Ata, Mustafa Y. (2019) EDA ile in vivo deney tasarımı

Önsöz

Hayvan araştırmalarına ilişkin mesleki incelemeden geçmiş yayınların niteliğini değerlendiren bir tarama çalışması[1], deneysel tasarım, istatistiksel çözümleme, ve çalışmaların raporlaştırılmasındaki yetersizlik nedenleri ile yinelenebilirlik niteliğinden yoksun, mali kaynak ve hayvan kaybıolarak nitelendirilecek araştırmaların %40 gibi yüksek  bir oranda olduğunu bildiriyor. Seçkin dergilerde yayınlanmayan çalışmalar hesaba katılacak olursa, söz konusu oranın çok daha yüksek çıkacağı açıktır.

Bu oranı azaltma yönündeki çabaların bir sonucu olarak, National Center for Replacement, Reducement, and Refinement in Animal Research (NC3Rs) öncülüğünde, yayınların niteliğini iyileştirmek üzere ARRIVE (Animal Research: Reporting of In Vivo Experiments) ilkeleri[2] geliştirildi ve birçok dergi bu ilkeleri benimsedi. Ancak yine bir tarama çalışması[3], çalışma kapsamındaki hiçbir yayının, ARRIVE kontrol listesindeki öğelerin % 100’ünü tam olarak içermediğini, yanlılıkla ilgili ölçütlerin yeterince bildirilmediğini ve dolayısı ile dergilerin ARRIVE ilkelerine verdiği desteğin, raporlama kalitesinde anlamlı bir iyileşme sağlayamadığını ve hayvan araştırmalarında süregelen israfın devam ettiğini göstermektedir.

ARRIVE ilkelerine tam bir uyumun sağlanamaması, yalnızca yayınlanan çalışmaların kaynak ve hayvan kaybı ile sonlanmadığı anlamına gelir. Eğer amaç, gerçekten de denek olarak kullanılan hayvanların israfını önlemek ise, bu konuda alınacak önlemlerin, bir değerlendiricinin önüne konan bir raporla sonlanan bir araştırma sürecinin en başından itibaren devrede olması gerekir. Günümüzde hayvanlar üzerinde deney yapmayı düşünen bir araştırmacı, öncelikle, çalışmayı çatısı altında yürüteceği kuruluşun etik kurulundan onay almak zorundadır. Bir etik kurulun onayını alabilmek için araştırmacının uyması gereken ilkeler ve kurallar, dergilerin benimsediği ARRIVE ilkelerinin çoğunu da kapsar. Bu tür önlemlerin de yukarıda belirtilen olumsuz durumu ortadan kaldırmadığı anlaşılıyor.

Bilimsel niteliği tartışmalı araştırmalara onay veren etik kurul üyelerinin ya da bu araştırmaların yayınlanmasına izin veren dergi editörlerinin üstlendikleri sorumlulukları yerine getirmek için sahip olmaları gereken nitelikler açısından yetersiz olduklarını tartışmak sorunun çözümüne yardımı olmayan kolaycı bir yaklaşım olur. Yirmi maddeden oluşan ARRIVE ilkelerinin üçte biri deneysel tasarım ve istatistiksel çözümleme alanında uzmanlık bilgisi gerektiren ilkelerdir ve etik kurulların oluşturulmasında üyeler arasında bir istatistik uzmanının da bulunması istenir. Diyelim ki, her etik kurulda uzman bir istatistikçi var. Eğer etik kurula başvuruda bulunan her araştırmacı da uzman bir istatistikçiden yardım alabiliyorsa bunun bir anlamı olur. Aksi durumda, etik kurulda uzman bir istatistikçinin bulunması, çözülmeye çalışılan sorundan çok daha büyük başka sorunlara yol açabilir. Kısacası, söz konusu sorunun çözümü; bir araştırmanın tasarımı, yürütülmesi, verilerinin çözümlenmesi, sonuçlarının yayınlanması, değerlendirmesiyle ilgili her kesin, istatistiksel yardıma gereksinim duyduğunda, bu yardımı alabileceği nitelikli bir istatistik danışmanına ulaşabilmesine bağlı. Ancak mantıksal açıdan tutarlı görünen bu çözüm önerisi de, bu istemi karşılayacak sayıda istatistik danışmanı yetiştirilemeyeceğine göre, doğrudan uygulanamaz. O zaman, bu sorunun çözümü için geriye kalan tek yol, bundan kırk yıl kadar önce gördüğüm bir düş olan, ama bu gün gerçekleşmesi için her koşulun hazır bulunduğu sanal istatistik danışmanı düşünü gerçek yaşama geçirmektir.

İlk gördüğüm günden beri gerçekleştirilebilir olduğundan kuşku duymadığım bu düşü kendi başıma gerçekleştirmem söz konusu olamazdı. Yakın çevremde aynı düşü benimle paylaşacak kişilerle ne yazık ki karşılaşamadım ve sanal istatistik danışmanı benim için bir düş olarak kaldı. Kırk yıldan fazla süren ders verme yükümlülüğüm sona erdikten sonra, kalan öğrenme gücümü ve çalışma zamanımın tümünü, akademik düşlerimin gerçekleşmesi yönünde harcama özgürlüğüne kavuşunca, doğal olarak gündemimdeki ilk sırayı sanal istatistik danışmanı düşümü güncellemek aldı. Böyle bir düşü gören ilk ve tek kişi olamayacağımı bilerek son kırk yılda bu konuda yazılan, çizilen ve yapılanları taradığımda, henüz son noktaya gelinemediğini, ancak çok önemli adımlar atıldığını ve gerekli alt yapının hazır olduğunu gördüm.[4]

