La question des résultats négatifs est une question délicate en science. Quand on n'obtient pas le résultat qu'on attendait, faut-il en déduire quelque chose ? Faut-il le publier ? Jusqu'il y a quelques années, de tels résultats intéressaient peu et étaient difficilement publiables. De fait, écrivais-je il y a un an, le mode de communication de la science n'est pas neutre. Mais parce que les résultats négatifs sont aussi des résultats, parce qu'ils permettent d'abandonner des hypothèses erronées, d'ouvrir de nouveaux champs inattendus et d'éviter de réinventer la roue carrée, un mouvement est né pour en promouvoir la publication. De nouvelles revues électroniques se sont créées pour faciliter la diffusion de résultats négatifs, dans tous les domaines :

Dans ce dernier domaine justement, les résultats négatifs paraissent parfois dans des journaux plus ordinaires, comme BMC Genetics. C'est le cas de ces deux articles du groupe de John Todd, de l'université de Cambridge, rapportant l'absence d'association entre le polymorphisme de différents gènes et le diabète de type 1. Pourquoi ces articles là  et pas d'autres ?

Le blog "The Contingency Table" nous donne trois raisons :

  • les résultats présentés sont fiables. Il arrive souvent que l'absence d'association soit obtenue avec une faible confiance statistique, or le groupe de John Todd peaufine toujours l'analyse statistique et possède assez de moyens pour financer des études suffisamment larges pour détecter les effets qu'ils attendent. Ainsi, dans le premier article, ils testent l'association pour 3523 cas, 3817 témoins et 725 familles. D'où un résultat assez convaincant que les SNPs testés ne jouent pas de rôle dans le diabète pour leur échantillon ;
  • les expériences sont bien pensées : au lieu de simplement présumer que les SNPs de HapMap représentent toutes les variations possibles, ils ont séquencé les gènes d'un petit échantillon de sujets pour découvrir les SNPs. Et ça a payé : ils ont ainsi découvert 22 polymorphismes récurrents, dont 5 seulement étaient recensés par HapMap ;
  • ils apportent une contribution essentielle à  la recherche biomédicale : puisque HapMap ne contient pas toutes les variations possibles, ils montrent qu'il est nécessaire de diversifier les sources d'information dans les études de polymorphisme et d'association.

Vous savez donc ce qu'il vous reste à  faire pour publier des résultats négatifs dans la littérature non-spécialisée !