Encontrando un rubí en la basura
A principios de 2020, yo era un simple posdoctorado en la Universidad Estatal de Montana. A los ojos jerárquicos de la academia, yo no era nada, nadie, no merecía que me dedicaran mi tiempo.
No creo en esa historia sobre mí, pero uno se da cuenta de su lugar en el tótem cuando llama en frío a profesores con mi dirección de correo electrónico de Montana State. Mi historia personal es de curiosidad, éxito académico, un doctorado en Princeton, un posdoctorado en la Universidad de Duke donde hice ciencia asombrosa a pesar de Mi asesor de postdoctorado fallecióPara ayudar a pagar las facturas médicas de mi esposa, comencé un negocio de consultoría paralelo, haciendo bioestadísticas durante el día y desarrollo de estrategias de operaciones de fondos de cobertura por la noche. Elegimos Montana porque no busco la fama ni la fortuna... y a mi esposa le gusta esquiar, así que acepté un trabajo investigando la propagación de patógenos y la previsión de brotes en Montana unos años antes de que los virus de los murciélagos se pusieran de moda.
Cuando las habilidades de previsión que me ofrecieron mis actividades financieras secundarias arrojaron nuevos hallazgos sobre los brotes de Covid-19 y la epidemiología de este nuevo coronavirus relacionado con el SARS en los murciélagos, sentí la obligación de compartir mis hallazgos. No quería que mis conocimientos de inteligencia médica solo enriquecieran a los ricos; quería ayudar a todos a navegar por la pandemia que se avecinaba con la mejor información disponible que mis ciencias de la información pudieran proporcionar.
Mis hallazgos fueron simples y estaban a la vista de todos: el brote inicial de SARS-CoV-2 creció más rápido de lo que muchos epidemiólogos estimaron. Una cosa con la que no nos andamos con rodeos en finanzas es la estimación de tasas de crecimiento exponencial: así es como se calculan los rendimientos, y los rendimientos son el pan de cada día de las finanzas. Según mis estimaciones, las tasas de crecimiento de casos fueron mucho más rápidas que todos los modelos convencionales estimados en ese momento, y tasas de crecimiento más rápidas con la misma fecha de inicio implicaron más casos, un iceberg subclínico de infecciones más grande, menores probabilidades de contención exitosa y menor gravedad.
Con tasas de crecimiento más rápidas, las estimaciones de la gravedad de la pandemia se vuelven extremadamente sensibles a la fecha de inicio; un tiempo de duplicación de dos días a partir de hace 2 días generará 20 infecciones, pero un tiempo de duplicación de dos días a partir de hace 1,000 días generará 2 millones de infecciones. Cada dos días nos equivocamos en nuestra estimación altamente incierta de las fechas de inicio, nuestra estimación del tamaño de la pandemia y los cambios de carga en un valor de dos veces.
Compartí en privado un artículo sobre estos hallazgos y la mayoría de la gente vio que eran tonterías. Un profesor de Oxford incluso me dijo directamente que si Harvard dice una cosa y Alex de Bozeman dice otra, él creerá lo que diga Harvard. Cuando traté de advertir a la gente sobre la llegada de un tren bala de una pandemia en febrero de 2020, recibí severos correos electrónicos de distinguidos profesores de alto rango que afirmaban que si compartía mis hallazgos abiertamente, podría sembrar la complacencia y “perturbar el mensaje de salud pública”.
En situaciones de emergencia, estoy acostumbrado a aplanar las jerarquías, a confiar en la información como sincera y a garantizar que la comunicación fluya. Sin embargo, en los primeros días de la COVID, nuestra información no se compartía ampliamente, el alto tótem de la jerarquía académica no se aplanó y se asumió que mis estadísticas eran basura.
Mientras tanto, Jay Bhattacharya encontró el rubí.
