O que é ciência, afinal?

Se as pessoas entendessem mais como a ciência funciona, o conhecimento científico poderia tanto ser usado de modo mais proveitoso e justo na sociedade, quanto poderia ser submetido a crítica mais informada. Para alcançar esse entendimento, é necessário criar condições para que aprendam sobre a natureza das ciências. Nesta postagem, apresentamos uma visão sobre a natureza das ciências que faz jus às suas pluralidade e complexidade.

O mês de março foi o primeiro em que um de nós (C. El-Hani) ministrou aulas de forma remota. Em princípio, a expectativa não era das melhores, por uma antecipação das dificuldades e dos problemas dessa modalidade de ensino. No entanto, um curso que se estendeu por todo o mês, Introdução à Teoria Ecológica, Aplicação e Valores, do Programa de Pós-Graduação em Ecologia da UFBA, que também envolveu os professores Pavel Dodonov e Cláudio Reis, terminou por ser uma das experiências mais ricas e interessantes de sua carreira docente. Malgrado todas as dificuldades que temos vivido, não é pouca coisa poder dizer isso quase aos trinta anos de docência. Continue Lendo “O que é ciência, afinal?”

Mais além do dilema entre aprender e fazer no tratamento da COVID-19, fica a necessidade de aprender fazendo

Quando enfrentamos uma nova doença e/ou buscamos medicamentos e vacinas, ensaios clínicos são estritamente necessários, como parte do processo meticuloso, cuidadoso de que dependemos para saber se as pílulas que tomamos ou as injeções que nos aplicam são eficazes e seguras, já discutido aqui em Darwinianas. Efetividade e segurança devem ser bem evidenciadas, porque medicamentos, como qualquer outra substância, podem fazer por vezes mais mal do que bem. Quando se prescrevem medicamentos que não foram ainda suficientemente testados, sob os quais ainda há dúvidas sobre sua efetividade ou segurança (pior ainda: quando há evidência de carecem desses atributos), dois princípios fundamentais da prática médica estão sendo negligenciados: In dubio abstine (quando em dúvida, abstenha de tratar) e Primum non nocere (antes de qualquer coisa, não cause mal).

A cloroquina e seus derivativos, como a hidroxicloroquina, fornecem bom exemplo de por que ensaios clínicos são um requisito inquestionável do uso seguro de medicamentos. A margem de segurança desses medicamentos é relativamente estreita, especialmente por causa de seus efeitos cardiovasculares adversos, ou seja, a diferença entre uma dose com poder terapêutico e uma dose tóxica é relativamente pequena. Overdose de hidroxicloroquina é, além disso, de difícil tratamento, e não há antídoto conhecido. A hype em torno dessa droga levou a prejuízos a pessoas que se automedicaram com ela durante a atual pandemia, como mostram relatos de overdoses, hospitalização e mortes em contextos tão distintos quanto os da Nigéria e dos Estados Unidos. É uma trágica ironia que apenas quatro dias antes de um homem morrer por overdose de cloroquina no Arizona, o atual presidente norte-americano tenha dito, a respeito da hidroxicloroquina: “a coisa boa é que ela tem sido usada por um longo tempo, de maneira que, se as coisas não saírem como planejado, sabemos que ninguém será morto por ela”. Esses fatos mostram claramente a necessidade de maior prudência no uso dessa droga, tornando bastante evidente que, mesmo que ela venha a mostrar efeito no tratamento de determinada doença, quão importante é estabelecer, através de ensaios clínicos bem conduzidos, qual dosagem, extensão do tratamento, forma de administração utilizar.

Ensaios clínicos são fundamentais, pois, para que se torne possível uma prática médica responsável. Além disso, como os recursos necessários para realizar um ensaio clínico de boa qualidade são muitos, em termos da equipe necessária, das horas de trabalho, da logística e dos insumos materiais, ensaios pré-clínicos também são importantes, porque se evita que se dispenda muitos recursos na investigação de drogas com pouca chance de terem sucesso ou de serem seguros. Os ensaios pré-clínicos incluem estudos in vitro (em placas de cultura, tubos de ensaio etc.) e estudos em animais (os quais implicam uma série de aspectos éticos dos quais não poderei tratar nesse texto). No que diz respeito aos ensaios clínicos, uma vez que um medicamento tenha mostrado eficácia em doses seguras em ensaios pré-clínicos, a melhor opção é realizar ensaios clínicos controlados e randomizados (RCTs, randomized controlled trials), caso isso seja possível. Esses são ensaios nos quais terapias são comparadas com controles, como tratamento padrão ou placebo, e pacientes são alocados aleatoriamente nos grupos que receberão diferentes tratamentos.

Experiências anteriores em epidemias, por exemplo, as de Ebola, produziram um elevado nível de concordância na comunidade acadêmica de que pesquisa sólida, convincente, pode e deve ser feita mesmo durante emergências de saúde pública, bem como que RCTs constituem a abordagem mais ética e confiável para identificar-se rapidamente tratamentos efetivos e propiciar que a maioria das pessoas seja beneficiada, e não prejudicada, conforme requerido pelo princípio Primum non nocere.

A COVID-19 não estabelece qualquer exceção em relação aos princípios e ideias expressas acima. Não há dúvida de que qualquer pessoa racional deve compreender as dificuldades de fazer pesquisa sob enorme pressão para identificar rapidamente tratamentos efetivos para a doença e nas condições desafiadoras colocadas por instituições de saúde, como hospitais, superlotados, nos quais trabalhadores da saúde lutam contra uma doença nova e mortal, que afeta números muito grandes de pacientes e coloca a eles próprios em risco. No entanto, como escrevem Alexander e colaboradores, “essas circunstâncias infelizes e sem precedentes não transformam dados frágeis em resultados convincentes”. A despeito das dificuldades da crise atual, é importante dirigir os esforços na direção de RCTs bem planejados e éticos, prospectivos e não retrospectivos (ou seja, atuando no tratamento de pacientes, e não revisando tratamentos já feitos), e de larga escala, envolvendo múltiplos centros e grandes quantidades de pacientes em diversas regiões do mundo. Para além disso, diretrizes devem ser usadas no planejamento dos estudos clínicos, orientando o modo como serão recrutados pacientes, como será feita a randomização e o uso de duplo-cego, quais resultados do tratamento serão mensurados e como etc. Somente com tal padronização, a combinação do conhecimento obtidos em diferentes ensaios clínicos poderá ser feita com poder estatístico suficiente para estabelecer de modo convincente a efetividade e segurança de determinada profilaxia ou tratamento, ou para comparar a efetivamente de diferentes abordagens terapêuticas. Daí a importância de a OMS ter buscado ordenar a busca por tratamentos para a COVID-19, publicando orientações gerais para a condução de RCTs. A realização de estudos confiáveis se torna sine qua non quando vemos a evidência ser soterrada sob a veemência e a desinformação em virtude do forte movimento de algumas lideranças políticas na defesa de medicamentos para cuja efetividade e segurança não há evidência suficiente.

É preocupante ver na literatura sobre tratamento da COVID-19, a larga multiplicação de estudos observacionais, nos quais se investiga o efeito de uma droga ou de outra intervenção, sem manipulação ou intervenção. Apesar de fornecerem informação relevante e complementar àquela produzida por RCTs, esses estudos não fornecem evidência suficientemente confiável para a tomada de decisões sobre o tratamento de pacientes. A questão não é – que se entenda bem – que estudos observacionais não deveriam ser feitos, mas que eles têm ganhado precedência inclusive em situações nas quais isso não é suficientemente compreensível. Por exemplo, há estudos observacionais sobre tratamentos para COVID-19 que recrutaram grandes números de pacientes e, ainda assim, não utilizaram grupos controle, nem mesmo comparando o tratamento experimental com tratamento padrão (standard of care), uma vez que há questões éticas envolvidas no uso de placebo numa circunstância como a presente. Ademais, parece importante evitar a proliferação de estudos clínicos pequenos, sem poder estatístico suficiente para gerar qualquer conclusão sólida, ou estudos que apenas comparam duas intervenções terapêuticas distintas, sem utilizar controles. Ambas as situações têm ocorrido com frequência ao longo da pandemia.

Estudos observacionais são úteis, mas tendem a superestimar a contribuição de um tratamento. No caso da COVID-19, é importante não perder de vista que a maioria dos pacientes apresentam doença leve a moderada e, nesses casos, o tratamento padrão tenderá a aliviar os sintomas respiratórios e sinais vitais. Ademais, remissão espontânea da COVID-19 pode chegar a 90% dos casos ou mais. Como se poderia, então, alcançar conclusões sólidas acerca das contribuições de possíveis tratamentos numa doença com tais níveis de remissão espontânea sem o uso de amostras suficientemente grandes e grupos controle? A resposta é, simplesmente, que não se pode, com tal desenho experimental, chegar a qualquer conclusão convincente acerca da efetividade e segurança de uma dada intervenção terapêutica. Em tal desenho experimental, é um erro óbvio atribuir uma eventual cura aos efeitos do medicamento, ou resultados negativos à doença.

Da necessidade de “aprender fazendo” na crise da COVID-19

Contudo, ao pensar nas terapias para a COVID-19, é importante considerar como a pandemia abriga um conflito entre a pesquisa acadêmica nas ciências biomédicas e a prática da medicina clínica. Nesta última, médicos fazem uso não apenas de medicina baseada em evidência, mas também de tratamentos que por vezes não são baseados na evidência clínica mais rigorosa, mas em plausibilidade biológica, dados pré-clínicos ou evidência clínica limitada. Não é difícil apreciar como a opção por estes últimos tratamentos é incrementada numa situação como a da atual pandemia, para a qual não há ainda tratamento aprovado e poucos medicamentos gozam de evidência favorável mais sólida. Na altura em que escrevo esse texto, há somente dois medicamentos apoiados por evidências mais convincentes, para tratamento de doentes graves de COVID-19: dexametasona e remdesivir. Nos casos leves a moderados, por sua vez, não há ainda qualquer terapia bem apoiada. No entanto, é exatamente nestes últimos casos que a prescrição de drogas ainda carentes de evidência suficiente quanto à sua efetividade se torna menos recomendável, uma vez que os benefícios terapêuticos tendem a ser proporcionais à severidade do caso, enquanto os riscos de um dado tratamento tendem a ser relativamente mais constantes. Assim, a relação risco-benefício de um tratamento tende a ser menos favorável em casos mais leves do que em casos mais severos.

Reconhecer os dilemas envolvendo a pesquisa biomédica e a prática clínica em circunstâncias como as que hoje vivenciamos é muito diferente, pois, de uma defesa imprudente de terapias como se fossem balas mágicas, pílulas salvadoras, ignorando os riscos envolvidos no uso de tratamentos cuja efetividade e segurança não estão ainda suficientemente estabelecidas. Uma solução para esses dilemas não segue de uma negligência quanto à necessidade de evidência de alta qualidade para a recomendação mais confiável e eventual aprovação de abordagens profiláticas e terapêuticas da COVID-19. Para os clínicos, não é pequeno o desafio de fazer julgamentos e tomar decisões na ausência de evidência suficiente, malgrado o suporte dado por seu próprio conhecimento e experiência. Numa situação como esta, torna-se ainda mais fundamental considerar de maneira crítica, ponderada a evidência disponível, como base para avaliar os riscos e benefícios das opções feitas no tratamento de cada paciente. Tanto pesquisadores quanto trabalhadores da saúde devem ter a responsabilidade de se manter verdadeiramente informados, de pensar com clareza e de se comunicar com inteligência, evitando ser influenciados por, quanto mais comprometer-se com fake news e desinformação, tão frequentes na infodemia que anda lado a lado com a pandemia, menos ainda ser fontes de tal desinformação.

