Le Dana-Farber Cancer Institute, une filiale de la Harvard Medical School, cherche à retirer six études scientifiques et à en corriger 31 autres publiées par les meilleurs chercheurs de l'institut, dont son PDG. Les chercheurs sont accusés d'avoir manipulé des images de données avec des méthodes simples, principalement par copier-coller dans un logiciel de retouche d'images, tel qu'Adobe Photoshop.

Les accusations proviennent du détective de données Sholto David et de ses collègues de PubPeer, un forum en ligne permettant aux chercheurs de discuter de publications qui ont souvent servi à repérer des recherches douteuses et des fraudes potentielles. Le 2 janvier, David a publié sur son blog sur l'intégrité de la recherche, For Better Science, une longue liste de manipulations potentielles de données de la part des chercheurs du DFCI. Le message a mis en évidence de nombreux chiffres de données qui semblent contenir des duplications pixel par pixel. Les images prétendument manipulées proviennent de données telles que les Western blots, qui sont utilisées pour détecter et visualiser la présence de protéines dans un mélange complexe.

Barrett Rollins, responsable de l'intégrité de la recherche au DFCI, a déclaré au Harvard Crimson que David avait contacté le DFCI avec des allégations de manipulation de données dans 57 études dirigées par le DFCI. Rollins a déclaré que l'institut est « engagé en faveur d'une culture de responsabilité et d'intégrité » et que « chaque enquête sur l'intégrité de la recherche est examinée de manière approfondie ».

Les allégations visent : Laurie Glimcher, présidente-directrice générale du DFCI, William Hahn, vice-président exécutif et directeur de l'exploitation, Irene Ghobrial, vice-présidente principale pour la médecine expérimentale, et Kenneth Anderson, professeur à la faculté de médecine de Harvard.

Le Wall Street Journal a noté que Rollins, le responsable de l'intégrité, est également co-auteur de deux des études. Il a déclaré au média qu'il était récusé des décisions impliquant ces études.

Au cours de l'examen interne de l'institut, Rollins a déclaré que l'institut avait identifié 38 études dans lesquelles les chercheurs du DFCI étaient principalement responsables de manipulations potentielles. L'institut demande le retrait de six études et contacte des éditeurs scientifiques pour en corriger 31 autres, totalisant 37 études. La seule étude restante sur les 38 est toujours en cours d’examen.

Sur les 19 études restantes identifiées par David, trois ont été innocentées des allégations de manipulation et 16 ont été déterminées comme ayant eu les données en question collectées dans des laboratoires extérieurs au DFCI. Ces études font toujours l'objet d'une enquête, a déclaré Rollins au Harvard Crimson. « Dans la mesure du possible, les responsables de tous les autres laboratoires ont été contactés et nous travaillerons avec eux pour veiller à ce qu'ils corrigent la littérature comme cela est justifié », a écrit Rollins dans un communiqué.

Malgré la découverte de fausses données et d'images manipulées, Rollins a insisté sur le fait que cela ne signifie pas nécessairement qu'une mauvaise conduite scientifique s'est produite et que l'institut n'a pas encore pris une telle décision. La « présence de divergences dans les images d'un article ne constitue pas une preuve de l'intention de tromper d'un auteur », a écrit Rollins. « Cette conclusion ne peut être tirée qu'après un examen minutieux et factuel qui fait partie intégrante de notre réponse. Notre expérience est que les erreurs sont souvent involontaires et ne constituent pas une faute. »

Les méthodes très simples utilisées pour manipuler les données du DFCI sont cependant remarquablement courantes parmi les études scientifiques falsifiées. Les détectives de données sont de mieux en mieux capables de repérer ces manipulations paresseuses, y compris les doublons copiés-collés qui sont parfois pivotés et ajustés en termes de taille, de luminosité et de contraste. Comme Ars l'a récemment rapporté, toutes les revues de l'éditeur Science utilisent désormais un outil basé sur l'IA pour détecter précisément ce type de recyclage d'images, car il est très courant, même s'il est pathétique.