Avanzamos rápidamente más allá de la trama de Covid-19, la zona de guerra de la ciencia y la política, más allá de los esfuerzos del ex director del NIH para censurar a Jay, más allá de una pandemia que traumatizó al mundo y dejó nuestro discurso civil en desorden, y llegamos al mundo actual en el que Jay ha sido nominado como director del NIH.
Escuchará muchas cosas sobre Jay, muchas opiniones predecibles de personas cuyas opiniones ya conoce en función de sus actitudes y creencias durante la pandemia. Encontrará a las mismas personas que me dijeron que no compartiera mis hallazgos, las mismas personas que favorecían la censura de los científicos, diciendo que nominar a Jay es algo terrible, y encontrará al grupo extremadamente grande y diverso de científicos, médicos y gerentes que encontraron a Jay eminentemente razonable saliendo en su defensa.
Lo que falta en el discurso partidista son matices y compasión, curiosidad y comprensión. En cierto modo, nuestro discurso político es un macrocosmos y el discurso científico un microcosmos de nuestra polarización tribal, y las mismas reacciones instintivas que llevaron a la gente a asumir que mis hallazgos eran erróneos y que compartir mi información era irresponsable ahora están llevando a la gente a asumir la opinión más cercana, más rápida y más alineada con la tribu sobre los candidatos del presidente entrante.
Lo que espero añadir a nuestra protesta cívica es una visión serena de un viaje científico a través de la COVID-19 que llevó a personas razonables de muchas tendencias políticas a abandonar las tribus en pos de la verdad. Este viaje es un tapiz de evidencia científica, incertidumbre, preguntas sinceras sobre las responsabilidades éticas de los científicos y los médicos, y este tapiz se mantiene unido por dos virtudes que el Dr. Jay Bhattacharya ha demostrado a lo largo de estos tiempos tempestuosos: la curiosidad y la gracia.
En lugar de narraciones o tomas controvertidas, quiero mostrarle al mundo algo que he tenido la suerte de contemplar en mi viaje único, algo que necesitamos: La Gracia del Dr. Jay.
Epidemiología y pronóstico de brotes tempranos
Ahora, volvamos a febrero de 2020. Tenía información sobre casos de rápido crecimiento, pero mis superiores académicos se mostraron reacios a revisarla y me disuadieron de compartirla.
Los hallazgos de la rápida tasa de crecimiento que observé también fueron observados (de una manera muy diferente) por el colega de Jay en Stanford y premio Nobel Michael Levitt. Otro colega de Stanford, John Ioannidis, también se conectó a esta corriente de información y advirtió que se estaban tomando importantes decisiones sobre políticas de salud pública a pesar de la enorme incertidumbre.
A partir de esta observación inicial de crecimiento rápido, un grupo de científicos conscientes de nuestra enorme incertidumbre siguió adelante e intentó recopilar más evidencia.
Sunetra Gupta, investigadora principal de un artículo dirigido por José Lourenco, reveló el enorme alcance de nuestra incertidumbre utilizando el brote del Reino Unido como estudio de casoLourenco et al. subrayaron que los pronósticos eran muy sensibles a una fecha de inicio desconocida y pidieron que se realizaran encuestas serológicas para calibrar nuestros modelos y pronósticos.
Reuní a un equipo de colegas para ver si los pronósticos de un crecimiento más rápido eran ciertos y resultaban en brotes antes de lo esperado en los EE. UU. Para la tercera semana de marzo de 2020, vimos un enorme exceso de pacientes que visitaban a proveedores ambulatorios con enfermedades similares a la influenza (ILI). Se utilizó el exceso de ILI para estimar el número de personas que podrían tener Covid en marzo de 2020Nuestro artículo dio lugar a un artículo en los Economist:“Por qué un estudio que muestra que el Covid-19 está en todas partes es una buena noticia”y nos mantuvimos abiertos a la retroalimentación del público, y finalmente escuchamos una pieza crítica de retroalimentación que alteró nuestra estimación (¡ciencia!).