Recentemente Derek C. Angus publicou um artigo de opinião que remete ao dilema entre medicina clínica e pesquisa biomédica em contextos como o da crise atual. Ele trata esses dilemas em termos de um trade-off entre prospecção (exploration) e explotação (exploitation). A prospecção diz respeito a ações realizadas para gerar novos conhecimentos e diminuir a incerteza através de investigação, a uma opção por “dever aprender” (“must learn” option) a respeito de uma situação. Por sua vez, a explotação corresponde à ação com base no conhecimento, nos hábitos, nas crenças correntes, a despeito da incerteza, a uma opção por “fazer agora” (“just do it” option) o que parece necessário para enfrentar a situação. O conflito entre medicina clínica e pesquisa biomédica discutido acima resulta, em última análise, da interpretação dicotômica dessas duas opções: ou fazemos algo (tratamos o paciente) ou aprendemos algo (testamos o medicamento). Torna-se um desafio chave para os avanços na terapia da COVID-19, então, superar essa dicotomia, reconhecendo – como argumenta Angus – que trade-offs entre prospecção e explotação são, em geral, melhor resolvidos por uma estratégia que permite fazer e aprender ao mesmo tempo. E este não é o caso somente da medicina clínica, mas uma dificuldade que encontraremos em outros campos, a exemplo do trade-off entre aprender via pesquisa ecológica e atuar na tomada de decisão ambiental.

Se nos deslocarmos do conflito, da polarização entre fazer e aprender para uma integração entre ação e aprendizagem, poderemos ser capazes de maximizar tanto resultado de curto termo, por exemplo, aumentando as chances de recuperação de pacientes em estados mais graves, quanto de longo termo, avançando na descoberta, no teste rigoroso e na disseminação de novos tratamentos. Para além dos tempos excessivamente polarizados que vivemos, ou das atitudes negacionistas face à ciência ou mesmo ao conhecimento em termos mais gerais, a construção de uma abordagem integrada para fazer e simultaneamente aprender também é restringida pela organização institucional da pesquisa biomédica e dos cuidados à saúde. Cada uma dessas tarefas é feita separadamente, com a prática clínica (o fazer) e a pesquisa clínica (o aprender) ocorrendo mais frequentemente em instituições distintas, envolvendo diferentes agentes e procedimentos, e sendo também financiadas separadamente. Daí resulta que diferentes profissionais são prioritariamente responsáveis por cada um dos polos do trade-off, cada qual confiando em sua própria base de conhecimentos profissionais, critérios, métodos, práticas, e comprometidos com seus próprios valores e interesses. Esta é uma situação que alimenta o conflito entre prática clínica e pesquisa biomédica, potencializando o trade-off entre aprender e fazer. E não são baixos seus custos, na medida em que, de um lado, a aquisição e disseminação de conhecimento crucialmente importante se tornam mais lentas, e, de outro, pacientes são submetidos a tratamentos que podem exibir relações risco-benefício inaceitáveis na exata medida em que a pressão para “fazer algo” é amplificada.

Em tal situação, otimizar a relação entre fazer e aprender e, assim, negociar com sucesso o conflito entre medicina clínica e pesquisa biomédica se torna urgente. Para médicos clínicos e pesquisadores biomédicos, coloca-se a necessidade de integrar seus trabalhos e adaptar suas estratégias e abordagens uns aos outros. Três desafios para essa integração são identificados por Angus.

Primeiro, se de um lado a alocação aleatória de pacientes em diferentes grupos num ensaio clínico (randomização) é fundamental para estabelecer vínculos causais bem apoiados entre tratamentos e efeitos, essa randomização pode ser muito desconfortável na prática médica. É  verdade que um médico que simplesmente deseja prescrever uma droga a um paciente, em vez de aceitar uma alocação aleatória, pode não estar servindo ao melhor interesse de seu paciente, uma vez que a droga pode, ao fim e ao cabo, exibir uma relação ruim entre risco e benefício. Contudo, não se deve ignorar o profundo desconforto que pode ser vivenciado por médicos clínicos diante da alocação aleatória de pacientes, dada a angústia de lidar com uma pandemia como a que estamos atravessando. Este é um aspecto central dos dilemas mencionados acima: embora uma médica possa eventualmente reconhecer que a evidência a favor de determinado tratamento é incerta, ela ainda assim pode sentir-se compelida a prescrevê-lo, caso acredite que as chances de benefícios são maiores do que os riscos de prejuízos. Enquanto as consequências para o paciente por quem a médica é e se sente responsável podem ser imediatas e notáveis, os benefícios da aprendizagem a ser alcançada num ensaio clínico e as consequências do atraso na geração de conhecimentos necessários caso não sejam recrutados pacientes podem parecer, para ela, abstratas e remotas, difíceis de serem avaliadas e para além de suas responsabilidades.

É evidente, contudo, que há problemas com a inferência feita, uma vez que os resultados podem ser imediatos e notáveis também de uma maneira maléfica ao paciente, sendo a inferência colocada em xeque diante dos princípios In dubio abstine and Primum non nocere. Além disso, se o medicamento não traz prejuízo mas também não traz benefício, podemos dessa maneira perder a oportunidade de aprender, mantendo-se a prescrição de um medicamento sem efetividade, enquanto outras drogas não são consideradas ou testadas. A solução, portanto, não é confiar simplesmente em inferências que, mesmo mal apoiadas, tragam alívio à pressão cotidiana sofrida pelos trabalhadores da saúde, mas, antes, incorporar não somente sua angústia e urgência, mas também – e especialmente – seus conhecimentos e suas práticas no planejamento e na execução de ensaios clínicos que busquem um compromisso entre aprender e fazer. Trabalho colaborativo e integrado entre médicos clínicos e pesquisadores biomédicos pode propiciar uma plataforma para acomodar suas diferentes demandas, conhecimentos e práticas.

Um segundo desafio diz respeito ao fato de que, quando um ensaio clínico é implementado, as atividades necessárias para sua execução incluem muitos passos que interferem nos procedimentos clínicos e desviam a atenção das médicas de outras ações clínicas importantes. Portanto, um ensaio planejado de modo a integrar-se mais facilmente à prática clínica será mais atraente para médicas que desejem colaborar com a pesquisa clínica, favorecendo a integração de fazer e aprender.

Um terceiro desafio reside na dificuldade de estabelecer um plano unificado, devido ao caos que se instalou na realização de ensaios clínicos durante a pandemia. Há tantos testes de possíveis medicamentos para tratar a COVID-19 em andamento que é fácil concordar com os muitos apelos a uma maior coordenação entre os estudos. Médicos e hospitais, que já estão sobrecarregados pela própria pandemia, sofrem pressão adicional devido às muitas solicitações para participação em ensaios clínicos. O resultado são ensaios clínicos competindo uns com os outros por financiamento e recrutamento de pacientes, entre outros aspectos. Há, além disso, um conflito em andamento entre ideias rivais sobre quais terapias deveriam ser testadas e quais abordagens seriam mais apropriadas para a realização dos ensaios, às vezes com a discussão chegando a uma defesa de flexibilização da metodologia que pode mostrar-se excessiva, trazendo riscos de que sejam produzidas evidências sem utilidade ou que conduzam a equívocos. Em circunstâncias tão fragmentadas, é improvável que se consiga a integração entre pesquisa e prática clínicas que tornaria possível aprender e fazer ao mesmo tempo.

Não obstante esses desafios, podemos testemunhar no cenário da pesquisa sobre a COVID-19 avanços na direção de uma otimização da relação entre aprender e fazer. À guisa de exemplo, o ensaio clínico SOLIDARITY, coordenado pela OMS, caminha na direção de uma maior integração entre aprender e fazer. Este é um grande ensaio clínico multicêntrico, randomizado, utilizando uma abordagem pragmática e adaptativa, que está sendo realizado em 13 países (incluindo o Brasil), envolvendo milhares de pacientes. Um ensaio “pragmático” busca mimetizar, ao máximo possível, as condições reais das populações alvo e dos contextos clínicos, sendo planejado para dar conta das necessidades de tomadores de decisão sobre a saúde (por exemplo, gestores públicos) e o tratamento clínico (por exemplo, médicos). Num ensaio “adaptativo”, pode-se interromper o teste de drogas que mostram, ao longo do ensaio, falta de efetividade ou trazem preocupações importantes quanto à sua segurança, assim como pode-se adicionar novos medicamentos que pareçam promissores. Inicialmente, foi proposto o teste de quatro tratamentos potenciais no ensaio SOLIDARITY, todos em comparação com tratamento padrão (no grupo controle): remdesivir; lopinavir e ritonavir + interferon-β; apenas lopinavir e ritonavir; e cloroquina/hidroxicloroquina. Em virtude de seu desenho adaptativo, os dois últimos tratamentos foram descontinuados nesse ensaio.

O ensaio SOLIDARITY foi planejado para ser tão simples e rápido quanto possível, mas ainda assim produzir evidência confiável, ajustando suas estratégias e abordagens às condições de funcionamento de instituições de saúde e às práticas da medicina clínica. Por essa razão, ele não foi planejado como um ensaio de duplo-cego, de modo a alcançar um equilíbrio entre o rigor da pesquisa clínica e a necessidade de respostas rápidas e possíveis de serem alcançadas nas circunstâncias objetivas tanto de países de alta quanto de média e baixa renda. Tem sido previsto que esse ensaio clínico será capaz de diminuir o tempo necessário para avaliar os resultados dos tratamentos em teste em até 80%, em comparação a RCTs típicos. Para usar uma metáfora de Angus, ensaios clínicos como o SOLIDARITY armam uma grande tenda internacional e incorporam a liderança e o compromisso que podem nutrir um ambiente integrado, no qual se possa, assim se espera, aprender fazendo com sucesso. Nesses tempos de irracionalidade galopante, esta já é, em si, uma notícia a ser comemorada.

Charbel N. El-Hani

(Instituto de Biologia/UFBA)

PARA SABER MAIS

Angus, D. C. (2020). Optimizing the trade-off between learning and doing in a pandemic. JAMA 323(19): 1895-1896.

Cañás, M. & Urtasun, M. A. (2020). La evidencia en tiempos de coronavirus (COVID-19). Revista Evidencia 23(2): e002057.

Goodman, J. L. & Borio, L. (2020). Finding effective treatments for COVID-19: scientific integrity and public confidence in a time of crisis. JAMA 323(19): 1899-1900.

London, A. J., Omotade, O. O., Mello, M. M. & Keusch, G. T. (2018). Ethics of randomized trials in a public health emergency. PLOS Neglected Tropical Diseases 12(5): e0006313.

Vijayvargiya, P., Garrigos, Z. E., Almeida, N. E. C., Gurram, P. R., Stevens, R. W. & Razonable, R. R. (2020). Treatment considerations for COVID-19: a critical review of the evidence (or lack thereof). Mayo Clinic Proceedings 95(7): 1454-1466.

Imagem de abertura:

https://en.unesco.org/covid19/educationresponse/learningneverstops

Covid-19: A necessidade de um olhar transdisciplinar

Quando as primeiras notícias da Covid-19 desembarcaram no Brasil,  alguns especialistas mais midiáticos transmitiram tranquilidade para seus seguidores, porque os dados então disponíveis indicavam uma taxa de 3% de óbitos entre os contaminados, proporção bastante abaixo de outras infecções, como SARS e MERS. Desses mortos, afirmavam, a grande maioria seria de idosos em estado fragilizado, já suscetíveis a todo tipo de infecções, como a gripe. A vida poderia seguir normalmente. Em plena viralização, não ainda do Coronavírus, mas dos vídeos, textos e entrevistas nas redes sociais que haveriam de mostrar-se demasiado suaves diante da gravidade do problema, novos entendimentos foram chegando, ficando evidente que muitas pessoas, mesmo aquelas bem intencionadas, haviam queimado a largada em suas apreciações. Uma das razões fundamentais para o equívoco foi a ausência de uma visão do todo. Este será nosso foco nesta postagem: a necessidade de uma abordagem integrada, interdisciplinar e mesmo transdisciplinar da Covid-19.

