Nuno Barbosa Morais é um biólogo computacional. É licenciado em Engenharia Física Tecnológica pelo Instituto Superior Técnico e doutorado em Ciências Biomédicas pela Faculdade de Medicina da Universidade de Lisboa, tendo feito investigação internacional durante uma década nas universidades de Cambridge e de Toronto. Lidera, desde 2015, o laboratório de Transcritómica de Doença no Instituto de Medicina Molecular e lecciona cursos de Biologia Computacional a vários mestrados da Faculdade de Medicina da Universidade de Lisboa.

Na conversa com José Maria Pimentel, Nuno identifica uma série de desafios e obstáculos à boa ciência. Os primeiros desafios têm que ver com a grande dificuldade da Ciência enquanto actividade: conseguir compreender o mundo (identificar “leis” na natureza) sendo os dados de que dispomos sempre parcelares e imperfeitos, e contando apenas com a mente dos cientistas — humana e, por isso, cheia de limitações e vieses.

Para contrariar as nossas limitações cognitivas (e os nossos próprios defeitos morais) criou-se ao longo do tempo uma arquitectura institucional com uma série de válvulas de segurança. Por exemplo, os trabalhos só são publicados depois de serem revistos por outros cientistas, e a ciência é feita de forma aberta, de modo a que estejamos sempre sujeitos à que as nossas conclusões sejam invalidadas por outros investigadores.

E, para decidir o que conta e o que não conta como descoberta científica a partir dos tais dados limitados, foi preciso criar um método e um referencial de significância aceite por todos. Instituíram-se, então, testes de inferência estatística, os chamados testes de hipóteses, o mais conhecido dos quais o célebre p-value.

Só que estes testes são apenas uma via indirecta de inferir conclusões (como não é possível nunca ter a certeza em relação à nossa hipótese para explicar determinado fenómeno, o máximo que estes testes fazem é… rejeitar a hipótese de não haver fenómeno nenhum nos dados…).

Pelas limitações da nossa mente e destes métodos estatísticos, a Ciência foi sempre uma actividade…complexa. E nas últimas décadas algumas mudanças vieram tornar estes obstáculos ainda maiores. Por um lado, o sistema de publicação de artigos científicos tornou-se cada vez mais competitivo, gerando incentivos para publicar resultados vistosos, mesmo que para isso seja necessário ser menos rigoroso. Por outro lado, a ciência (em particular na área do convidado, as ciências biomédicas) tornou-se mais complexa e informatizada devido à ascensão do chamado big data e o aumento da utilização de programas “bioinformáticos”. Isto criou desafios adicionais a quem utiliza estas ferramentas sem por vezes as compreender bem.

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