Nuestra estimación actualizada fue que hasta 9 millones de personas tenían Covid al 28 de marzo de 2020, y 9 millones de infecciones implicaban una tasa de mortalidad por infección de alrededor del 0.3%. En conjunto, estas estimaciones sugerían que un brote no mitigado en EE. UU. podría ver un pico de casos de alrededor de 1 a 2 muertes por cada 1,000 habitantes.
En el momento de nuestra odisea de ILI, Justin, Nathaniel y yo estábamos en comunicación con el grupo de trabajo de COVID del estado de Nueva York, ayudándolos a establecer paneles para monitorear la situación a medida que relajaban las intervenciones y discutían la base de evidencia para varias políticas de salud pública. Si bien no pude compartir la evidencia de rápido crecimiento a tiempo para advertir al público sobre una pandemia, me comprometí a compartir evidencia más adelante y, al hacerlo, proporcioné recursos valiosos a los gerentes que luchaban por lidiar con la incertidumbre. "El mensaje de salud pública" sobre el que me advirtieron era monolítico, pero la realidad de la incertidumbre es que hay muchas posibilidades y, en tiempos de incertidumbre, los gerentes están mejor atendidos al escuchar la gama completa de posibilidades.
El contraargumento era que los científicos necesitaban asustar al público, cometer el error de sobrestimar la gravedad de la pandemia debido a los costos asimétricos y a las consecuencias conductuales de la subestimación (sembrando la complacencia y causando muertes). Este enigma ético es algo que todos deben considerar: si usted es un gerente o un miembro del público y los científicos encuentran algo importante pero incierto, ¿preferiría que sobrestimaran los riesgos o preferiría que popularizaran toda la gama de posibilidades para que usted pueda tomar su propia decisión?
Mientras tanto, Jay, John Ioannidis y sus colegas también buscaron resolver nuestra incertidumbre con más evidencia empírica. Jay et al. llevaron a cabo valientemente una encuesta serológica en el condado de Santa Clara, California. Su encuesta serológica estimó una prevalencia del 1.2% de exposición a Covid-19 en el condado de Santa Clara, en consonancia con la tesis general de que los brotes de Covid se caracterizan por introducciones antes de lo esperado, un crecimiento rápido y un gran iceberg subclínico de casos que implican una menor gravedad de la pandemia.
Críticas a las estimaciones de menor gravedad
Cuando se publicó nuestro artículo en ILI, mucha gente abandonó la idea de que yo era un beodo posdoctorado y empezó a criticarme como si fuera un beodo catedrático titular. Hubo palabras duras sobre mi actitud de socavar “el mensaje de salud pública” sin señalar cuál era exactamente “el mensaje” y quién podía decidirlo. Ninguno de nuestros críticos estaba en la sala con el grupo de trabajo de COVID del estado de Nueva York durante el peor brote en suelo estadounidense desde 1918.
En este sentido, al trabajar directamente con los gerentes mientras intentaban manejar una situación aterradora, estábamos un poco más cerca del proceso/caos de políticas de salud pública que la mayoría y habríamos compartido nuestras ideas y pensamientos matizados si hubiera habido espacio para hacerlo. Al estimar demasiados casos, se nos criticó a nosotros (no a los datos ni a los métodos estadísticos que utilizamos) por "minimizar" la gravedad de la pandemia, sembrando la complacencia y, en última instancia, esa minimización podría causar muertes.
Sin embargo, nuestras estimaciones no eran mínimas, sino puntos medios, promedios y medianas. Las estimaciones de puntos medios a partir de los datos no son minimizaciones, sino intentos de ser estadísticamente honestos acerca de la tendencia central de los datos, son las estimaciones que mejoran nuestra precisión y tienen barras de error. Señalamos las estimaciones de puntos medios y las barras de error junto con métodos reproducibles e incluso repositorios de Github para que otros puedan volver a rastrear nuestros análisis estadísticos.