O que ficaria evidente nos dias seguintes a esta onda de mensagens tranquilizadoras em diferentes mídias é que a pandemia era bem mais grave do que parecia e não poderia ser enfrentada por uma única disciplina ou área de especialidade. Era e segue sendo necessária uma visão interdisciplinar, que integre diferentes áreas das ciências acadêmicas, e transdisciplinar, na medida em que o eficiente controle social de uma pandemia requer também estabelecer relações com outros sistemas de conhecimento, além dessas ciências. A transdisciplinaridade é especialmente importante num problema socioambiental da dimensão da Covid-19, no qual as ciências acadêmicas devem trabalhar em cooperação com outras partes interessadas, de tomadores de decisão a comunidades, empresas, terceiro setor e órgãos públicos. As ciências acadêmicas precisam estabelecer uma relação horizontal (isto é, não hierarquizada) e coerente que posiciona as partes para trazerem suas melhores contribuições. Essas contribuições podem ser evidências, teorias, modelos científicos. Podem ser informações sobre a dinâmica social que somente comunidades podem fornecer. Podem ser informações sobre as dinâmicas do cuidado com os pacientes que os profissionais da saúde podem destacar. Considerando-se esse conjunto de contribuições, pode constituir-se um novo modelo de gestão que, entre outros benefícios, traga rapidamente as informações relevantes para a mesa, viabilizando respostas no tempo e com a complexidade necessários.

A necessidade de uma abordagem interdisciplinar e transdisciplinar da Covid-19 vem se desdobrando, num efeito dominó, no qual diferentes campos do conhecimento são convocados a contribuir. Por exemplo, pesquisas em saúde pública e epidemiologia esclareceram a todos nós que a Covid-19 tem espantosa capacidade de se espalhar (como mostra esse estudo, um exemplo entre vários). A FIOCRUZ, em declaração à imprensa no final de março, apontou que já na semana de 15 a 21 de março tivemos um número de internações por problemas respiratórios dez vezes maior que a média histórica. E a curva segue inclinada, confirmando o alto risco de o sistema de saúde brasileiro entrar em colapso, um cenário que na verdade é previsível, dada a experiência de outros países que foram atingidos mais cedo, como a Itália e, logo depois, a Espanha. Isso transferiu, portanto, parte da crise para o campo da logística, da infraestrutura e da capacidade industrial de produzir produtos e equipamentos hospitalares. Mais: quando anunciado que a melhor medida para enfrentar a pandemia seria o isolamento social, devendo-se interromper, assim, a maior parte das atividades econômicas, novos atores entraram em cena, em especial economistas e empresários, preocupados com a recessão e colocando à mesa dilemas importantes para lidar com a pandemia, por exemplo, como analisar as relações entre custos e benefícios das medidas de isolamento social, um tema abordado em estudo recente.

As ciências humanas, campos de pesquisa que colocam o Brasil na elite da produção de conhecimento, mas vivem ameaçadas de cortes pelo governo federal, também precisaram se pronunciar quando foi aventada a ideia de um “isolamento vertical”, ou seja, restrita aos grupos de risco. Espantados com a ingenuidade da medida, especialistas de diferentes ciências humanas lembraram aos tomadores de decisão da precariedade habitacional do Brasil. Ainda em 2010, em plena pujança econômica, 11,4 milhões de brasileiros já viviam no que o IBGE denomina “aglomerados subnormais”, levantamento citado em um amplo estudo de caracterização desses territórios com precariedade urbanística e desassistidos de boa parte dos serviços públicos essenciais (12% dos moradores dessas comunidades não têm acesso à água, chegando a 40% no Norte do país), e também qualificados como moradias em espaço alheio, ou seja, ocupações de áreas públicas ou privadas por famílias que não têm a mínima condição de adquirirem as suas próprias casas e não foram alcançadas pelos programas de habitação. Como seria viável, então, isolar em tais condições os entes mais suscetíveis aos agravamentos de saúde do Covid19?

À medida que a quarentena foi se estabelecendo em diferentes países, psicólogos foram chamados a investigar o estresse e as rupturas na saúde mental das pessoas, tendo a OMS publicado recomendações quanto à saúde mental e bem estar psicossocial de diferentes grupos afetados pela pandemia. Efeitos sobre crianças e seus processos educacionais também mereceram atenção de especialistas em psicologia e educação (aqui um exemplo, entre vários). Ciências sociais e comportamentais foram convocadas para responder como o comportamento humano poderia alinhar-se às recomendações de especialistas em saúde pública e epidemiologistas (como discutido nesse artigo), bem como de que maneira as ciências comportamentais poderiam ajudar a mitigar a crise da Covid-19, como foi discutido há duas semanas aqui no Darwinianas. Mais uma vez precisamos dos cientistas sociais para entender as interações recíprocas entre redes sociais e medidas de controle da pandemia: Como a coesão social afeta o controle? Como as medidas de controle podem minar a coesão social?

Especialistas em saúde pública e serviço social foram chamados a discutir como mitigar estigmatização de pessoas acometidas pela doença (como nesse estudo, por exemplo). Antropólogos e cientistas políticos se dispuseram a analisar vários aspectos sociais e políticos da pandemia e de seu controle (como vemos nesse ensaio). E, mais, filósofos, cientistas sociais e políticos têm sido cruciais para os debates sobre o que significa a Covid-19 e o mundo pós-pandemia, mas também lideranças indígenas, comunitárias e outros atores sociais (como se pode ver, por exemplo, nas importantes contribuições de Ailton Krenak). Para entender porque somos acossados por uma epidemia depois da outra, necessitamos de ecólogos e cientistas ambientais, que elucidam como nossa expansão sobre vegetações nativas em diferentes partes do mundo ou nosso consumo de animais silvestres nos expõem a patógenos que podem atravessar a barreira entre outras espécies e a nossa espécie. Mas não somente isso: eles também nos mostram como alterar nossa relação com sistemas ecológicos e outros seres vivos de modo a diminuir a probabilidade de novas pandemias no futuro. Sendo a Covid-19 uma dentre muitas doenças zoonóticas, que nos são transmitidas por animais, também precisamos das contribuições dos veterinários. E por aí vai. Poderíamos multiplicar e multiplicar esses exemplos, mas estes bastam para destacar a mensagem central que pretendemos nessa postagem.

É evidente que, na medida em que se vai descortinando um cenário cada vez mais complexo, seria esperado um plano de reação mais integrado, mas não foi o que se aventou e nem o que se desenrola no Brasil, desde janeiro de 2020, quando a China anunciou as primeiras mortes. A própria ênfase sobre atendimento hospitalar, que vai e volta nas discussões nas diferentes mídias, mostra a falta de tal visão integrada com vistas à criação de uma rede de enfrentamento da crise. Hospitais não devem ser a linha de frente de combate à Covid-19. A linha de frente deve ser a saúde comunitária, a saúde da família, o atendimento primário à saúde, o atendimento e monitoramento domiciliar de casos suspeitos e confirmados, como é discutido em texto que discute como manter os casos de Covid-19 fora dos hospitais. Quando se afirma que hospitais devem atuar para conter a pandemia num país, isso equivale ao fracasso de seu sistema de saúde. Não se trata, obviamente, de não se investir em hospitais, porque eles têm um papel claro no combate à pandemia. Trata-se de reconhecer o papel fundamental da atenção primária à saúde e, assim, criar condições para que ela cumpra seu papel eficazmente na identificação e no manejo de novos casos. Apesar de poder ser algo surpreendente para alguns leitores, dada a ênfase sobre a intervenção hospitalar por diferentes setores da sociedade, mesmo agora, no meio da crise, não é tarde demais para atuar em frentes não-hospitalares, poupando-se os hospitais de uma sobrecarga que possa levar a um colapso. Uma discussão pertinente a este respeito pode ser encontrada nesse vídeo de Emerson Merhy, assim como em carta no respeitado periódico The Lancet, que mostra como a gravidade da situação na Itália é resultado do desmonte do sistema de saúde pública.

Note-se que temos aí também um problema de falta de uma visão interdisciplinar e transdisciplinar da pandemia. Ela requer o trabalho diligente de enfermeiros, assistentes sociais, médicos, psicólogos, biólogos, líderes comunitários e vários outros setores da vida acadêmica e da vida social. A construção de tal visão integrada é fundamental. Diferentes pontos de vista acabam por expressar soluções parciais para um dilema complexo, especialmente no caso de “problemas perversos”, sobre os quais não há acordo nem sobre o problema nem sobre as soluções, mas para os quais é necessária uma ação integrada, capaz de solucionar as demandas e as restrições  das várias partes interessadas no problema.

Não é simples construir uma visão integrada. É preciso lidar com o estranhamento entre as diferentes disciplinas acadêmicas, dado que cada uma delas formula o problema de maneiras diferentes e não compartilham todas as suas práticas de produção de conhecimento, ou todos os seus critérios de validação de teorias ou modelos, ou todos os seus valores. Maior ainda pode ser o estranhamento entre diferentes atores sociais, de cuja ação concertada depende o enfrentamento da pandemia. Neste momento, é necessária união em torno do objetivo principal, conter a pandemia, o que requer isolamento social, como tem sido mostrados em estudos a esse respeito (eis aqui um exemplo). Quando os atores sociais agem de maneira descoordenada, mandam mensagens diferentes ao público, o desastre fica só aguardando, logo ali na esquina. Resta então torcer para a sorte. Mas quando se tratam de epidemias virais, sorte costuma contar pouco.

Uma boa notícia é que muitos especialistas que se anteciparam a um diagnóstico mais abrangente, minimizando o impacto da Covid-19, já corrigiram as informações equivocadas em suas novas postagens e economistas mais atentos ao debate têm resistido em transformar saúde e mercado em uma dicotomia, analisando com cuidado as relações de custo e benefício envolvidas. Tem sido mostrado que a oposição entre economia e saúde é uma falsa dicotomia tanto em artigos acadêmicos quanto em comentários na mídia.

Outra boa notícia é a revalorização da pesquisa científica em países como o Brasil e os Estados Unidos, cujos presidentes faziam coro com visões anticientíficas e menos informadas a respeito da necessidade das ciências. Vários cientistas brasileiros também têm feito um bom serviço em chamar a atenção para a importância da ciência diante da pandemia da Covid-19, a exemplo da boa discussão feita por José Alexandre Diniz em torno da ecologia e da epidemiologia. Claro está, contudo, que é preciso ir além das ciências biomédicas nessa valorização à luz da Covid-19, explicitando para o público, os tomadores de decisão, as comunidades científicas a importância das ciências humanas, das ciências sociais, da psicologia, da ecologia, da filosofia diante da pandemia. Mas há mais que isso: devemos ter o cuidado de não transformar um reconhecimento da importância das ciências acadêmicas em casos como o que vivemos em alguma defesa do cientificismo, ou seja, da ideia de que seriam os conhecimentos científicos os únicos válidos, ou de que estes conhecimentos deveriam dominar completamente a arena das decisões sociais. De um ponto de vista político, isso seria atingir as nossas já tão acossadas democracias contemporâneas com os fantasmas das tecnocracias. De um ponto de vista epistemológico, seria negar a diversidade de formas de conhecimento produzidas pela humanidade. Segue sendo necessário destacar os muitos sistemas de conhecimento produzidos pela humanidade, a pluralidade de uma ecologia de saberes, as muitas contribuições que tais sistemas podem trazer para o enfrentamento de nossos problemas, inclusive dialogando e integrando-se uns com os outros. Afinal, se as explicações das ciências acadêmicas podem ser mais eficazes na busca de tratamentos e meios de prevenção da Covid-19, em comparação, por exemplo, com visões religiosas (como a sugestão de que orando e jejuando se poderia conter a epidemia), estas últimas visões podem ter importantes papeis na manutenção do bem estar psicológico das pessoas acometidas pela pandemia ou submetidas à quarentena, os quais podem superar em muito a eficácia das intervenções científicas. São esses juízos complexos e situados, contextualizados que devemos fazer sobre os conhecimentos humanos, não esquemáticos juízos universais sobre supostos conhecimentos superiores e inferiores. Esses juízos universais não passam de visões pobres da diversidade dos conhecimentos humanos.

