2016年10月，Nature发表的研究称，自20世纪90年代中期以来，最老的人的年龄并没有增加。但其他人一直批评高调的论文，导致本周作者及其批评者在“自然”杂志上发表了一系列意见交流。
对人类生命有生物限制吗？研究人员继续不同意。
在他们的原始论文中，来自纽约州阿尔伯特爱因斯坦医学院的遗传学家Xian Dong，Brandon Milholland和Jan Vijg调查了最大寿命的趋势，这是个人可以生活的最大年龄。
他们研究了1968年至2006年间四个国家的最高死亡年龄。这些国家是法国，日本，英国和美国。
根据他们的分析，最大寿命增加到1994年，此后它停滞不前。
作者得出结论，最大平均寿命约为115年。自20世纪90年代中期以来，这一数字没有增加。
他们还使用数学模型来预测可能达到的最大年龄为125岁，并且他们说任何人超过这个年龄的概率“每年”不到1万分之一。
为什么这些调查结果存在争议？
发表在论文发布前一天发表在“自然”杂志上的一篇新闻文章指出了其他人在老龄化问题上立即提出的一些批评。
批评点包括对数据解释的分歧以及未提及影响最长寿命的未来医学进步的可能性。
一篇发表在荷兰杂志nrc上的文章，名为“验尸同行评审：如何在自然界中发表有缺陷的老化研究”，“检查了围绕该论文的争议。
资深作者Vijg解释说，在第一轮同行评审后，该论文最初被Nature拒绝。然而，出乎意料的是，Nature的编辑委员会要求他提交修订版。
重要的是，两位同行评审员 – 芝加哥伊利诺伊大学公共卫生学院教授Stuart
Jay Olshansky和法国国家健康与医学研究所INSERM研究主任Jean-Marie Robine透露他们没有详细检查论文中的统计数据。
然而其中一个批评是，作为遗传学家，Vijg和他的团队习惯于分析大规模遗传数据，而不是人口统计数据。
致力于衰老的人口学家科学界受到了冲击。三位遗传学家怎么能在公众可获得的数据中找到一个结论，直到现在这个数据一直没有？着名的人口统计学家开始向大自然发表评论。
本周，五篇“简短通讯”文章发表在“自然”杂志上。每篇文章都是由一组科学家进行的批评，每一篇都伴随着Vijg及其团队的回应。
有什么批评？
文章中有三个主题不断出现。这些主题包括与数据集和执行的统计分析相关的主题。
1.数据集的选择
本文的主要研究结果基于国际长寿数据库（IDL）的综合数据。但是整个时期内四个国家都没有数据。
Adam Lenart和James W. Vaupel–位于欧登塞南丹麦大学的Max Planck Odense老龄化生物多样性中心 – 敦促在以这种方式组合数据时谨慎行事。
来自丹麦哥本哈根大学的Maarten P Rozing，Thomas
BL Kirkwood和Rudi GJ Westendorp补充说，使用相同的数据集来生成假设然后用它来检验这个假设是不合适的，因为它具有有可能导致“”统计意义的错误评估。“”
这一观点得到了荷兰格罗宁根大学的Nicholas JL Brown和Casper
J. Albers以及英国爱丁堡大学的Stuart J. Ritchie的赞同。
Vijg及其同事的反驳是，他们使用了IDL和老年学研究组数据库的数据，该数据库拥有全球数据。他们的结论在使用两者的数据时都有效。
问题是两个来源都包含相同的个体，这意味着数据集不是独立的。
来自荷兰跨学科人口研究所的Joop de Beer，来自格罗宁根大学的Anastasios
Bardoutsos和来自两个组织的Fanny Janssen使用不同的数据集来证明最大寿命将超过115岁。
他们预测，到2070年，大约有840,000名日本女性将会活到125岁。
但Vijg及其同事认为，这并不与他们的结论相矛盾，因为他们计算出最大可能年龄为125，并且他们承认超过平均最大年龄115的异常值是可能的。
他们进一步表示，de Beer及其同事使用的数学模型并不恰当。