Nuestra seria búsqueda científica para aumentar la base de evidencia en los primeros brotes de Covid-19 estableció a muchos de nosotros como contrarios, lo que planteó preguntas importantes sobre quién, exactamente, tiene el derecho de decidir cuándo alguien en la ciencia es contrario y cuándo es simplemente el primer científico en revelar un descubrimiento que cambia paradigmas.
Gran Declaración de Barrington
En el verano de 2020, todas las miradas estaban centradas en Suecia, el grupo de control mundial.
Suecia adoptó un camino “contrario” en materia de políticas de salud pública, reconociendo que, con casos subclínicos y propagación asintomática, no hay mucho que podamos hacer; la gravedad del virus probablemente cause brotes reales, pero manejables con la capacidad médica existente, y educar a la gente sobre la transmisión puede ser la mejor estrategia para mitigar los riesgos del virus. Centrar la protección en ayudar a quienes corren un alto riesgo de sufrir resultados graves podría reducir la mortalidad y la morbilidad por todas las causas, o eso es lo que pronosticó Suecia.
Los que nos criticaron a los primeros epidemiólogos que estimamos que los brotes eran menos graves también fueron muy críticos con la política sueca. En esta comunidad académica en línea, que se expresaba con gran fervor, existía la creencia generalizada de que los confinamientos eran la mejor política. Por cierto, muchos de estos científicos consultaron a los fabricantes de vacunas, y estos se beneficiaron enormemente de esta política. No obstante, hubo modelos de confinamientos que mostraban que estos detenían los brotes y ganaban tiempo para la llegada de las vacunas.
En teoría, todo eso está muy bien, pero los modelos no reflejan la realidad. Según los “contrarios”, el confinamiento de la sociedad tiene costos y esos costos debían tenerse en cuenta. Además, otros modelos sugerían que los confinamientos no hacían mucho más que retrasar los picos inevitables de casos de 1 a 2 muertes por cada 1,000 habitantes, y que los confinamientos, los cierres de escuelas y otras intervenciones graves causaban daños económicos. Los esfuerzos desenfocados para aplicar políticas costosas a todo el mundo, a pesar de los riesgos altamente desequilibrados de resultados graves de la COVID-XNUMX impulsados por la edad y las condiciones médicas preexistentes, podrían efectivamente causar daño a través de políticas de salud pública a personas que de otro modo no estarían en riesgo de sufrir daños debido a la COVID-XNUMX.
No había respuestas fáciles. La ciencia no podía decidir cuál era la política “buena”, pero las líneas divisorias entre la ciencia y las políticas se desdibujaron y Suecia se convirtió en una zona de disputa en materia de política científica (guión eliminado intencionalmente).
En el verano de 2020, el brote en Suecia alcanzó su pico con una muerte por cada 1 habitantes, aproximadamente un tercio del pico de la oleada en Nueva York. A continuación se muestra un panel que preparé para fondos de cobertura, gerentes médicos y gobernadores, ayudándolos a rastrear brotes para una comparación en tiempo real de brotes que fueron asincrónicos en el tiempo pero cuyas tasas de crecimiento cruzaron el cero en estimaciones similares de carga acumulada. La mejor estimación comparable en tiempo real para la carga acumulada durante la pandemia de Covid-2,000 fue la de muertes rezagadas per cápita (deaths_pc), ya que las tasas de verificación de casos y las tasas de búsqueda de atención variaron significativamente entre regiones, las hospitalizaciones fueron impulsadas por dinámicas complejas de admisiones, estadías prolongadas y capacidad médica, mientras que la demografía fue lo suficientemente similar como para permitir la comparación, al menos notando las limitaciones.
Los clientes que pagaron recibieron GIF que les ayudaron a ver cómo estas trayectorias de brotes avanzaban en el tiempo y “rebotaban” en líneas de límite superior o “se dirigían hacia” escenarios de brotes menos mitigados, como Suecia.