Não devemos esquecer de lições como aquelas que nos foram dadas pela substituição dos sistemas milenares de irrigação de campos de arroz em Bali, manejados sob a supervisão dos sacerdotes de templos da água, templos hindu-budistas dedicados a Dewi-Danu, a deusa do lago, por sistemas técnico-científicos de irrigação, por decisão do governo da Indonésia e sob a influência da chamada “revolução verde”. Esses novos sistemas de irrigação tiveram consequências desastrosas para o cultivo de arroz em Bali: as colheitas decresceram para menos da metade do que era produzido sob os sistemas milenares de gestão dos resíduos hídricos. Esses resultados desastrosos se repetiram nas colheitas seguintes e os sistemas científicos terminaram por ser abandonados, sendo trazidos de volta os sistemas tradicionais. Trinta anos depois, foi mostrado, usando simulação computacional, que as sequências da água geridas pelos sacerdotes da deusa Dewi-Danu eram os mais eficientes possíveis, sendo mais eficientes, pois, do que aquelas preconizadas pelo sistema técnico-científico de irrigação que havia sido introduzido nos anos 1960. Na verdade, eles eram igualmente ou mais eficientes do que poderia ser proposto por qualquer outro sistema de conhecimento, na medida em que soluções ótimas para as sequências de irrigação da água eram alcançadas pela distribuição de templos nos campos de arroz.

Exemplos dessa natureza mostram como não há porque converter um reconhecimento do valor das ciências acadêmicas numa defesa cientificista, como se fossem panaceias para todo e qualquer problema com o qual queiramos lidar. Contudo, uma crítica à hegemonia dos saberes científicos acadêmicos tampouco deve converter-se na aceitação do desperdício das experiências de saber que a pesquisa científica nos legou ao longo de cinco séculos. Numa ecologia de saberes capaz de reconhecer e valorizar a diversidade epistemológica do mundo, não se deve desperdiçar experiências de saber, tal como foi feito no epistemicídio que se seguiu à expansão colonial europeia, ou seja, na destruição que a colonização impôs a muitos sistemas de conhecimento ao redor do globo. Defender o reconhecimento e a valorização da diversidade epistemológica do mundo não é algo que se faz, contudo, às expensas de um reconhecimento das experiências de saber das ciências modernas. Isso porque, afinal, seria também um desperdício de experiências de saber negligenciar as contribuições dessas ciências. Assim, diante da Covid-19, não há o que discordar quanto à capacidade das ciências modernas de propiciar avanços rumo ao diagnóstico, ao tratamento ou à vacinação contra essa pandemia.

Pode-se a um só tempo defender a diversidade epistemológica do mundo e a pesquisa científica moderna, especialmente quando esta dá apoio à luta pela sobrevivência e pela melhoria da qualidade de vida de muitas comunidades humanas que são vítimas de injustiças socioambientais (inclusive na distribuição de casos e mortes pela Covid-19). Afinal, as ciências modernas se encontram lado a lado, como partícipes, com o processo de expansão colonial e de processos hegemônicos de globalização que têm muito a ver com a atual crise epidêmica. Isso implica fazer juízos de valor sobre os papeis que elas vêm a desempenhar, inclusive, na abordagem da Covid-19. Há julgamentos importantes a serem feitos quanto às intenções, aos valores e à dimensão política das empreitadas científicas em torno dessa pandemia. Cabe questionar, então, se os esforços científicos em andamento buscam diminuir as injustiças socioambientais que acompanham a pandemia ou podem agravá-las ainda mais. Trata-se, por exemplo, de testar vacinas experimentalmente em comunidades subalternizadas na atual ordem mundial, como propuseram os médicos franceses Jean-Paul Mira e Camille Locht, para gerar produtos científicos que serão depois desigualmente distribuídos, inclusive privando-se os próprios países africanos de acesso a tais vacinas, dado seu custo? Ou trata-se de distribuir amplamente, a todas as comunidades atingidas no globo, vacinas validadas cientificamente por meio de procedimentos eticamente aceitáveis? A resposta a questões dessa natureza implica apreciações bastante distintas do papel das ciências acadêmicas numa ecologia de saberes, ao fornecerem bases para julgar de que lado elas estão.

Muitos acadêmicos fazem, diante de tais argumentos, uma chamada à objetividade como se fosse ela neutralidade. Contudo, não há neutralidade, como sabemos, e nada é menos neutro do que se pretender neutro, porque isso implica apenas uma manobra política para ocultar o lado que se escolheu. Objetividade científica não é o mesmo que neutralidade, demandando, ao contrário, crítica mútua numa comunidade de investigadores para que seus vieses (sua falta de neutralidade, natural, esperada, como humanos que são, e como membros de grupos humanos que são) sejam colocados em debate. Ou seja, para ser objetiva, a produção de conhecimentos (científicos ou não) deve ser reconhecida como não-neutra. Não somente a objetividade não é o mesmo que a neutralidade, como também a neutralidade mina a possibilidade de ser objetivo! Objetividade é uma propriedade de afirmações feitas não por indivíduos, mas por comunidades produtoras de conhecimento, sendo a objetividade, como nos mostra Helen Longino, de natureza social e interativa, e sendo um método de investigação objetiva quando permite crítica transformativa. Diante disso, é muito importante que o diretor-geral da OMS tenha vindo a público condenar a proposta racista dos dois médicos franceses.

A interdisciplinaridade e a transdisciplinaridade têm ainda um importante papel, o de desestimular o espírito voluntarioso, favorecendo a formação de atitudes voluntárias conscientes, pela coaprendizagem mútua que decorre do envolvimento das muitas partes interessadas. Elas talvez sejam tecnologias sociais capazes de vacinar sociedades dependentes de “mitos”, por favorecerem que as pessoas passem a enxergar em cada um e na coletividade a resposta para seus dilemas científicos, sociais e espirituais.

 

Charbel El-Hani

(Instituto de Biologia/UFBA)

Virgílio Machado

(Instituto Mãos da Terra – IMATERRA)

 

PARA SABER MAIS

Dayrit, M. & Mendoza, R. U. (2020). Social Cohesion vs COVID-19. SSRN Library.

Hellewell, J. et al. (2020). Feasibility of controlling COVID-19 outbreaks by isolation of cases and contacts. The Lancet Global Health 8: e488-e496.

Latour, B. (2020). Imaginar gestos que barrem o retorno da produção pré-crise.

Rittel, H. W. J. & Webber, M. M. (1973). Dilemmas in a general theory of planning. Policy Sciences 4: 155-169.

Santos, B. S. (2020). A trágica transparência do vírus. Jornal de Letras, Artes e Ideias, 8 de abril de 2020.

Thunstrom, L., Newbold, S., Finnoff, D., Ashworth, M. & Shogren, J. F. (2020). The Benefits and Costs of Using Social Distancing to Flatten the Curve for COVID-19. Journal of Benefit-Cost Analysis (no prelo).

Inovação responsável como desafio das democracias contemporâneas

Um dos principais desafios das sociedades contemporâneas é a gestão responsável da pesquisa e inovação, que podem mudar nossas vidas de maneiras importantes. Como a governança da pesquisa e inovação pode ser feita de modo a gerar mudanças responsáveis dos nossos modos de vida?

Um dos principais desafios das sociedades contemporâneas é a gestão responsável da pesquisa e inovação. Por gerar novos modos de vida em sociedade, a pesquisa e a inovação devem ter uma governança responsável. Afinal, a compreensão das relações entre ciências, tecnologias, sociedades e ambientes leva a um entendimento de que ciências e tecnologias não são constituídas apenas tecnicamente, mas também social e politicamente. De um lado, determinantes sociopolíticos afetam os caminhos das ciências e tecnologias; de outro, estas últimas levam a outros modos de existência social e política, como nosso tempo presente mostra com clareza. Embora frequentemente vistas como meios de controlar a natureza, há um outro lado nas ciências e tecnologias: elas podem, paradoxalmente, aumentar nossos sentimentos de incerteza e ignorância. Isso porque podem ter impactos não-previstos, potencialmente prejudiciais, assim como capazes de transformar nossos modos de vida.

É necessária fundamentação teórica para a compreensão da pesquisa e inovação responsáveis. Na postagem de hoje, discuto uma proposta para tal fundamentação, elaborada por Jack Stilgoe, Richard Owen e Phil Macnaghten, em artigo influente (1165 citações no Google Scholar®) publicado há seis anos no periódico Research Policy. Esta fundamentação se baseia em quatro dimensões integradas da inovação responsável: antecipação, reflexividade, inclusão e responsividade.

Na segunda metade do século XX, o poder das tecnologias relacionadas (frequentemente de maneiras complexas) com as ciências, sua capacidade de mudar nossas vidas, seus potenciais crescentes de produzir tanto benefícios quanto riscos, ampliaram os debates sobre as responsabilidades de cientistas (e de outros agentes de inovação, por exemplo, órgãos de fomento à pesquisa e corporações) para além de abordagens anteriores. No caso dos cientistas, esses debates colocaram em xeque visões convencionais que tendem a ver as ciências apenas como emancipatórias (podendo perder de vista os riscos ou a distribuição desigual dos benefícios da pesquisa) e os cientistas como autônomos em suas decisões (podendo negligenciar determinantes como os valores e interesses dos cientistas e de seus financiadores). A resposta de parte da comunidade científica tem sido resistir a essas tendências e buscar preservar um ideal de autonomia nas decisões sobre a pesquisa. Mas parte da comunidade científica abraçou uma discussão sobre a responsabilidade dos cientistas que vai além do reconhecimento e da negociação sobre condutas responsáveis em seus papeis profissionais.

Essas visões ampliadas sobre a responsabilidade dos cientistas podem ser expressas em termos de três formas de responsabilidade: responsabilidade 1.0 – integridade e produção de conhecimento confiável; responsabilidade 2.0 – ciência para a sociedade; responsabilidade 3.0: ciência com e para a sociedade. Pesquisa e inovação responsáveis se vinculam à responsabilidade 3.0. Esta forma de responsabilidade parece mais capaz de produzir, para fazer referência a um livro muito interessante organizado por Boaventura de Sousa Santos, um conhecimento prudente para uma vida decente.

O que é inovação responsável

Inovação responsável significa, para Stilgoe e colaboradores, “cuidar do futuro através da gestão coletiva da ciência e da inovação no presente”. Ela deve ser responsiva a um conjunto de questionamentos importantes em debates públicos sobre novas áreas científicas e tecnológicas, que são tipicamente colocados para cientistas ou que o público gostaria que os cientistas se perguntassem. A Tabela 1 sumaria essas questões, conforme sistematizadas por Macnaghten e Chilvers em termos de sua relação com produtos, processos ou propósitos da inovação, a partir de 17 debates públicos sobre ciência e tecnologia no Reino Unido. Considerar esses questionamentos é um importante passo para ir além de uma governança da ciência e inovação convencional, que foca sobre questões de produtos apenas, obscurecendo áreas de incerteza e ignorância acerca tanto dos riscos quanto dos benefícios. A inovação responsável pode ser entendida como uma maneira de incorporar a deliberação sobre essas questões no próprio processo de inovação.

Tabela 1: Linhas de questionamento sobre inovação responsável

Questões sobre produtos Questões sobre processos Questões sobre propósitos
Como riscos e benefícios serão distribuídos? Como padrões devem ser desenhados e aplicados? Por que os cientistas estão fazendo isso?
Que outros impactos podemos antecipar? Como riscos e benefícios devem ser definidos e mensurados? Essas motivações são transparentes e em prol do interesse público?
Como esses impactos poderiam mudar no futuro? Quem está no controle? Quem se beneficiará?
O que não sabemos a respeito? Quem está participando? O que eles irão ganhar?
O que não poderíamos jamais saber a respeito? Quem assumirá a responsabilidade se as coisas derem errado? Quais são as alternativas?
  Como podemos saber se estamos certos?  

Para cientistas que abraçam tal visão ampliada de suas responsabilidades, são muitos os desafios, em especial quando não temos formação para lidar com vários aspectos consideravelmente complexos de uma ciência que é feita com e para a sociedade. Por isso, fundamentações como aquela proposta por Stilgoe e colaboradores são muito úteis. Um avanço importante incorporado nessa proposta é não focar apenas nos produtos da ciência e inovação, ou apenas nos riscos e prejuízos de tais produtos. Assim, busca-se ir além de regulamentações baseadas no risco dos produtos da inovação, embora sem deixar de lado esse aspecto. As ciências e tecnologias tipicamente transbordam para além das fronteiras dos marcos regulatórios existentes, bem como para além de nossa capacidade de pensar riscos e benefícios a partir de nossas experiências passadas. Precisamos de mais do que uma abordagem retrospectiva da responsabilidade, na medida em que, na inovação, o passado e o presente podem não oferecer uma orientação razoável para o futuro.

