10/04/2026
·—·—·—· Né complotto, né sistema sano? Una terza lettura. ·—·—·—· ⚕️👨🏽⚕️💉💊💰💳💴💵💶💷💸📈🎒📖📘📚🔬👨🏽🏫✖️🔃❗
Gira in questi giorni il video di Roy De Vita su La Verità e una più che buona replica (qui sotto riportata) che elenca, punto per punto, i contro-meccanismi che la ricerca clinica si è data negli anni: registri pubblici dei trial, protocolli pre-registrati, comitati etici indipendenti, Dichiarazione di Helsinki, commissioni di monitoraggio. Tutto vero. E tutto, in larga parte, funzionante. Contestualmente "funzionante", diciamo.
Entrambe le visioni hanno alcune falle nelle premesse. Ora ne analizzeremo alcuni perché in modo oggettivo.
Il problema maggiore forse è che il dibattito si incastra sempre sulla stessa falsa alternativa: o c'è un complotto dell'industria, o il sistema è sostanzialmente sano con qualche bug da limare. Io penso che manchi il piano di lettura che conta davvero, ed è quello sistemico.
Le criticità che De Vita elenca — publication bias, outcome switching, selezione dei pazienti tirata, confronti con placebo quando non dovrebbero, interruzioni anticipate per beneficio — esistono davvero. Sono reali eccome. Così come esistono anche i contro-meccanismi sottolineati da Fabio e dalle fonti citate da lui.
Ma il punto è che entrambi vivono dentro un ecosistema di incentivi che non è neutro: carriere accademiche misurate in pubblicazioni e impact factor, funding privato che pesa su una quota enorme della ricerca, time-to-market che decide il ritorno sul capitale investito, brevetti che hanno una scadenza, dipartimenti in competizione per le stesse risorse, riviste che premiano risultati positivi e nuovi. In questo ambiente, la scorciatoia metodologica non ha bisogno di malafede per emergere: emerge come comportamento che il sistema stesso premia, esattamente come un terreno in pendenza seleziona la direzione dell'acqua che ci scorre sopra. Non serve una regia. Serve una pressione costante nella stessa direzione.
Ed è qui che il "ma esistono i registri pubblici, i comitati, le linee guida" diventa una risposta vera ma parziale. I controlli esistono e funzionano finché rincorrono.
Il punto è che gli incentivi a monte continuano a generare, senza sosta, i comportamenti che i controlli a valle devono contenere. I controlli sono episodici e reattivi; gli incentivi sono continui e strutturali. Non è una partita ad armi pari. Come avviene in quasi ogni ambito, anche sociale, dove le pressioni delle dinamiche sistemiche portano a negatività e disfunzionalità diffuse come ultima derivazione e conseguenza.
Per questo trovo fuorviante sia il racconto complottista ("è tutto truccato") sia quello rassicurante ("è tutto sotto controllo"). Il primo cerca un colpevole dove c'è una dinamica. Il secondo scambia l'esistenza dei guardrail per la soluzione del problema che i guardrail cercano di contenere.
La domanda vera, per me, non è "chi manipola la ricerca". È: che tipo di scienza produce un sistema socio-economico che misura il valore in termini di ritorno, velocità e competizione aggressiva?
So bene che l'ambiente scientifico è tra i più aperti e cooperativi, ma il punto è che oggi questa è una scelta soggettiva ed un'opzione per gli agenti in causa, quindi non la premessa imprescindibile e base solida che dovrebbe essere. Se nemmeno in ambito scientifico riusciamo ad applicare una logica di pensiero "win-win" e comportamenti "tit-for-tat", allora forse la situazione dell'intero Sistema (umanità/società/individuo-ambiente/pianeta/strutture) è anche più grave di ciò che emerge ad una prima analisi.
Tornando al focus sulla validazione scientifica delle metodologie ed alla trasparenza dei processi di divulgazione della ricerca clinica, direi quindi che finché non guardiamo lì, alla base del Sistema, della Realtà, della Società e del Mondo, continueremo a discutere dei sintomi pensando che siano la malattia.