Según la teoría de que Jay, John, Sunetra, yo y otros estábamos equivocados, el pico anómalo de Suecia no tenía sentido. Muchos creían que Suecia alcanzaría un pico de 4 a 6 muertes por cada 1,000 habitantes sin un confinamiento, por lo que el hecho de que el brote en Suecia alcanzara un pico de 1/8 a 1/12 de sus estimaciones fue una anomalía importante de gran importancia para las políticas de salud pública. Sin embargo, según nuestra teoría de que las estimaciones convencionales eran entre 2 y 6 veces más altas, el pico del brote en Suecia en el verano de 2020 fue una evidencia importante de la que aprender.
El panel de arriba compara los brotes en los estados de EE. UU. con el brote sueco, coloreando las curvas de brotes en los estados de EE. UU. según las intervenciones en ese momento, lo que nos ayuda a ver cómo los confinamientos desaceleraron el crecimiento de los casos, las intervenciones relajadas llevaron a un resurgimiento de los casos y luego, de manera anómala, los casos alcanzaron su punto máximo en los estados de EE. UU. con una carga de mortalidad similar a la del brote del verano de 2020 en Suecia.
Debido a que muchas personas que se expresan abiertamente son muy malintencionadas en Twitter, tratan a la gente como basura y menosprecian a un posdoctorado como si fuera un profesor titular, dejé de compartir mis hallazgos públicamente, por lo que el panel de control anterior no se publicó. Sin embargo, llegó a las bandejas de entrada de mis amigos.
Sentí la obligación de compartir lo que encontré, pero frente a la retórica desagradable y los ataques feroces contra todos los que hablaron, la comunidad académica, con el respaldo de los financiadores de las ciencias de la salud que encabezaron una operación para acelerar la aprobación de las vacunas durante los confinamientos, envió una señal clara y escalofriante de que era peligroso disentir y catastrófico ser contrario.
Jay fue una de las pocas personas con las que me sentí cómoda compartiendo mis resultados, sin importar lo que encontrara. Los colegas quieren ayudarse mutuamente a conocer la verdad y los buenos colegas siempre se dan el beneficio de la duda. En el mar de hostilidades en línea, Jay era una isla insumergible de curiosidad y gracia.

Con la base de evidencia acumulada hasta el otoño de 2020, incluido el pico sueco y las propuestas políticas de cerrar las escuelas y el confinamiento en el otoño/invierno de 2020 hasta que llegaran las vacunas, Gran Declaración de Barrington El informe se publicó a principios de octubre de 2020. El GBD advirtió que el cierre de las escuelas hasta que lleguen las vacunas puede causar daños. Argumentaron que causar daños es contrario a los juramentos hipocráticos y corre el riesgo de socavar la confianza en la salud pública, mientras que centrar la protección en quienes corren un alto riesgo de sufrir resultados graves puede minimizar la mortalidad y la morbilidad por todas las causas condicionadas a que haya una pandemia.
En mi opinión, una corriente epistemológica subyacente que ayudó a la Declaración de Great Barrington fue una aceptación anticipada de que, en octubre de 2020, cuando el Covid se había vuelto global, el virus estaba destinado a la endemicidad, los brotes se producían con la suficiente rapidez y, afortunadamente, con una carga lo suficientemente baja como para no abrumar nuestro sistema médico, y es esencial que los administradores de la salud humana consideren toda la cartera de resultados de salud, no solo el Covid.
Si miras de nuevo no solo el tablero de arriba, sino también el documento que escribí con mis colegas aquí, se puede aprender la rigurosa base de evidencia que respalda mi propio apoyo a la Declaración de Great Barrington. Los casos en el otoño de 2020 alcanzaron un pico de 1 a 1.5 muertes por cada 1,000 habitantes, en consonancia con nuestros hallazgos de ILI de abril de 2020, en consonancia con la trayectoria del brote sueco en verano e incluso en consonancia con hallazgos posteriores de inmunidad menguante relevante para las vacunas (teníamos estimaciones de inmunidad menguante en la ola Alfa, mucho antes de que los CDC descubrieran que la inmunidad menguó en su estudio de un brote de la variante Delta en Provincetown).
