圖片來源@視覺中國
文丨學術頭條
5 月 7 日，中國醫學科學院醫學實驗動物研究所秦川團隊在國際頂尖學術期刊 Nature 雜誌發表題為：The pathogenicity of SARS-CoV-2 in hACE2transgenic mice 的研究論文，研究使用新冠病毒（SARS-CoV-2）感染 hACE2 轉基因小鼠，研究了新冠病毒的致病性，相關結果曾於 2020 年 2 月 28 日提前發布在預印本 bioRxiv 上。
然而 5 月 12 日，著名國際「學術打假人」——前史丹福大學助理研究員 Elisabeth Bik 博士在 PubPeer 和其 Twitter 上質疑該 Nature 論文不端，存在圖片內容重疊問題。
在 Bik 博士將質疑發布到推特後，推特網友跟帖指出，論文的其它地方也存在不少問題，圖 1B、1C 的各組異常值完全相同，圖 1E 的異常值則完全對稱。
截至本文發出前，論文作者及相關單位暫時對此事作出回應。
又是科研「P圖」
2016 年，Elisabeth Bik 對 2 萬多篇生物醫學論文進行了人工分析，結果表明，多達 4% 的圖像可能包含重複、抄襲等問題。
2019年11 月，Elisabeth Bik曾爆出國內著名專家、南開大學校長曹雪濤院士多達64篇論文涉嫌圖片造假，一時間引起廣泛熱議。
今年2月，Elisabeth Bik，再次曝出驚人消息：她和她的團隊發現，至少超過 400 篇來自不同作者和機構的文章，似乎都是由同一個「工廠」產生的，而這些文章的作者主要來自中國的醫院。
具體而言，在這所有 412 篇論文中，Elisabeth 團隊發現免疫印跡實驗（Westernblot）條帶都是非常有規律的間隔，呈啞鈴狀或蝌蚪狀，沒有任何通常的汙跡。所有的條帶都放置在相似的背景上，這表明是從其他來源複製粘貼的，或者是電腦生成的。
此外，令人震驚的是，所有這些論文都是在同行評審後發表的，顯然沒有什麼編輯質量控制。
號稱女版方舟子、先後舉報過曹雪濤院士、周德敏教授論文造假的「打假偵探」Elisabeth Bik，曾是一名微生物學家，2019 年 5 月正式轉型為全職的圖片打假人。同時，Bik 還是美國微生物學會會員，也是多家期刊的審稿人。
Elisabeth Bik 博士
對於這一亂象，Elisabeth Bik 表示，作為科學界的一員，我們需要更加努力地去檢測這些造假的論文，找到這些偽造的圖像不應該僅僅依靠無償志願者的工作。
愛思唯爾(Elsevier)出版服務負責人 Catriona Fennell 表示，愛思唯爾已經越來越擔心在一小部分論文中表現出的越來越嚴重的 「作弊產業化」的跡——在來自不同群體的不同投稿論文中，圖像和文本存在著可疑的相似之處，這可能預示著論文抄襲或造假產業的規模化。
然而，長期以來，如何更快更準確地發現論文中被修改和複製的圖像一直是學術期刊編輯們的頭等大事。篡改原圖的原因有很多，可能是故意造假，也可能僅僅是為了改善圖像外觀(如對比度或色彩平衡）。
Fennell 也指出，論文之間的相似性很難在同行評審中標記出來，這不僅僅是因為大多數同行評審人員不會針對這類問題仔細審查，事實上還因為許多論文可以同時在不同的期刊上進行評審——而且這種評審的過程是保密的。
2010 年，一些學術出版商同意將研究論文的文本存入一個名為 CrossCheck 的總服務站，這樣期刊就可以使用軟體來檢查提交的論文是否存在抄襲。對此，Fennell 表示:「我們需要在圖像方面進行同樣的合作。
學術出版商聯合打假
據 Nature 雜誌網站報導，目前，世界最大的幾個科學出版社正在討論如何在投稿論文中自動標記出有過修改或複製痕跡的圖像。他們合夥成立了一個新的工作小組——同時也是第一個正式的跨行業工作小組，用來討論這個問題。目的是為相關審查軟體制定標準，在評審中篩選出論文裡有問題的圖片。
該工作組根據全球出版商貿易協會 STM 的標準和技術委員會建立，於今年 4 月開始開會，參會者包括來自 Elsevier、Wiley、施普林格 Nature 和 Taylor & Francis 等出版商的代表。
而新成立的跨行業工作小組的目標，是制定出相關審查軟體的最低標準，以及討論出版商在大量期刊上應用這項技術的方法。根據 STM 對該組織的介紹，他們還希望對「圖像問題的類型和嚴重性」進行分類，並「提出在何種條件下可以進行何種類型的圖像修改的指導方針」。
跨行業工作小組的組長、學術出版巨頭愛思唯爾(Elsevier)科研誠信部門主管 IJsbrand Jan Aalbersberg 提到:「我們的最終目標是實現論文審查中識別圖像篡改痕跡的自動化。」
阿爾伯斯伯格對此解釋道，何種條件指的是引入篡改圖像時奉行的何種原則，以及引入後，作者應怎樣公開透明地聲明修改。他還補充說，儘管許多出版商已經開始獨立試用審查軟體，但關於當前共同標準的跨行業討論可能還至少需要一年時間才能得到確切結果。
圖像審查軟體能解決問題嗎？
在過去的幾年裡，一些出版商一直在試用圖像檢測軟體。位於日本東京的 LPIXEL 和以色列的 Proofig 公司均表示，相關出版商或者出版機構可以上傳研究論文到他們的雲軟體，僅需 1-2 分鐘，他們就可以提取和分析投稿論文裡圖像的相似圖片，以及其本身所進行過的一系列操作，包括圖像的確切部分的旋轉、翻轉、拉伸或濾鏡。
這兩家公司都表示，他們在科學出版社和研究機構都有付費客戶，但並不願公開他們出版商客戶的姓名。
另一家類似提供圖像審查軟體的公司是義大利薩莫尼的 Resis 公司。同時，紐約雪城大學 Daniel Acuna 領導的一個學術小組也在開發相似的軟體，用來比較多篇不同論文的圖片的相似度。Acuna 表示，目前已有機構和出版商正在試用該軟體。
不過，對於大型出版商來說，需要那種能夠大量審查論文的軟體，並且能夠直接應用到其他出版商的評審過程中，最好還能同時校對多篇論文中的大量圖片——總的來說，這是一項比檢查一篇論文需要更多計算量的艱巨任務。
但這一理想技術還尚未實現。阿爾伯斯伯格表示， 「每個人都意識到這很重要，但從目前的技術來看，我們還不能大規模地這樣做。我們快到實現了，但只是快實現了而已。」
阿爾伯斯伯格還表示，「一旦審查軟體準備就緒，我相信這個合作將會順利進行」。
Bik 則表示，她將繼續在已發表的論文中尋找圖像問題，如果審查軟體能夠在同行評審中發現手稿中的圖像問題，這將是一個極好的進展。「希望我的工作能少點」。
參考資料：https://www.nature.com/articles/s41586-020-2312-y#article-infohttps://pubpeer.com/publications/0FD2B5E6B80FF1A63F834A964A309D#1https://scienceintegritydigest.com/2020/02/21/the-tadpole-paper-mill/https://www.nature.com/articles/d41586-020-01410-9https://www.nature.com/articles/d41586-020-01363-zhttps://www.nature.com/articles/d41586-018-02421-3https://www.nature.com/news/problematic-images-found-in-4-of-biomedical-papers-1.19802