combinando la forense de imágenes con la verificación del autor y los controles de envío duplicados. Ninguno de estos pasos solo detiene la fabricación; juntos aumentan el coste de obtener una figura falsa.
Qué significa para tu laboratorio
Tratar la integridad de la imagen como un hábito de pre-submisión, no una reflexión posterior.Los pasos prácticos son pequeños, y se alinean con las prácticas de intercambio de datos que la mayoría de los laboratorios ya afirman seguir.
- Mantenga los archivos de imagen crudos y no editados en una carpeta separada de las figuras procesadas, y nunca sobreescriba el archivo crudo.
- Etiquete cada paso de procesamiento en un archivo de texto junto a los datos, incluyendo ajustes de brillo y cortado.
- Execute sus propias cifras a través de una herramienta de comprobación de imagen antes de enviar cuando la revista o su institución ofrezca una.
- Para cada figura, prepare las configuraciones de datos crudos y adquisición para que pueda responder a una consulta de imagen en 48 horas en lugar de tres semanas.
- Si una figura contiene controles reutilizados, anota esto claramente en la leyenda de la figura y en la letra de presentación.
El paso menos cómodo es el último: si detectas un problema en la figura de un colega, dillo antes de que el manuscrito salga del laboratorio.El coste de una conversación incómoda en la presentación es una fracción del coste de una retracción después de la publicación.El miedo de la imagen limpia del Dr. S se resolvió en dos días porque los archivos crudos fueron nombrados correctamente y el cuaderno del laboratorio era legible.El PI cercano pasó cuatro semanas en la misma pregunta porque esos archivos no existían.
Comience con el siguiente manuscrito que su laboratorio enviará, no el que ya está en revisión. Descargue la guía de imagen de la revista, compruebe la herramienta de preparación de la figura y haga una carpeta llamada raw_images con un README.
