中国医科院Nature最新论文被指一图多用对照组新浪科技

图像造假已经成为生物医学领域的一大问题。近日，多家学术出版商合作成立了工作组，探讨如何建立图像查重合作机制，并计划对图像问题进行更加明确的分类和界定。

编译戚译引

该研究最初于2月28日发表于预印本网站bioRxiv。研究由中国医学科学院实验动物研究所、北京新发传染病动物模型重点实验室、北京协和医学院比较医学中心和国家病毒性疾病控制预防研究所等单位合作完成，共同通讯作者为中国医学科学院医学实验动物研究所所长秦川教授、中国疾病预防控制中心病毒病预防控制所武桂珍研究员。

5月12日，学术打假名人ElisabethBik指出，这篇论文的Fig.2中，本该来自两个不同对照组的图片出现了重合区域。在野生株小鼠（WB-HB-01）和hACE2空白对照小鼠（ACE2-Mock）的肺部组织HE染色图片中，部分区域的纹理看起来高度一致（见蓝框标注）。

有PubPeer用户进行了图像处理方面的分析，认为两张图片蓝框区域中强度和边沿高度一致。

有网友询问Bik，这类重复使用图片可能的动机是什么，Bik回答：“我注意到重合部分更有可能出现在两个不同的对照组中，正如这个案例。这可能表示研究者只设置了一个对照组，以便节约实验动物，或者应付评审人的要求。”

Bik还表示：“这是一份‘未经编辑的稿件’，‘在最终发表前将会经过审校’。这很有可能被认定为‘证明过程中的小失误’。”但很显然，一张有问题的图片足以令同行感到强烈的不信任。许多人在Bik的推特下面列举了论文中其他的疑点。

屡禁不止的图像造假

如今论文文字查重技术已经比较成熟，相比之下，识别图像造假的技术还有许多不足。2016年，Bik团队对生物医学领域超过2万篇论文进行了人工分析，认为多达4%的论文包含有问题的图片。

今年2月21日，Bik团队宣布发现超过400篇论文可能都来自于同一个“论文作坊”。这些论文全部来自于中国的几十家医院，其中包含了多家三甲医院，涉及不同作者、不同研究领域。其中许多论文也是因为图像高度相似而露出马脚。

图像也需要“查重数据库”

为了解决这一问题，学术出版界已经行动起来。今年四月起，国际科学、技术和医学出版商协会（STM）标准与技术委员会（STEC）成立了工作组，探讨如何自动识别论文中的图像问题。工作组由爱思唯尔学术诚信高级副总裁IJsbrandJanAalbersberg任组长，成员均来自施普林格·自然、威立、T&F等学术出版商。

工作组的任务是梳理对图片扫描软件的最低要求，并探讨出版商如何借助这一技术处理数十万甚至百万计的论文。该团队还希望对“图像问题的类型和严重性”进行分类，并“制订指南说明在何种情况下进行何种图像调整是允许的”。