Como comentam Michel Callon, Pierre Lascoumes and Yannick Barthe, necessitamos de novos “fóruns híbridos” que enriqueçam e expandam nossas democracias, tornando-as mais capazes de absorver debates e controvérsias em torno de ciência e tecnologia. Essas controvérsias mostram que preocupações públicas não podem limitar-se aos riscos dos produtos da inovação, mas devem estender-se para os propósitos e as motivações da pesquisa, as direções da inovação, a emergência de novos sistemas sociotécnicos, a distribuição dos benefícios, entre muitos outros aspectos. Deve-se, assim, passar de uma regulamentação baseada apenas no risco para dimensões de responsabilidade orientadas para o futuro, marcadas pelo cuidado e pela responsabilidade com nossas vidas coletivas e com o planeta, com maior potencial de acomodar a incerteza e de promover reflexões sobre valores, propósitos, justiça.

Trata-se de buscar, numa palavra, uma nova governança científica, ou, dito em outras palavras, um novo contrato social entre ciência e público. Para tanto, é preciso abrir novos espaços de diálogo público sobre ciência e inovação. A pesquisa e inovação responsáveis devem trafegar por esses espaços de diálogo público, buscando produzir conhecimento com e para a sociedade. Os quatro pilares da proposta de Stilgoe e colaboradores – antecipação, reflexividade, inclusão e responsividade – fornecem bússolas muito úteis para cientistas que se põem a navegar no espaço entre pesquisa e implementação. Estes cientistas não devem manter suas práticas científicas como antes, porque, tudo o mais sendo igual, não fornecerão orientações e procedimentos suficientemente robustos e confiáveis para a prática transdisciplinar que a responsabilidade 3.0 demanda. Trata-se de reconfigurar nossas práticas para conseguir prosseguir nessa navegação. Como? Uma contribuição relevante para respondermos a essa pergunta pode ser dada a partir dos quatro pilares citados, que fornecem uma moldura teórico-prática para colocar e discutir os questionamentos na Tabela 1.

Mas antes de dedicar-me a tratar desses pilares, cabe uma palavra sobre o uso do adjetivo “responsável”, na medida em que pode sugerir alguma acusação a colegas na comunidade científica que seriam supostamente “irresponsáveis”. Essa inferência não procede, contudo, porque ela erra no foco de análise. O que está em foco são responsabilidades políticas coletivas, ou corresponsabilidades, de cientistas, financiadores da pesquisa, inovadores e outros, e não alguma forma de responsabilidade individual. Não são esses diversos atores que poderiam ser, individualmente, acusados de irresponsabilidade. Tratam-se, antes, de sistemas complexos e acoplados de ciência e inovação que criam o que Ulrich Beck chamou de “irresponsabilidade organizada”. Tratam-se de aspectos de tais sistemas que levam a quatro categorias de inovação irresponsável identificadas por René von Schomberg, que incluem, por exemplo, a negligência de princípios éticos e a falta de precaução e prevenção. Não se trata, então, de diagnosticar responsabilidades ou irresponsabilidades em cientistas individuais, mas de desenvolver sistemas que favoreçam escolhas responsáveis, no presente e no futuro, através da antecipação e da obtenção de conhecimentos sobre as possíveis consequências das ciências e tecnologias, assim como do desenvolvimento de capacidades de responder a tais consequências.

Pilares da inovação responsável

A primeira dimensão da inovação responsável identificada por Stilgoe e colaboradores é a antecipação. As implicações de novas tecnologias frequentemente não são previstas e análises baseadas em riscos costumam fracassar na tentativa de fornecer indicações precoces de seus efeitos futuros. A antecipação implica a colocação de questões da forma “e se…?” por pesquisadores e organizações, levando-os a considerar contingências, o que sabemos, o que é provável, o que é plausível, o que é possível. Ela permite gerar expectativas que servem não apenas para realizar previsão, mas também para moldar futuros possíveis e desejáveis, e organizar recursos para alcançar estes últimos. A participação é fundamental para uma prática de antecipação que aumente a resiliência dos processos de inovação e dos futuros desejados. Há uma tensão entre a previsão, que tende a reificar futuros particulares, e a participação, que tende a abrir possibilidades novas de antecipação. Entre os métodos que podem ser usados na antecipação, temos o planejamento de cenários (que devem ser plausíveis) e a avaliação de visões (vision assessment). Esses métodos se mostram mais eficientes com um engajamento público desde estágios precoces de um processo de inovação (o que tem sido denominado upstream public engagement). Este último aspecto é muito importante: processos antecipatórios devem ser bem situados no tempo, porque devem ser suficientemente precoces para que sejam construtivos e suficientemente tardios para que sejam significativos. Dessa maneira, eles criam maiores possibilidades de se compreender a dinâmica da promessa que molda cenários futuros.

A reflexividade é a segunda dimensão considerada por Stilgoe e colaboradores, que argumentam que responsabilidade requer esse atributo dos agentes e das organizações. É comum entre os cientistas a ideia de que a reflexividade significa a crítica mútua como princípio organizacional das ciências. De fato, este é um significado importante de reflexividade. Contudo, não é suficiente. É necessária reflexividade ao nível das práticas institucionais, o que significa analisar sistematicamente as próprias atividades, compromissos e suposições, mas também ter consciência dos limites do conhecimento (especialmente, considerando-se a complexidade dos sistemas naturais e a incerteza inerente ao nosso entendimento deles, seja qual for sua natureza, seja científico ou não), assim como de que um enquadramento particular de um problema pode não ter acordo de todas as partes interessadas. Para além da crítica profissional exercida pelos cientistas, a responsabilidade torna a reflexividade um assunto público, que deve envolver não somente laboratórios, mas também órgãos de fomento e regulação, partes interessadas, o público e outros agentes e instituições envolvidas na governança da ciência e inovação. Os órgãos de fomento, por exemplo, devem ter a responsabilidade não somente de refletir sobre seus próprios sistemas de valores, mas também de fomentar a capacidade reflexiva nas práticas de ciência e inovação. Entre os métodos que podem promover reflexividade, temos, por exemplo, a elaboração de códigos de conduta e práticas de reflexão dentro dos laboratórios, acerca do contexto socio-ético do trabalho científico, envolvendo frequentemente participação de cientistas sociais e filósofos.

Um terceiro pilar é a inclusão de novas vozes na governança da ciência e inovação, como parte da construção de legitimidade. Entre os processos de diálogo público utilizados com esse propósito, temos conferências de cidadãos (consensus conferences), júris de cidadãos, mapeamento deliberativo, votação deliberativa, assim como oficinas participativas e grupos focais, parcerias de múltiplas partes interessadas, inclusão de membros do público em comitês científicos consultivos e outros mecanismos híbridos que tentam diversificar as contribuições para a governança da ciência e inovação. Ao comprometer-se com a inclusão em tal governança, não se deve perder de vista uma série de aspectos, por exemplo, o de que processos de inclusão implicam consideração de questões relativas ao poder. Eles suscitam, por exemplo, preocupações quanto a efeitos de enquadramento (framing effects) que podem fazer com que processos de diálogo reforcem relações preexistentes de poder profissional e modelos do público baseados em déficit (por exemplo, em sua compreensão do que está em pauta nos debates sobre ciência e inovação). Além disso, a variabilidade das práticas de governança inclusiva e de seus impactos sobre políticas públicas tem levado, por exemplo, a críticas e demandas de maior clareza quanto aos métodos de participação, aos propósitos de seu uso e aos critérios para sua avaliação. Contudo, ao tecer tais críticas, deve-se ter o cuidado, ao exigir que sejam satisfeitos princípios ideais, de não perder de vista variedades de engajamento que são menos do que perfeitas, mas, ainda assim, são de alguma maneira boas. Tampouco se deve negligenciar a natureza dos processos participativos como modalidades de experimentação coletiva e em andamento.

Ademais, critérios de qualidade do diálogo público têm sido desenvolvidos e podem ser empregados para avaliar processos participativos. Callon e colaboradores, por exemplo, propõem três critérios: intensidade – quão cedo membros do público são consultados e quanta atenção é dada à composição do grupo de discussão; abertura – quão diverso é o grupo e quem está representado; e qualidade – a seriedade e continuidade da discussão. Deve haver espaço, também, para que público e partes interessadas questionem o próprio enquadramento do diálogo e os processos de participação, e não somente os problemas e as soluções particulares postas em discussão. Tomados os devidos cuidados, processos de engajamento público na governança da ciência e inovação podem ser considerados legítimos, especialmente se seus objetivos forem modestos e se as suposições e os compromissos subjacentes a eles estiverem, eles próprios, abertos ao escrutínio público.

Por fim, a responsividade é um quarto pilar da ciência e inovação responsáveis. A inovação responsável demanda a capacidade de mudança em resposta às contribuições, aos valores, às expectativas do público e das partes interessadas, bem como em resposta a circunstâncias mutáveis e à insuficiência do conhecimento e do controle. Há vários mecanismos que tornam a inovação responsiva aos demais pilares considerados por Stilgoe e colaboradores, antecipação, reflexividade e inclusão. Por exemplo, aplicação do princípio da precaução, de moratórias (por exemplo, de uso de uma inovação antes de uma melhor compreensão de suas implicações) e de códigos de conduta pode ser apropriada num conjunto de casos. O emprego de design sensível a valores pode ser útil em outros casos, por criar a possibilidade de incorporar determinados valores éticos nas tecnologias.

A promoção da diversidade na gestão da ciência e da inovação é outro elemento importante da responsividade. Isso requer a análise de tensões e mecanismos de governança dentro dos processos de financiamento da pesquisa, de garantia de propriedade intelectual e de estabelecimento de padrões tecnológicos, que frequentemente fecham a inovação de determinadas maneiras, em vez de abri-lo à participação diversa. Entre os fatores que podem aumentar a responsividade institucional, temos: uma cultura de política científica deliberativa; ênfase sobre aprendizagem reflexiva e sobre a própria responsividade; cultura organizacional aberta, enfatizando inovação, criatividade, interdisciplinaridade, experimentação e coragem de assumir riscos; compromisso com engajamento e interesse públicos. Todos esses aspectos têm importância na busca por superar uma “lógica de não-responsividade” que tem sido frequente na governança da ciência e inovação, especialmente quando pesquisa e desenvolvimento são vinculadas ao crescimento econômico sem um questionamento de “qual pesquisa” e “qual desenvolvimento” seriam desejáveis.

Por fim, devemos considerar que esses pilares não devem ser vistos separadamente, mas integrados e incorporados na governança da ciência e inovação. Eles devem, ademais, ser apropriadamente conectados a culturas e práticas de governança. As dimensões acima podem se reforçar mutuamente: por exemplo, maior reflexividade tende a promover maior inclusão, e vice-versa. Contudo, eles também podem estar em tensão e gerar conflitos: por exemplo, antecipação pode gerar maior participação, mas também pode sofrer resistência da parte de cientistas que buscam defender sua autonomia, ou seus compromissos prévios com determinadas trajetórias de inovação. Trazer à tona tais tensões e, assim, colocá-las em negociação são passos importantes para tornar responsiva a inovação responsável. Trata-se, em suma, de integrar as dimensões e estratégias para inovação responsável numa abordagem de governança coerente e legítima, explorando o que conta como inovação responsável no nível macro das políticas públicas, no nível micro do laboratório de pesquisa e no nível meso das estruturas e práticas institucionais que conectam os níveis precedentes.