Ricordiamoci sempre che viviamo in un mondo regolato da vincoli ontologici, questo aiuta qualsiasi considerazione su di esso dando maggior valore ed efficacia a qualunque conclusione personale giungeremo, su qualsiasi cosa.
Non è complottismo riconoscere che una struttura produce certi effetti. È analisi sistemica. E a differenza del complottismo, non cerca un nemico: cerca di capire come è fatto il terreno su cui tutti — ricercatori onesti inclusi — sono costretti a camminare.
Ho aggiunto nel primo commento un suggerimento per alcune fonti utili per chi ha piacere di informarsi da sé e farsi un'idea.
"Si vis amari, ama" e pensate tanto, che fa bene al mondo. ℹ️🧠💚
In questi giorni sta circolando un video del dott. Roy De Vita, pubblicato su "La Verità" (link nei commenti) in cui vengono descritti alcuni presunti "meccanismi" con cui l'industria manipolerebbe gli studi clinici. Il problema non è tanto l'elenco in sé, quanto il modo in cui viene presentato: come se si trattasse di pratiche opache, sistematiche e sostanzialmente incontrollate.
In realtà, ciò che viene descritto è in larga parte un insieme di criticità note della ricerca clinica, che da anni sono oggetto di regolamentazione, controllo e discussione nella letteratura scientifica.
Prendiamo il primo punto: gli studi negativi non pubblicati. Il fenomeno esiste, si chiama publication bias, e significa che gli studi che non trovano risultati favorevoli a un farmaco hanno meno probabilità di essere pubblicati rispetto a quelli che li trovano.
È un problema reale, da tempo tuttavia esiste l'obbligo di registrare ogni studio clinico in appositi registri pubblici internazionali (ClinicTrials negli Stati Uniti, il sistema CTIS nell'Unione Europea) prima ancora di arruolare il primo paziente. Ciò vuol dire che chiunque può verificare quanti studi sono stati avviati su un certo farmaco e quanti hanno poi pubblicato i risultati. Sarebbe disonesto dire che il sistema funziona perfettamente: uno studio del New England Journal of Medicine del 2015 rilevava che solo il 13,4% dei trial registrati aveva depositato i risultati entro i dodici mesi.
https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMsa1409364
Le cose sono poi migliorate: uno studio pubblicato su The Lancet nel 2020 ha rilevato che, su 4.209 trial soggetti all'obbligo di rendicontazione, il 40,9% aveva depositato i risultati entro il termine previsto.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31958402/
Il trend è quindi positivo, ma la compliance rimane incompleta: un'analisi pubblicata nel gennaio 2025 sul Journal of the Academy of Public Health ha riscontrato miglioramenti nei tassi di rendicontazione dopo l'entrata in vigore delle nuove regole del 2017, in particolare negli studi finanziati dal NIH, ma molti trial risultano ancora non conformi agli obblighi di rendicontazione.
https://www.fda.gov/news-events/fda-voices/fda-focuses-closing-clinical-trial-reporting-gap-research-integrity
L'aspetto da sottolineare, però, è un altro. Prima dell'implementazione dei registri, il bias era molto difficile da misurare. Oggi invece è tracciabile e oggetto di ricerche sistematiche. Se il sistema fosse davvero opaco, non permetterebbe di studiare i propri difetti.