Cuando suficientes puntos de datos cuentan la misma historia, empezamos a llamar a esa historia una teoría, y como alguien que cuantificó el peso de la evidencia, llegué a creer en la teoría de los escenarios de brotes de menor carga, de modo que la ola pandémica no sería tan mala, pero los ciclos de brotes posteriores pueden seguir acumulando hospitalizaciones y muertes, todo lo cual debe gestionarse con prudencia, con la reducción de M&M por todas las causas sin causar daño como excelentes principios rectores.
Lamento que la base de evidencia de esta teoría sea tan privada, pero recuerden que la privacidad fue consecuencia de la intolerancia que aumentó los costos de llevar la contraria. La intolerancia dañina no se produjo solo a través de normas sociales informales entre científicos, sino que vino desde lo más alto de la jerarquía con acciones institucionales de los financiadores de las ciencias de la salud.
Derribo devastador
Francis Collins, entonces director del NIH, despreció la Declaración de Great Barrington. En concreto, le escribió a Anthony Fauci que necesitaban un “desmantelamiento devastador” de la declaración escrita por epidemiólogos “marginales”.

Poco después de que Collins escribiera ese correo electrónico, muchos epidemiólogos cercanos a Collins y Fauci escribieron artículos de opinión criticando la Declaración de Great Barrington como una "estrategia de inmunidad colectiva", tergiversando las intenciones sinceras de los autores de la GBD y las obligaciones médicas con los juramentos hipocráticos al decir que la GBD es una propuesta para "dejar que se desate" y diciendo que las personas que apoyaron esta política estaban tratando de "matar a la abuela para salvar la economía". Los partidarios de la GBD fueron llamados "eugenistas" y cosas peores.
La retórica extrema de muchos científicos durante la pandemia de Covid-19 es profundamente lamentable. La ciencia es, o al menos debe ser, una actividad de curiosidad, y la curiosidad es una planta delicada que se marchita y muere en medio de una retórica abrasadora. Si bien todos los científicos tienen creencias políticas y son respetados por igual independientemente de sus creencias, cuando nos ponemos el sombrero de científicos es importante centrarnos en los datos, la evidencia, los métodos y la lógica, y sentir curiosidad por saber por qué alguien está encontrando algo diferente a lo que tú encuentras. La única manera de crear espacio para diferentes puntos de vista, de estar realmente a la altura de los ideales de inclusión por los que luchan muchos académicos, es ser elegante y curioso ante la diversidad, especialmente la diversidad arraigada en profundas diferencias sociales, culturales, religiosas o incluso epistemológicas que requieren tiempo y atención dedicada para desentrañar.
Los directores del NIH deseaban una demolición devastadora del Dr. Bhattacharya y sus colegas, y los científicos cercanos a los directores del NIH escribieron rápidamente artículos de opinión con una retórica de tierra arrasada que parecían demoliciones devastadoras. Los empleados del NIH y el NIAID pidieron que se prohibiera a Jay acceder a Twitter. Cuando Elon Musk asumió el control de X, publicó los "Archivos de Twitter", que revelaban cómo los funcionarios de ciencias de la salud presionaban a las plataformas de redes sociales para que censuraran a los científicos con opiniones diferentes.
La gracia del Dr. Jay
Si solo lees las caracterizaciones negativas de mí, Jay y otras personas que mantuvimos la independencia durante la pandemia, podrías pensar que somos una secta maniática, fanáticos empeñados en matar gente para obtener ganancias. Incluso me han llamado “extrema derecha”, lo que muestra cuán lejos del punto medio están nuestras críticas, al igual que sus estimaciones de la carga de Covid en Suecia.
Para aquellos que se consideran personas compasivas, les pido a los demás que imaginen cómo se siente ser condenado al ostracismo por científicos no inclusivos por tener opiniones sinceras y basadas en evidencia... y también aprender que nuestro propio gobierno, el director de nuestro propio Instituto Nacional de Salud, solicitó la prohibición de las plataformas de redes sociales para mi amigo y colega por sus opiniones científicas sinceras que se alineaban con las mías.