对于那些在日常生活中不使用大量复杂数学的人来说，统计世界可能是一个雷区。存在许多不同的数学模型，并且在这种情况下，研究中非常常见的是最合适的数据模型。
2.选择统计分析
所有作者都对数据分析的各个方面持批评态度。Rozing和他的同事认为，Vijg研究的时间不够长，无法得出结论。
然而Vijg反驳说，尽管百岁老人数量增加，但20年来最大年龄没有增加这一事实本身就说明了问题。“
来自加拿大蒙特利尔麦吉尔大学的Bryan G. Hughes和Siegfried
Hekimi认为，这些数据的正常变化可以产生平稳，增加和减少，最终均匀。
他们说，根据所使用的数学模型，可以得出各种结论。
因此，不可能“”预测未来最大寿命将遵循的轨迹，“他们总结道。Vijg的回应是他们的模型更适合数据。
3.选择拆分数据集
Hughes和Hekimi质疑数据分区的方式。Vijg及其同事将他们的数据分成两组，一组基于对数据的视觉检查。但这在科学上是否健全？
Vijg引用了FJ Anscome的论文 – 来自康涅狄格州纽黑文耶鲁大学统计系 – 1973年.Anscome说“”计算机应该同时进行计算和绘图。应研究两种产出; 每一个都有助于理解。“”
对于Vijg来说，这证实了“”图形数据以评估模型的选择一直被统计学家认为是一种有用且重要的技术。“
20世纪70年代的论文是否足以支持这一主张？Rozing和同事们并不这么认为。他们使用来自体育世界的数据集来演示分裂数据如何影响结果。
使用奥运会的数据，他们可以测试跳远距离是否全面增加。
当他们根据1991年设定的最新世界记录将他们的数据分成两组时，他们看到“”到1991年表现有所改善，此后恶化。“
但是当数据没有被分割时，他们看到随着时间的推移，获胜的跳远距离显着增加，并且之后没有减少。
Vijg反驳说，跳远数据表明人类可以跳跃的距离存在机械限制，这与他们对最大人类生命的生物限制的解释相似。
没有评论跳远数据的统计分析。
这是什么意思呢？
值得注意的是，科学家们面临着在广泛阅读的期刊上发表成果的巨大压力。这不仅是他们所在部门成功的标准，也有助于他们申请研究经费。
大自然是最广泛阅读的科学期刊之一，使自然界的出版物非常受欢迎。该期刊的出版标准是严格的：原创科学研究尚未在其他地方发表，具有突出的科学重要性，以及对跨学科读者感兴趣的内容。
2013年，近11,000份提交的手稿中只有856份被发表。
同行评审员根据这些标准评估稿件。他们的选择部分是因为他们能够完全公平地评估论文的技术方面。“”
尽管原始手稿的统计分析和数据可能未经过详细审查，但本周发表的批评已经深入探讨。
作者对每一点都做出了回应。这与正常的同行评审过程非常相似，在此过程中，评审员对稿件提出意见，并且作者有机会捍卫他们的发现。
有趣的是，大自然的指导说“尽管大自然的编辑认为裁判所指出的任何技术上的失误都是必不可少的，但他们并没有受到裁判编辑意见的严格约束，因为他们的作品是否属于自然界。”
自然界的编辑是否选择了这份手稿，因为它有可能引起科学界和公共社区的兴趣？这不是第一次。
科学研究的“快照”
正如后续文章中提出的多个论点所强调的那样，在数据分析方面存在着对与错之间的灰色区域。
所有各方都认为他们的方法是最有价值的，所有人都提供了参考支持。事实上，这是科学研究如何运作的一个很好的快照。
总有争论和反驳。仅仅因为论文发表，并不意味着它是真的; 随后的数据分析可能会揭示不同的解释。
因此，对所有已发表的研究进行严格评估至关重要 对于具有相同研究领域经验的科学家来说，这很容易，但对于来自其他领域和公众的科学家来说，这是非常困难的。
无论你是否相信Vijg及其同事对数据的解释，或者认为批评者提出的论点更具吸引力，值得注意的是，任何数据集都可以用不同的方式解释。
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