Uma estratégia que permite trabalhar de modo integrado com dimensões da inovação responsável é a chamado stage-gating, um mecanismo bem estabelecido de desenvolvimento de novos produtos, que divide o processo de pesquisa e desenvolvimento em estágios discretos, separados por pontos de decisão, nos quais a progressão ao longo dos estágios se baseia no cumprimento de determinados critérios. Convencionalmente, esses critérios são baseados em considerações técnicas e de potencial mercadológico. Contudo, o processo de stage-gating pode ser adaptado para incluir critérios de inovação responsável.

Para um projeto de geo-engenharia, Stilgoe e colaboradores usaram os seguintes critérios para decisão sobre cada estágio do processo de pesquisa e desenvolvimento: 1. Riscos identificados, gerenciados e tornados aceitáveis (dimensão: reflexividade); 2. Compatibilidade com regulamentações relevantes (dimensão: reflexividade); 3. Comunicação clara da natureza e dos propósitos do projeto (dimensão: reflexividade, inclusão); 4. Aplicações e impactos descritos e mecanismos colocados em ação para revisão a seu respeito (dimensão: antecipação, reflexividade); 5. Mecanismos para compreender visões do público e de partes interessadas identificados (dimensão: inclusão, reflexividade). Um painel independente de avaliação do projeto tomou decisões, então, acerca da progressão ao longo dos estágios. Os critérios de decisão nos estágios 1 e 2 não estão relacionados a uma noção orientada para o futuro, prospectiva de responsabilidade, enquanto os critérios 3-5 se ocupam de questões e impactos potenciais mais amplos, associados com enquadramento da pesquisa, abordagens de comunicação, relações com diálogo público e problemas relacionados a desdobramentos futuros.

O processo de stage-gating como um todo correspondeu a uma prática de responsividade, com um grau relevante de reflexividade institucional. As ambições eram apropriadamente modestas. O processo aumentou a abertura da discussão sobre governança de ciência e inovação no contexto complexo de um projeto de geo-engenharia, trazendo à tona tensões, enquadramentos, suposições implícitas, aspectos contestados, valores e compromissos. Ele permitiu, ainda, que os cientistas e membros do painel independente e do órgão de fomento antecipassem impactos, aplicações e problemas previamente não explorados. Ao longo do processo, surgiram evidências de uma cultura de pesquisa e inovação mais reflexiva e deliberativa.

Esta experiência sugere a pertinência de investigar a aplicabilidade de processos de stage-gating para o uso integrado de dimensões de inovação responsável – antecipação, reflexividade, inclusão e responsividade – em iniciativas que não se vinculam a tecnologias emergentes, a exemplo da geo-engenharia, mas a outros processos inovadores que demandam diálogo público e responsabilidade na realização de pesquisa e inovação para e com a sociedade. Nós estamos iniciando a exploração, por exemplo, dessas dimensões da inovação responsável e do processo de stage-gating em processo de criação de unidades de conservação. Esta decisão é um resultado de uma compreensão de que novas práticas são necessárias para que naveguemos no espaço de pesquisa e implementação com a devida prudência e responsabilidade social. Não se trata, contudo, de aplicar alguma moldura teórica como se fosse uma resposta pronta de governança, mas antes como um espaço de construção fértil de uma abordagem de pesquisa e inovação responsáveis, que possa promover aprendizagem social e potencializar a agência coletiva de uma diversidade de partes interessadas.

 

Charbel N. El-Hani

Instituto de Biologia/UFBA

 

PARA SABER MAIS:

Callon, M., Lascoumes, P. & Barthe, Y. (2009). Acting in an Uncertain World: An Essay on Technical Democracy. Cambridge, MA: MIT Press.

Irwin, A. (2006). The politics of talk: coming to terms with the ‘new’ scientific governance. Social Studies of Science 36: 299–330.

Irwin, A., Jensen, T. & Jones, K. (2013). The good, the bad and the perfect: criticizing engagement practice. Social Studies of Science 43: 118–135.

Macnaghten, P. & Chilvers, J. (2013). The future of science governance: publics,policies, practices. Environment and Planning C: Politics and Space 32: 530-548.

Owen, R., Bessant, J. & Heintz, M. (Eds.). (2013). Responsible Innovation: Managing the Responsible Emergence of Science and Innovation in Society. London: Wiley.

Stilgoe, J., Owen, R. & Macnaghten, P. (2013). Developing a framework for responsible innovation. Research Policy 42

Ciência é atividade imaginativa, não “receita de método científico”

Visões caricatas da ciência, que nutrem mito de método científico como sequência linear de passos, ocultam papel da imaginação na ciência e contribuem para rejeição da ciência pela sociedade

Desde os primeiros anos da escolaridade, somos inculcados com a ideia de que fazer ciência seria seguir uma série mecânica de passos, começando com observações, a partir das quais são levantadas hipóteses, das quais são deduzidas consequências, as quais são testadas por meio de experimentos, como se o trabalho científico fosse a mesma coisa que seguir uma receita de bolo. Uma vez analisados os resultados do teste, uma conclusão seria então obtida, mantendo-se ou abandonando-se a hipótese.

A ciência pode, de fato, envolver a chamada lógica hipotético-dedutiva, mas testar consequências previstas a partir de uma hipótese também não é uma atividade mecânica feita sempre na mesma sequência e nem hipóteses resultam necessariamente de observação! Aliás, prefiro falar em lógica ou raciocínio em vez de método hipotético-dedutivo, por considerar a primeira expressão mais precisa, quando queremos nos referir a um modo lógico de proceder na pesquisa.

Propor que a ciência seria caracterizada por um método científico entendido como uma rígida e recorrente sequência de passos tem inúmeros problemas. Muitos críticos dessa proposição sobre como a ciência funciona se referem, então, a um mito do método científico. Estas críticas têm sido feitas tanto na literatura técnica, quanto na popularização da ciência.

Primeiro, obscurece que ciência se faz de várias maneiras, e não necessariamente seguindo uma lógica hipotético-dedutiva. Podemos, por exemplo, obter grandes séries de dados sobre algum fenômeno (como expresso na metáfora big data) e, a partir delas, extrair algum padrão regular, como fazemos, por exemplo, quando inferimos a presença de um determinado padrão de expressão de genes de um tipo celular com base em grandes conjuntos de dados sobre os RNAs presentes em células daquele tipo. Nesse caso, estamos usando uma lógica indutiva e, evidentemente, seguimos fazendo ciência.

Podemos observar algum padrão na natureza, por exemplo, uma concentração estranhamente alta do elemento químico irídio nas mesmas camadas geológicas em diversos locais do mundo e perguntar qual seria a melhor explicação para esse padrão, concluindo, digamos, que a queda de um grande meteorito com a mesma datação das camadas geológicas constitui a melhor explicação. Estamos usando, então, uma lógica abdutiva, inferindo a melhor explicação a partir dos dados, e, claramente, continuamos fazendo ciência.

Podemos considerar funcionamento mental de crianças, por exemplo, o modo como elas usam determinados modos de pensar ao longo do tempo e perguntar pela gênese desses modos de pensar, entendendo, por exemplo, como se desenvolve o pensamento conceitual na formação da mente humana. Estamos usando, então, uma lógica genética (não no sentido de ‘genes’, como regiões do DNA, mas no sentido de ‘gênese’) e, é claro, estamos fazendo ciência!

Segundo, o mito do método científico favorece uma ideia perniciosa, que se arraigou na formação de cientistas em muitas áreas e universidades, infelizmente: a de que aprender a fazer ciência seria aprender um conjunto de técnicas e protocolos para executar testes empíricos. Certamente, o trabalho científico inclui técnicas, protocolos, testes empíricos, mas limitá-lo a isso é ignorar que ciência também se faz tendo ideias, pensando novas teorias, imaginando novos modelos, supondo a existência de fenômenos nunca antes observados, em suma, que ela envolve muito mais do que apenas testar hipóteses. Frequentemente, essas visões caricatas da ciência também são acompanhadas de uma redução do teste empírico ao experimento, ignorando-se que testes empíricos rigorosos podem não ser experimentais: por exemplo, posso testar uma hipótese sobre a história evolutiva de um grupo de organismos examinando sistematicamente a distribuição de caracteres entre eles, usando o chamado método comparativo, e não um método experimental.

Terceiro, sugere que a ciência é uma atividade protocolar, uma repetição enfadonha dos mesmos passos prescritos. Já deve ter transparecido no parágrafo anterior, contudo, que ciência é tudo menos um trabalho mecânico. A ciência é uma atividade profundamente criativa, uma tentativa de entender o desconhecido com nossos melhores recursos cognitivos, incluindo nossa imaginação. A ciência não consiste na busca apenas de testar ideias que já tivemos, mas é uma aventura ousada de tentar ter ideias que nunca jamais ninguém teve, frequentemente alcançadas combinando-se de modo criativo uma série de ideias que já estavam disponíveis anteriormente. Foi assim, por exemplo, que Darwin e Wallace tiveram a ideia da seleção natural como força criativa no mundo vivo (criativa de adaptações e espécies) a partir de um conjunto de ideias já muito conhecidas, sobre crescimento populacional, herança, relações entre organismos, relações dos organismos com o meio etc.

A crise de confiança na ciência, que tem levantado bastante preocupação, tem a ver, ao menos em parte, com o modo como ensinamos ciência às pessoas. Pesquisa executada pelo Instituto Gallup, encomendada pela organização britânica Wellcome Trust, verificou que 75% dos brasileiros desconfiam da ciência e 23% consideram que produção científica pouco contribui para desenvolvimento econômico e social do país. Muitos desses são brasileiros que possivelmente amam ficar em seus telefones celulares sem nem desconfiar que não haveria celular sem ciência, ou ganham seu pão do dia-a-dia em muitas atividades que somente existem ou são praticadas do modo como o são hoje por causa da ciência, como a medicina, por exemplo, ou a engenharia, ou a agricultura, ou….. A lista é imensa! Como pode ter surgido tal descompasso entre o que se pensa e o modo como se vive?

Uma explicação plausível é que essas pessoas não estabelecem conexão entre o que aprenderam ser ciência na escola e todos esses produtos de seu cotidiano, ou mesmo com suas atividades profissionais. Podemos então não estar ensinando ciência de modo apropriado. Esta me parece uma conclusão importante. O problema tem certamente muitas raízes. Não seria possível dizer que o mito do método científico como atividade mecânica seja a única causa do problema. Mas parece-me que é parte da causa, porque apresenta de modo assustadoramente pobre uma das atividades mais instigantes da humanidade, fazer ciência.

 

Charbel N. El-Hani

Instituto de Biologia/UFBA

 

PARA SABER MAIS:

Bauer, H. H. 1994. Scientific Literacy and the Myth of the Scientific Method. University of Illinois Press.

Godfrey-Smith, P. 2003. Theory and Reality. The University of Chicago Press.

Numbers, R. L. & Kampourakis, K. 2015. Newton’s Apple and Other Myths about Science. Harvard University Press.

 

Figura: Mito do método científico como receita de bolo é algo tão divulgado que está presente em uma série de páginas da Wikipedia. Esta imagem, por exemplo, se encontra na página sobre pseudociência, em inglês

Animais não-humanos cometem suicídio?

Seria o suicídio uma característica única dos humanos? A questão do suicídio em outros animais pode ser mais importante do que muitos pensam.

Albert Camus um dia escreveu: “há apenas uma questão filosófica realmente séria e esta é o suicídio”. Muitos pensarão que se trata de uma afirmação exagerada. Concordo. Mas não podemos deixar de apreciar o poder dessa hipérbole. Possivelmente, devemos chamar a atenção para um problema que por vezes é negligenciado em nossas reflexões.

O suicídio levanta questões espinhosas sobre a vida e a morte. E ele parece ser algo tipicamente humano, ao menos à primeira vista. Parece evidente para muitos que animais não-humanos não poderiam cometer suicídio. Afinal, suicidar-se dependeria de alguns atributos que muitos supõem que apenas humanos possuem: subjetividade auto-reflexiva, livre arbítrio, consciência da própria morte. Na ausência de tais atributos, não poderia haver suicídio e, assim, a ideia de suicídio entre animais não-humanos não passaria de uma ilusão antropomórfica. Repetidamente, nós, humanos, buscamos argumentos para criar abismos de diferença entre nossa espécie e os outros animais. Repetidamente, essas barreiras são derrubadas. O suicídio é mais uma dessas barreiras em franca queda. Um dia, quiçá, aceitaremos com orgulho a natureza animal de nosso ser, deixando de lado os delírios de grandeza que nos acometem. Continue Lendo “Animais não-humanos cometem suicídio?”