¿Puedes sentir el efecto paralizante que su hostilidad tiene sobre mi propio deseo de publicar hallazgos revolucionarios, o el efecto dañino de la intolerancia científica sobre la confianza pública en la imparcialidad de las instituciones científicas? La traición, la estela de acciones mal intencionadas que se apartan de los ideales, inundó mi alma cuando las acciones de los científicos se desviaron tan dañinamente de los ideales de nuestra empresa. Ya sea que la censura fuera constitucional o no, fue una traición que un director del NIH pusiera en marcha la censura de científicos de la salud con puntos de vista diferentes, especialmente durante una pandemia cuando la incertidumbre era alta, y daña la confianza en la ciencia cuando los científicos son cruelmente poco profesionales y crueles.
Mientras he sentido las oscuras aguas de la traición y el resentimiento por el maltrato a un buen hombre, querido amigo y valiente científico, he sido llevado a la orilla por un penetrante rayo de luz que brilla a través de ellos.
A lo largo de la zona de guerra epistemológica del Covid, a través de la avalancha de demonización y desde un pozo de traición, solo he visto a Jay sonreír y preocuparse.

Cuando Jay sonríe, es la sonrisa de alguien que siente una curiosidad alegre por las cosas nuevas, es la sonrisa de un hombre que vio la incertidumbre y se embarcó en una encuesta serológica en el condado de Santa Clara para ayudar a la ciencia con datos reales, es la sonrisa de alguien que ve la incertidumbre y encuentra alegría en otros que usan habilidades interesantes de nuevos campos, analizando grandes datos para responder a grandes problemas. Cuando Jay sonríe, es la sonrisa de un hombre que ama a las personas que lo rodean y las habilidades únicas que aportan, que encuentra los rubíes en la basura, los pule y los convierte en amigos.
En las raras ocasiones en que Jay no sonríe, se preocupa. A Jay no le importa de manera superficial; no se limita a darte una palmadita en el hombro y decirte: "Dios, eso apesta". Jay se preocupa como un Atlas intelectual que lleva el peso del mundo, incluidas tus luchas, sobre sus hombros. He visto a Jay entristecido por el estado de la ciencia, por la disminución de la confianza pública en la ciencia y la salud pública, por el mayor exceso de muertes en los EE. UU. en comparación con Suecia, donde prevalecieron debates y políticas más sensatas, por la gente empujada al hambre aguda por nuestras fuertes políticas frente a la incertidumbre, por las vidas que no pudimos salvar y las instituciones que aún tenemos que reparar.
… y entonces vi a Jay sonreír de nuevo, curioso sobre cómo podríamos solucionarlo todo, entusiasmado por las posibilidades que nos aguardaban y por el bien que se acumulaba a su alrededor, ansioso por ayudar.
Se necesita una fibra moral única y un compromiso con el amor para ser censurado por el director del NIH y volver a ser solidario y sentir una alegre curiosidad por cómo mejorar el mundo. Dice mucho sobre el hombre que, mientras hordas de científicos devoran el fruto prohibido del tribalismo y el sesgo, Jay sigue buscando ideas de personas que son diferentes mientras se preocupa por literalmente todos, por los pobres y los niños que no tuvieron un lugar en la mesa de políticas durante la COVID, por los ancianos que no tienen una protección específica para ayudar en sus esfuerzos por mantenerse saludables, por los jóvenes científicos arrojados a una picadora de carne, a quienes los profesores les dicen que su trabajo seminal es "biología molecular de jardín de infantes" y que actúan como niños de jardín de infantes, y más. El Dr. Jay Bhattacharya se preocupa más que la mayoría. El mundo sería un lugar mejor si tuviéramos más personas que se preocuparan como él.