Sanal istatistik danışmanı olmaya en yakın aday olarak gördüğüm EDA (Experimental Design Assistant) ile tanışmam böyle oldu.  EDA, ARRIVE ilkelerine de öncülük eden NC3Rs çatısı altında oluşturulan bir çalışma grubunun gerçekleştirdiği ağ-üzeri bir uygulama. in vivo deneylerin tasarımında  istenen gelişmeyi yalnızca yayın ilkelerinin sağlayamacağını, aynı zamanda deney tasarımında araştırmacılara hem yardımcı hem de onları yönlendirerek çalışmaların değerlendirilmesine tekdüzelik getirerek kolaylık sağlayacak bir araç gerektiğini görerek EDA gibi uygulamayı tüm in vivo araştırmacıların hizmetine sunan NC3Rs gerçek bir övgüyü hak etmiş bulunuyor.

Kendi içinde oldukça yeterli eğitim ve yardım malzemesi barındırmasına karşılık, etkin bir EDA kullanıcı olmam azımsanmayacak bir zaman aldı. Henüz dört yaşında olan EDA’nın şu anda tüm dünyadaki kullanıcı sayısı 5000 dolayında. Bu sayının, olması gerekenin çok altında olduğu kesin. Ülkemize gelince, araştırmacılarımızdan kaçının EDA kullanıcısı olduğu konusunda bir bilgi yok. Dört yıldır kullanımda olan EDA’nın ülkemizde az sayıda da olsa kullanıldığına ilişkin bir bilgiye ulaşamayınca, ülkemizdeki ilgili ve yetkili çevrelere, EDA’yı duyurmak gibi kendi kendime bir görev çıkardım.

Böyle bir görevin gereği olarak, EDA ile in vivo deney tasarımı üzerine çalıştay ve seminer düzenlenmesine yönelik girişimlerde bulunmadan önce, ülkemizdeki araştırmacıların bir bölümünün yabancı dil engeli nedeniyle bu tür uygulamaların etkin bir kullanıcısı olma konusunda yaşadıkları sıkıntıları düşününce, EDA’nın ağ-üzerindeki eğitim ve yardım malzemesini kendi dilimizde bir el kitabına dönüştürmenin yararlı olacağı fikrine vardım ve ortaya bu kitapçık çıktı.

EDA’nın araştırmacılara deney tasarımında yalnızca yardımcı bir araç olduğu unutulmamalıdır.  EDA uygulamasının içinde barındırdığı yardımda ve bu el kitabının ekinde yer alan Deneysel Tasarım Kavramsal Sözlüğü’nde verilen bilgilerin yalnızca deneysel tasarım bağlamındaki temel istatistiksel kavramlara ilişkin olarak araştırmacıya hızlı bir anımsama sağlaması dışında başka bir işlevi bulunmamaktadır.  EDA uygulamasının teknik yönlerine ilişkin genel bir açıklama olan bu el kitabında, EDA sisteminin temelindeki, bir deneyin görsel ifadesi olan deney şeması oluşturularak bir tasarım taslağının, EDA’dan geri bildirim ve öneri biçiminde yardım alınarak, adım adım yetkin bir tasarıma nasıl dönüştürülebileceği gösterilmeye çalışılmıştır.  EDA, henüz uzman bilgisi-temelli en üst düzeyde kararlar verebilen yapay zekaya sahip bir uzman sistem değil. Bu nedenle, EDA kullanıcısı araştırmada kullanılacağı deneysel tasarım türüne kendisi karar vermek zorunda. Dolayısı ile deneysel tasarım türünü seçebilecek düzeyde kendisini yeterli görmeyen bir araştırmacının, araştırma planının güç çözümleme ya da istatistiksel çözümleme yöntemi belirleme gibi daha ilerideki aşamalarında yardımına başvurmak zorunda kalacağı bir istatistikçi ile iletişimini, tasarımın en başında kurmuş olması  daha uygun olur.

Bu el kitabının, EDA kullanımının ülkemizde yaygınlaşmasına katkıda bulunurken aynı zamanda da, onu kullanmaya başlamadan önce genel bir bilgi amacıyla incelenmesinin, etkin kullanıcı olma süresini azaltacağını umuyorum.

Mart 2019, Ankara

 

[1]Kilkenny, C. – Parsons, N. – Kadyszewski, E. – Festing M.F. Cuthill, I.C. – Fry, D. Et.al. (2009) Survey of the quality experimental design, statistical analysis and reporting of research using animals, PLoS One 4(11): e7824.

[2]Kilkenny, C. – Browne, W.J. – Cuthill, I.C. – Emerson, M. – Altman, D.G. (2010) Improving Bioscience Research Reporting: The ARRIVE Guidelines for Reporting Animal Research. PLoS Biol 8(6): e1000412. doi:10.1371/journal.pbio.1000412.

[3]Leung , Vivian – Rousseau Blass, Frédérik, – Beauchamp, Guy – Pang, Daniel S. J. (May 24, 2018)  ARRIVE has not ARRIVEd: Support for the ARRIVE (Animal Research: Reporting of in vivo Experiments) guidelines does not improve the reporting quality of papers in animal welfare, analgesia or anesthesia, PloS One: e0197882.

 

[4] Ata, Mustafa Y. (2019) Sanal İstatistik Danışmanı, akademikidea|a-sohbet.

Updated on 14 Temmuz 2021