Filósofo muçulmano descobriu teoria de Darwin mil anos antes do naturalista inglês?!

Não exatamente. Se compreendemos como funciona a ciência e o que é uma teoria científica, podemos colocar tais afirmações sensacionalistas em perspectiva.

Recentemente, os meios de comunicação divulgaram, com ampla disseminação via Whatsapp, notícias de um filósofo muçulmano, al-Jāḥiẓ, que teria formulado a “teoria da evolução” mil anos antes de Darwin. Há de fato uma vasta tradição de ciência e filosofia árabes que é com muita frequência, mais do que deveria, ignorada pelo ocidente. Muito se fala da contribuição da filosofia grega para a modernidade, que de fato foi importante, mas se negligencia a enorme influência árabe sobre as universidades medievais, que tiveram papel relevante na revolução cientifica do século XVII, ou o fato histórico de que, quando os escritos gregos estavam perdidos na Europa, foram pensadores árabes que reintroduziram ideias de Aristóteles, Platão e outros pensadores da Grécia clássica. Continue Lendo “Filósofo muçulmano descobriu teoria de Darwin mil anos antes do naturalista inglês?!”

Retornando à Verdade, Superando um Mundo Pós-Factual

Verdade absoluta é um conceito inútil para entender o conhecimento humano. Noções alternativas à de “verdade absoluta” seriam mais úteis?

Há ideias sobre o mundo que são tão bem apoiadas por evidências que podem ser consideradas “fatos”, algo de que tratamos  em postagem anterior. Lá, nosso argumento foi o de que “verdade” é um conceito inútil para entender o conhecimento humano. A razão para isso deve-se à própria natureza do conhecimento, que é construído com base em nossa capacidade de captar informações e interpretá-las. Nossos limites perceptivos e cognitivos, assim como o fato de que todo conhecimento é construído com base em conhecimentos prévios dos quais dispomos, restringem o entendimento que podemos construir. O resultado é que possuímos uma “rede interligada de ideias sobre o mundo”, que nos permitem construir teorias e modelos que frequentemente guiam de modo eficaz nossa ação. Isso é algo bastante diferente da ideia de uma única e definitiva verdade.

Descartar a verdade como conceito útil para pensar o conhecimento humano carrega em si uma série de simplificações. Essas simplificações são úteis para veicular ideias sobre como cientistas (e também outros agentes humanos) constroem conhecimento. Entretanto, não deve causar espanto que, por limitar o conceito de verdade à ideia de uma verdade absoluta, elas também têm suas próprias limitações. Quando escrevemos o texto anterior, não tratamos de tais limitações, por causa de nosso desejo de enfatizar algumas ideias. Esta foi uma decisão que deve ser entendida à luz da retórica.

A retórica pode ser considerada a arte da persuasão. Ela diz respeito à capacidade de usar a linguagem para se comunicar de modo eficaz e convincente. Para isso, devemos construir nossos argumentos tendo em mente um público. Para quem estamos escrevendo? Sem ter isso em vista, não é fácil ser persuasivo. Estudiosos da retórica, como Chaïm Perelman, destacam assim o papel da audiência na retórica: todo texto que visa a persuasão deve ser escrito com uma audiência em mente. Isso implica, entre outras coisas, tomar decisões sobre o que dizer e o que não dizer, em vista da persuasão pretendida.

No caso de nossa postagem anterior, pretendíamos que ela fosse convincente sem demandar dos leitores que se engajassem em discussões filosóficas para além da simples lição que tínhamos em foco: quando abandonamos os fatos ao lidar com o mundo, corremos muitos riscos.

Contudo, essa decisão não é sem custos. Na postagem de hoje, explicitaremos um custo que pagamos e tentaremos então ir além das simplificações que fizemos na postagem da semana passada. Nosso foco muda um pouco, passando a recair sobre a exploração do significado da verdade de modo mais rigoroso, dando atenção ao fato de que podemos nos referir à verdade de diferentes formas. Esse esforço valerá a pena, esperamos, pois poderá ser revelador sobre como o conhecimento é produzido.

Novos significados para a verdade

Uma simplificação comumente feita ao tratar do termo “verdade” é considerá-lo como sinônimo de “verdade absoluta” (que foi o que fizemos em nossa postagem anterior). Essa noção de verdade é pouco útil quando buscamos entender o conhecimento humano. Como vimos, somos seres limitados, com ideias sobre o mundo que são dependentes umas das outras, de tal maneira que não podemos pensar no conhecimento como uma simples revelação sobre a realidade. Podemos acrescentar: nenhum conhecimento pode ser construído se não a partir de alguns princípios primeiros, de certos pontos de partida. Esses princípios são tomados como dados, no sentido de que, para desenvolver novas ideias, não os questionamos, assumimos que podemos tratá-los como corretos, como auto-evidentes. Muitos dos nossos maiores debates referentes ao conhecimento dizem respeito a esses princípios primeiros. O problema é que discutir princípios primeiros é geralmente de utilidade muito limitada.

Diante desse conjunto de argumentos, podemos então concluir que discutir o conhecimento humano tomando como base a ideia de “verdade absoluta” não nos leva a lugar algum. Nada é verdadeiro em sentido absoluto, e pretender ser detentor de verdade absoluta nada mais é que um artifício de poder. Mas repare que, na postagem anterior, quando tratamos da verdade, não escrevemos “verdade absoluta”. Essa qualificação (“absoluta”) é importante? Vejamos.

Assumir a verdade como absoluta e então recusar sua utilidade para pensar o conhecimento pode levar a inconsistências. Como? Nós também destacamos, na mesma postagem,  a importância de distinguir entre conhecimento (episteme) e opinião (doxa). Citamos Platão sobre a importância dessa distinção no campo da política, lembrança muito pertinente para o mundo de hoje, perdido nas brumas da pós-factualidade. Mas, note-se, este também é dito um mundo da pós-verdade. Estaríamos concordando com a ideia de pós-verdade, ao dizermos que a verdade é inútil para entender o conhecimento humano? Longe disso. Está claro, então, que precisamos dizer algo mais sobre a verdade.

Para além disso, o próprio Platão argumenta que, sendo tanto conhecimento quanto mera opinião tipos de crença, o que diferencia conhecimento de opinião é que o conhecimento é crença verdadeira e justificada. A contradição bate à nossa porta quando, no mesmo argumento, recusamos a verdade e apelamos ao conhecimento (nas palavras de Platão, crença verdadeira e justificada).

Uns adoram viver em contradição nesse mundo pós-factual. Mas não estamos entre estes. Por isso, é importante hoje retornarmos à verdade para dissipar essa contradição. Para isso, discutiremos noções mais fracas de verdade. Ou, como se costuma dizer na filosofia, noções “deflacionadas”. Isso quer dizer que são verdades mais fracas do que a verdade absoluta. E, dada a nossa convicção da inutilidade da “verdade absoluta”, podemos dizer “apropriadamente” mais fracas. Sem ser absolutamente verdadeiras, porque nada o é, essas formas deflacionadas de verdade são muito importantes, porque mostram como é possível ter confiança na ausência da verdade absoluta. Recorrer a tais formas de verdade constitui, inclusive, forma mais precisa de fazer referência ao que chamamos, na postagem anterior, de “fatos”.

Uma primeira noção deflacionada de verdade pode ser denominada “verdade pragmática”.

Verdade pragmática

Na noção de “verdade pragmática”, a base para determinarmos se uma afirmação sobre o mundo é verdadeira ou não reside na eficácia de sua aplicação prática, ou seja, nas consequências de sua aplicação para nossas ações. Não se trata de rejeitar a noção de verdade, mas de entendê-la de modo distinto da ideia de verdade absoluta. Como nossa mente é ativa na busca de entender o mundo, o conhecimento não pode ser um espelho da natureza. A relação entre conhecimento e realidade não pode ser como um reflexo num espelho, sendo então um reflexo perfeito igual a uma “verdade absoluta”. Como então deixar clara a relação entre conhecimento e realidade?

A ideia de uma verdade pragmática é que essa relação pode ser esclarecida por um apelo às consequências das afirmações para as nossas ações. Seria pragmaticamente verdadeira uma afirmação que leva de modo geral a consequências eficazes e (também frequentemente) positivas sobre o mundo. Por “positiva”, podemos entender uma ação que aumenta nossas chances de sobrevivência, como seres que têm no conhecimento sua principal forma de adaptação ao mundo.

Vamos exemplificar a verdade pragmática retomando um caso que discutimos na postagem anterior: a negação pelo presidente sul-africano Thabo Mbeki de que a AIDS é causada por uma infecção viral. A ideia de que a AIDS não é uma doença viral é falsa em termos pragmáticos, como mostram as consequências negativas que acarretou: milhares de mortes, milhares de crianças nascidas com AIDS. Em contrapartida, a ideia de que a AIDS é causada por vírus é pragmaticamente verdadeira: é uma ideia que catalisou a adoção de medicamentos antivirais em outros países africanos, levando milhões de soropositivos a não desenvolverem AIDS.

Similarmente, a ideia de que a Terra não é plana é pragmaticamente verdadeira, como mostra o simples ato de nos orientarmos usando GPS em nossas vidas cotidianas. O Sistema de Posicionamento Global (GPS) pressupõe que a Terra não é plana. As afirmações de que a AIDS é uma doença viral e de que a Terra não é plana são crenças verdadeiras e justificadas, e podemos dizer isso sem apelar à ideia de verdade absoluta, e sim a uma ideia apropriadamente mais fraca, de verdade pragmática. As afirmações de que a AIDS é uma doença viral e de que a Terra não é plana são, pois, conhecimentos. As afirmações de que a AIDS não é uma doença viral e de que a Terra é plana são, por contraste, meras opiniões. Curiosamente, esta importante distinção é inadvertidamente confirmada pelos crentes na Terra plana que pretendem embarcar num cruzeiro para chegar aos limites do planeta que imaginam: a embarcação se orientará, decerto, usando GPS e, ao fazê-lo, eles estarão inadvertidamente confirmando a verdade (pragmática) de que a Terra não é plana!

A noção de verdade pragmática nos permite introduzir, de modo bastante útil, a ideia de graus distintos de confiança. Algumas ideias, como a de que AIDS é causada por vírus, merecem muita confiança. Isso porque suas consequências mostram repetidamente sua verdade pragmática.

Outras ideias, mesmo que possam ser ditas conhecimentos, em termos pragmáticos, merecem menos confiança, porque mesmo tendo consequências que as apoiam, falham mais nas implicações que trazem para nossas ações. É o caso, por exemplo, do papel de vários fármacos no tratamento de doenças. Eles são “parcialmente eficazes”, porque embora sejam eficazes em muitos casos, têm sua confiança erodida por contra-exemplos nos quais falham. Esses contra-exemplos expõem o fato de que há lacunas em nosso conhecimento sobre o funcionamento de nossos corpos, algo normal e esperado quando conhecimento não corresponde a verdade absoluta.

Um exemplo é o caso da sinvastatina, largamente utilizada para controlar níveis de colesterol. É uma droga que em vários pacientes é pouco eficaz, além de resultar em efeitos colaterais, desencadeando doenças musculares. Deixa de “ser verdade” que a sinvastatina é capaz de controlar o colesterol? Não, mas é uma verdade (pragmática) para a qual há contra-exemplos, que por sua vez também podem ser estudados pela ciência. Há estudos, por exemplo, que identificaram genes que, quando mutados,  alteram o transporte do fármaco nas células, influenciando sua eficácia.

As falhas dos fármacos são aceitáveis, porque são consistentes com a enorme complexidade do tratamento de doenças e a variabilidade entre indivíduos na forma como respondem a tratamentos. Não deixa de ser uma verdade pragmática o papel dos fármacos nos tratamentos, mas é uma verdade que merece menos confiança do que a verdade pragmática de que a AIDS é uma doença viral. É extremamente útil uma noção de verdade que, diferente da verdade absoluta, permite que entendamos os diferentes graus de confiança que merecem nossas afirmações sobre o mundo e as ações que se fundamentam nelas.