En el campo de batalla del Covid, he sido testigo de la gracia del Dr. Jay.
Jay sabía que había abandonado mi posdoctorado debido al panel de control que mencioné anteriormente y que sentía que no podía compartir. Cuando el resto de la ciencia parecía abandonarme, Jay me invitó a las conferencias más prestigiosas a las que he asistido en mi vida, al MIT y a Stanford, donde pude hablar sobre la interfaz entre ciencia y política, los orígenes de la COVID o las políticas de salud pública, además de hablar con grandes pensadores. Jay incluso invitó a personas con las que no estamos de acuerdo, porque ese es el cambio que Jay desea ver en el mundo.
Cuando el resto del mundo quería hacerme sentir como si fuera basura, y casi lo lograron, Jay me ayudó a recordar que yo era un rubí.
Sé que muchas personas están inquietas por la administración entrante. Entiendo que las ciencias de la salud están convulsionadas tras la pandemia de Covid-19, y entiendo que podría haber un miedo inmenso dentro del NIH y entre los científicos que dependen del NIH para su financiación a medida que lleguen nuevos líderes. Ya estoy viendo a las mismas personas que escribieron los artículos de opinión después de los devastadores desmantelamientos de Collins, las mismas personas que escribieron artículos para Fauci afirmando que el origen de laboratorio del SARS-CoV-2 es inverosímil a pesar de saber que es probable, las mismas personas que me demonizaron durante la pandemia, son ahora las mismas personas que irritan a sus audiencias en un esfuerzo por derribar a Jay después de su nominación para convertirse en director del NIH.
Las personas que demonizan a Jay no lo conocen. Nunca se sentaron a hablar de ciencia con él, porque una vez que lo conoces te das cuenta de que Jay es uno de los científicos más amables que existen en la actualidad. Las personas que se preocupan por un director del NIH con una venganza no solo ignoran que Francis Collins ya actuó en venganzas contra Jay, sino que también ignoran que Jay está más motivado que nadie en el mundo para no repetir las acciones dañinas de Francis Collins.
La gente que teme a Jay nunca supo quién es realmente el Dr. Bhattacharya.
A lo largo de la pandemia, he visto cómo Jay parece saber en lo más profundo de su ser que, en tiempos desesperados y crueles, nuestra propia misericordia y gracia nos dan esperanza.
Necesitamos que el Dr. Jay dirija el NIH ahora más que nunca. En la próxima pandemia, que podría llegar antes de lo que nos gustaría, volveremos a tener científicos que no se pongan de acuerdo. Volveremos a tener opiniones divergentes sobre la política de salud pública adecuada y volveremos a necesitar que los científicos mantengan una curiosidad y un profesionalismo, un grado de humildad y gracia, que el Dr. Bhattacharya mintió y respiró durante la pandemia de Covid-19.
En el futuro de la financiación de las ciencias de la salud, tendremos que abandonar algunas de las jerarquías perjudiciales que limitan el flujo de información científica. Tendremos que aprender a encontrar piedras preciosas en la basura, como hizo el Dr. Bhattacharya durante la pandemia de Covid-19. Necesitaremos financiadores de las ciencias de la salud que no escojan los paradigmas, sino que financien la ciencia reproducible. Nadie entiende mejor lo que necesitan las ciencias de la salud para restablecer la confianza que el hombre al que una vez llamaron “marginal” por su falta de autenticidad y corrección, y que fue condenado al ostracismo por ello.
Incluso si gana, incluso si se confirma que es director del NIH, no veremos a Jay rematando la pelota. Ya puedo imaginarlo sonriendo con gracia y curiosidad ante una nueva idea y preocupándose por la institución científica más grande que se beneficia de la valiente recopilación de evidencias, los análisis audaces y las opiniones diversas que se comparten y se examinan profesionalmente.
En esta época de división, desconfianza y animosidad entre los científicos y el público…
La gracia del Dr. Jay es exactamente lo que necesitamos.
Reeditado del autor Substack
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