Secondo punto: la scelta degli obiettivi dello studio, gli endpoint. L'accusa implicita è che i ricercatori potrebbero decidere cosa misurare dopo aver visto i dati, scegliendo a posteriori il risultato più favorevole. Anche questo è un rischio reale, che si chiama outcome switching. Ma gli obiettivi di uno studio devono essere dichiarati nel protocollo e registrati pubblicamente prima dell'inizio. Il sistema di controllo editoriale non è infallibile, il progetto COMPare di Ben Goldacre, pubblicato su Trials nel 2019, ha analizzato 58 grandi studi clinici e trovato che in molti casi gli obiettivi erano stati cambiati rispetto al protocollo originale, spesso senza che nessuno lo segnalasse. Tuttavia, è proprio grazie all'esistenza dei registri pubblici che questa analisi è stata possibile. Le modifiche sono dunque identificabili, documentabili, denunciabili.
https://link.springer.com/article/10.1186/s13063-019-3173-2
Terzo punto: la selezione dei pazienti. Viene presentata come un trucco per scegliere solo chi risponde bene al farmaco. In realtà, stabilire chi può partecipare a uno studio (criteri di inclusione ed esclusione) è una pratica scientifica fondamentale. Serve a capire in quali condizioni specifiche un trattamento funziona, eliminando variabili che potrebbero distorcere i risultati. Tali criteri devono essere scritti nel protocollo prima dell'inizio e approvati da un comitato etico. Non sono uno strumento di manipolazione, ma una condizione di rigore metodologico.
Quarto punto: il confronto con il placebo invece che con la terapia migliore disponibile. L'idea che i ricercatori possano scegliere liberamente di confrontare un nuovo farmaco con una pillola di zucchero, anche quando esiste già una cura efficace, è semplicemente sbagliata. La Dichiarazione di Helsinki (il documento etico di riferimento per la ricerca medica a livello mondiale) e le linee guida internazionali stabiliscono che il placebo è ammesso solo quando non esiste ancora uno standard di cura efficace, o in situazioni molto specifiche e giustificate. Quando una terapia efficace esiste, il confronto deve essere fatto con quella. Sono comitati etici indipendenti a verificare che tali regole vengano rispettate.
Quinto punto: lo studio interrotto quando i risultati sono favorevoli. L'immagine che si evoca è quella di qualcuno che ferma la partita quando sta vincendo. Ma non funziona così. I criteri per un'interruzione anticipata (quando e perché fermarsi) devono essere definiti nel protocollo prima dell'inizio dello studio, e la decisione spetta a commissioni indipendenti di monitoraggio, non ai finanziatori. Detto questo, la letteratura scientifica ha documentato un limite reale in questo meccanismo, e lo ha fatto con crescente precisione nel tempo.
Lo studio di Bassler e colleghi su JAMA nel 2010 ha mostrato empiricamente che i trial interrotti anticipatamente per beneficio tendono a sopravvalutare l'efficacia del trattamento rispetto a studi analoghi condotti fino alla fine.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/20332404/
Più di recente, uno studio di simulazione pubblicato su Trials nel 2022 da Sharon Liu et. ha quantificato il problema su un milione di trial simulati, rilevando che quelli interrotti anticipatamente per beneficio sovrastimano la riduzione del rischio relativo di circa il 50% ovvero il beneficio reale era in media due terzi di quello osservato al momento dell'interruzione.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36064448/
Anche questo è un problema noto, studiato, pubblicato. È scienza che analizza sé stessa.
Sicuramente alcune criticità descritte da De Vita esistono. Nessuno lo nega. Presentarle però come prova di una manipolazione sistematica e incontrollata significa ignorare decenni di lavoro costruito proprio per arginarle (registri pubblici, comitati etici, linee guida internazionali, strumenti di controllo indipendente). Un sistema con difetti noti e monitorati non è un sistema totalmente corrotto. È un sistema che funziona abbastanza bene da sapere dove fallisce.
Può migliorare? Assolutamente sì, anzi deve.
Quello che però dovrebbe preoccuparci di più è quella parte del sistema che non lo sa o che fa finta di non saperlo.
Saltare dalla descrizione di problemi reali alla conclusione che tutto sia manipolato rischia di essere molto fuorviante.
[Chiudo con una richiesta semplice: nei commenti restiamo sul merito delle affermazioni ed evitiamo insulti personali. Criticare ciò che viene detto è legittimo, attaccare le persone non lo è mai.]