A verdade como ideal regulativo

Concluiremos essa postagem com algumas palavras sobre outra visão deflacionada sobre a verdade, que encontramos, entre outros pensadores, em Charles S. Peirce, que, aliás, também é uma das fontes da ideia de verdade pragmática. A verdade pode ser entendida como um ideal. Isso significa que a verdade não será jamais alcançada, atribuindo-se ao termo “verdade” nesse caso o sentido de ser absoluta. Contudo, o que é importante sobre a verdade não é alcançá-la. O que é importante é que a verdade regula nosso pensamento. Ou seja, tudo o mais sendo igual, nós somos pensadores mais poderosos se almejamos a verdade, como meta ideal, apesar de inalcançável. A verdade é, então, um ideal que regula nosso pensamento, um ideal regulativo que tem sua importância em seu papel face ao nosso pensamento. Nada há de importante na proposta de alcançar a verdade, nesse sentido absoluto em que ela aqui comparece. Apelando a ela, apenas nos tornamos mais capazes de gerar, aqui e agora, o conhecimento que nos é possível.

Note, inclusive, que os dois significados deflacionados de verdade discutidos aqui não são mutuamente exclusivos. Afinal, a verdade como ideal regulativo cria a possibilidade de produzir conhecimentos que correspondem a verdades pragmáticas.

Deve estar claro, agora, que nossos argumentos de que a produção do conhecimento não deve recorrer à noção de que há uma verdade absoluta, que poderia ser alcançada, em nada se aproxima da ideia de que devemos aceitar viver num mundo da pós-verdade. Devemos seguir regulando nosso pensamento pelo ideal da verdade, como todos os humanos devem fazer, em especial se ainda se pretendem racionais, e devemos seguir em busca de verdades pragmáticas, com as consequências mais positivas para as nossas ações e a nossa sobrevivência. Desprezar os fatos ao lidar com o mundo, abandonar a racionalidade e o respeito à evidência são, não temos dúvidas, ideias falsas, porque não geram consequências positivas para nossa sobrevivência. Ao contrário, nos precipitam desabalados rumo à perda de qualidade em nossas vidas, possivelmente até mesmo rumo à extinção.

 

Charbel N. El-Hani

Instituto de Biologia/UFBA

Diogo Meyer

Instituto de Biociências/USP

 

PARA SABER MAIS:

Barker, G. & Kitcher, P. (2013). Philosophy of Science: A New Introduction. Oxford: Oxford University Press.

Dutra, L. H. (2009). Introdução à Teoria da Ciência (3ª Ed.). Florianópolis: UFSC.

Hacking, I. (1983). Representing and Intervening. Cambridge: Cambridge University Press.

Imagem: Placa indicando a cidade de Truth or Consequences, no Novo México, Estados Unidos

Pistas genômicas sobre a evolução de nossos cérebros plásticos

A aprendizagem e a experiência social moldam profundamente nosso comportamento, cognição, modo de ser. O que estudos genômicos têm mostrado sobre a evolução da plasticidade de nossos cérebros?

São muitos os animais que são capazes de aprender. Mas não encontramos em outros animais a mesma capacidade de responder à experiência e ao ambiente por meio da aprendizagem que vemos em humanos. Nosso comportamento é moldado pela aprendizagem social de uma maneira sem paralelos entre os seres vivos. Que mudanças ocorridas na evolução do cérebro tornaram possível tal capacidade de aprender? No último número de Annual Review of Anthropology, Chet C. Sherwood e Aida Gómez-Robles revisam o que sabemos a este respeito, num artigo sobre plasticidade cerebral e evolução humana. Retomamos aqui algumas de suas ideias. Continue Lendo “Pistas genômicas sobre a evolução de nossos cérebros plásticos”

A necessária morte da mística do DNA

O gene se tornou um ícone cultural seja nas escolas, na mídia, ou em escritos científicos. Ideias sobre o DNA que não se sustentam povoam nossos discursos. Já é tempo de deixá-las de lado.

Em sua análise do gene como um ícone cultural, a socióloga da ciência Dorothy Nelkin e a historiadora da ciência M. Susan Lindee analisaram a circulação do DNA e do gene em diferentes esferas da sociedade, analisando novelas, quadrinhos, propagandas e outras expressões da cultura de massas. Elas deixam às claras o que denominam uma mística do DNA, no modo como esta molécula e os genes que ela contém são representados na cultura popular. Segundo elas, enquanto a visão que acaba por chegar à cultura popular bebe nas ideias científicas para criar um discurso social sobre genes, ela escapa – como era de se esperar – às restrições de uma compreensão técnica desse conceito central da biologia. Todo mundo que já se deparou com um xampu que supostamente revitalizaria os cabelos por conter DNA sabe do que estamos falando. Evidentemente, o DNA não tem esse efeito sobre cabelos. O DNA entra aí como uma espécie de energia vital.

Este modo vitalista de pensar pode causar espanto há alguns. Afinal, ideias vitalistas, que atribuem os fenômenos vitais a uma espécie de energia que não poderia ser conhecida pela ciência, não são aceitas há muito tempo na Biologia e o DNA, decerto, não é equivalente a qualquer energia vital. E o pensamento vitalista foi superado na Biologia há um século, pelo menos. Contudo, na mística do DNA essas conotações vitalistas estão, elas próprias, muito vivas. As metáforas usadas para falar do DNA, seja na mídia, seja em livros didáticos, são muito claras. O DNA seria um “livro da vida”, uma espécie de essência definidora de nossa humanidade, até mesmo um Santo Graal, como escreveu o biólogo molecular Walter Gilbert, muito antes da decifração do genoma humano. O mesmo Gilbert que introduzia suas palestras sobre o sequenciamento genômico puxando um CD do bolso e anunciando ao público: “Isso é você” (como citado por Nelkin e Lindee em seu livro).

Esta é a mística do DNA. E ela segue bem viva entre nós. Está mais do que na hora, contudo, de decretar sua morte.

As conotações religiosas do discurso social sobre genes também são claras. Roxanne Parrott e colaboradores relataram que algumas pessoas que participaram de seu estudo acreditavam que Deus desempenha papel importante na expressão dos genes e em seu impacto sobre a saúde. O DNA passa a ser uma espécie de mediador ou mecanismo da vontade divina num pensamento fatalista que está presente em diferentes religiões. Por mais que alguém possa vislumbrar incompatibilidades entre esse modo de pensar e ideias científicas, a ciência escolar reforça tal visão na educação das pessoas, através de afirmações sobre genes e DNA que carregam tintas muito fortes, mas mal ficam de pé diante do que sabemos da biologia. Não são frases que encontraríamos somente na educação básica. Pensar isso é um ledo engano. Elas povoam as páginas inclusive de livros didáticos usados no ensino superior. Mas também não estão restritas a livros didáticos. Elas comparecem em textos de popularização da ciência e até mesmo em escritos científicos.

Aqui estão quatro exemplos: “O DNA é uma molécula que se autorreplica”. “O DNA controla o metabolismo celular”. “O DNA determina fenótipos”. “O DNA é um programa de desenvolvimento”. Todas estas são frases que não são compatíveis com o conhecimento biológico aceito, em alguns casos há décadas. Como disse o geneticista Richard Lewontin, determinismo biológico – certamente um dos aspectos dessas frases – não é sequer um problema filosófico. É somente biologia mal aprendida mesmo. Vejamos. 

A biologia do DNA

É bem sabido que a replicação do DNA depende de proteínas e RNAs que formam complexos envolvidos nas várias etapas desse processo. O DNA, portanto, não se autorreplica. O correto é dizer que sequências de nucleotídeos de DNA constituem moldes para sua replicação, o que é algo muito diferente da ideia de autorreplicação. Notem que, com esse termo, atribui-se a ação de replicar ao DNA, e não aos complexos de proteínas e RNAs, como é mais correto.

O DNA tampouco é uma molécula que controla a célula. O controle celular é, por assim dizer, democrático: ele não está concentrado em alguma molécula mestra, mas se encontra difuso por muitos nós da rede metabólica que constitui a bioquímica celular. O DNA é uma molécula relativamente inerte, que não comanda, controla, faz coisas com a célula, mas é usado pela célula por meio de redes complexas de interação molecular.

Fenótipos não são determinados por genes situados no DNA. Genes estão associados a fenótipos, sendo herdados como potenciais para seu desenvolvimento, mas a constituição de um fenótipo depende de processos complexos de desenvolvimento, no caso de organismos multicelulares, e da fisiologia de seres unicelulares. Pela mesma razão, o gene tampouco é um programa de desenvolvimento. Como uma simplificação, pode-se assumir, como no gene mendeliano, uma correspondência direta, de determinação, entre gene e característica, mas esta é uma suposição de um modelo que não trata o gene como uma entidade molecular, e sim como uma abstração (a exemplo do gene para cor dos olhos azuis, discutido em outra postagem de Darwinianas).

Estas frases, que atribuem um imenso poder ao DNA e aos genes nele contidos, somente poderiam ser corretas se o DNA fosse uma espécie de mini-consciência, um homúnculo a deliberar, por exemplo, se deve ou não expressar algumas de suas sequências. Contudo, evidentemente o DNA não é nada disso. Ele é um sistema de memória celular, na verdade, o mais fiel sistema de memória que surgiu na evolução da vida, em boa medida por ser uma molécula inerte.

Não passam mesmo de biologia mal aprendida a mística do DNA, o determinismo genético e outras ideias que dão ao DNA e aos genes um poder que ultrapassa o que está bem fundamentado no conhecimento biológico. Lewontin tinha razão vinte anos atrás. Cabe perguntar: a respeito de tais ideias, fizemos algum progresso nesse meio tempo? Minha impressão é que tivemos algum avanço, como mostra a popularidade da epigenética, inclusive no que se refere ao comportamento. Contudo, este é ainda um avanço tímido. É tempo de estas ideias serem eliminadas do ensino de biologia, em todos os níveis de escolaridade, assim como da popularização da ciência e dos escritos científicos. A morte da mística do DNA se torna cada vez mais necessária. Até mesmo para que venha à tona de modo mais claro a grande importância do DNA nos sistemas vivos.

Charbel N. El-Hani

Instituto de Biologia/UFBA

 

PARA SABER MAIS:

Bruggeman, F. J., Westerhoff, H. V. & Boogerd, F. C. 2002. Biocomplexity: A pluralist research strategy is necessary for a mechanistic explanation of the “live” state”. Philosophical Psychology 15: 411-440.

El-Hani, C. N. 2007. Between the cross and the sword: the crisis of the gene concept. Genetics and Molecular Biology 30(2): 297-307.

Gericke, N.; Hagberg, M.; Santos, V. C.; Joaquim, L. M. & El-Hani, C. N. 2014. Conceptual variation or Incoherence? Textbook discourse on genes in six countries. Science & Education 23: 381-416.

Keller, E. F. 2002. O Século do Gene. Belo Horizonte: Crisálida.

Leite, M. 2006. Retórica determinista no genoma humano. Scientiae Studia 4: 421-452.

Lewontin, R. J. 2002. A Tripla Hélice. São Paulo: Cia. das Letras.

Moss, L. 2003. What genes can’t do. Cambridge-MA: MIT Press.

Meyer, L. M. N.; Bomfim, G. C. & El-Hani, C. N. 2013. How to understand the gene in the 21st century. Science & Education 22(2):345-374.

Nelkin, D. & Lindee, M. S. 2004. The DNA mystique: the gene as a cultural icon (2a. ed.). Ann Arbor, MI: University of Michigan Press.

Nijhout, H. F. 1990. Metaphors and the role of genes in development. BioEssays 12: 441-446.

Parrott, R. L., Silk, K. J., Dillow, M. R., Krieger, J. L., Harris, T.M. & Condit, C. M. 2005. Development and validation of tools to assess genetic discrimination and genetically based racism. Journal of the National Medical Association 97:980-990.