The Male Default Prevails in Biomedical Research: Sex Inclusion in Nature (2025)

A pesar de las políticas de *Nature* que exigen informes sobre la inclusión de sexo, un análisis de sus artículos de 2025 revela que la mayoría de los estudios mantienen un sesgo hacia el "macho por defecto" mediante inclusiones nominales, desequilibradas o sin análisis explícito del sexo como variable, lo que demuestra que los requisitos de transparencia actuales son insuficientes para garantizar una integración significativa y rigurosa del sexo en la investigación biomédica.

Lo esencial

Imagina que la investigación médica es como un gigantesco mapa que los científicos dibujan para entender cómo funciona el cuerpo humano y cómo curar enfermedades. Durante décadas, este mapa tuvo un gran problema: estaba dibujado casi exclusivamente basándose en un solo tipo de "habitante": el hombre.

Este estudio, publicado en una de las revistas científicas más importantes del mundo (Nature), es como un inspector de tráfico que revisó todos los mapas nuevos creados en 2025 para ver si finalmente habían incluido a las mujeres en el dibujo.

Aquí tienes la explicación sencilla de lo que descubrieron, usando analogías cotidianas:

1. La promesa rota: "El formulario de control" no es suficiente

Las revistas científicas y los financiadores dijeron: "Oigan, para que el mapa sea correcto, tienen que incluir tanto a hombres como a mujeres. Por favor, llenen este formulario de control donde digan si lo hicieron".

Lo que pasó: Los científicos llenaron el formulario y dijeron: "Sí, sí, incluimos a ambos". Pero fue como si alguien dijera: "Sí, cociné una pizza con pepperoni y queso, pero en realidad solo usé pepperoni y el queso lo puse en la caja".

• La realidad: Aunque casi dos tercios de los estudios dijeron que incluían a ambos sexos, la mayoría lo hizo de forma falsa o superficial. A veces usaban 100 hombres y solo 1 mujer (como si esa mujer fuera un adorno), o cambiaban de grupo en medio del experimento.

2. El "Modo Hombre" por defecto

El estudio encontró que, aunque hay estudios solo con mujeres y estudios solo con hombres en cantidades similares, el propósito es muy diferente:

• Estudios solo con mujeres: Casi siempre se hacen para enfermedades que solo tienen las mujeres (como el cáncer de ovario). Esto tiene sentido, es como estudiar el motor de un coche eléctrico cuando solo te interesan los coches eléctricos.
• Estudios solo con hombres: Se hacen para enfermedades que afectan a todos (como problemas del corazón, Alzheimer o diabetes). Aquí es donde está el problema. Es como si un ingeniero diseñara un puente para todo el tráfico, pero solo hiciera las pruebas de resistencia con camiones pequeños, ignorando que los camiones grandes (las mujeres) también cruzarán ese puente.

La analogía: Imagina que estás diseñando un nuevo tipo de zapatos para toda la familia. Si pruebas el zapato solo en los pies de los hombres y luego dices: "Bueno, supongo que le servirá a las mujeres también", te estás arriesgando a que el zapato les quede mal, les haga daño o no funcione.

3. El miedo a la "complejidad"

¿Por qué los científicos siguen haciendo esto? El estudio revela que muchos creen que incluir mujeres es "demasiado complicado".

• La excusa: Dicen que las hormonas de las mujeres son como "ruido" en una radio que estropea la señal. Prefieren usar solo hombres porque es más "fácil" y "limpio".
• La verdad: No es ruido, es datos importantes. Ignorar las diferencias es como intentar arreglar un coche sin mirar el manual de instrucciones específico para ese modelo.

4. El peligro de ignorar las diferencias (El ejemplo real)

El estudio menciona un caso real: un medicamento para el Alzheimer llamado Lecanemab.

• Al principio, dijeron que el medicamento funcionaba un 27% para todos.
• Pero años después, cuando miraron por separado, descubrieron que funcionaba un 43% en hombres y solo un 12% en mujeres.
• La lección: Si no hubieran separado los datos, las mujeres habrían estado tomando un medicamento que apenas les ayudaba, pensando que funcionaba igual que para los hombres.

5. La conclusión: "Chequear la casilla" no es lo mismo que "hacerlo bien"

La revista Nature exige que los autores llenen un formulario, pero el estudio dice que llenar el formulario no cambia la cultura.

• Es como si un profesor te pidiera que escribas en tu tarea: "Sí, revisé la ortografía". Si no te obliga a que realmente corrijas los errores, seguirás entregando tareas con faltas de ortografía.

El mensaje final:
Para que la medicina sea segura y efectiva para todos, no basta con decir "incluimos a mujeres". Los científicos deben:

1. Diseñar experimentos que realmente comparen a hombres y mujeres.
2. Analizar los resultados por separado para ver si hay diferencias.
3. Dejar de tratar al cuerpo masculino como el "estándar" y al femenino como una "variación extraña".

Si las revistas más importantes del mundo no exigen esto con firmeza, seguirán publicando mapas incompletos que podrían poner en riesgo la salud de la mitad de la población.

Resumen técnico

A continuación presento un resumen técnico detallado del artículo en español, estructurado según los componentes solicitados:

Título del Estudio:

El "Default Masculino" Predomina en la Investigación Biomédica: Inclusión de Sexo en Nature (2025)

1. Planteamiento del Problema

A pesar de que el reconocimiento del sexo como variable biológica (SABV) existe en la literatura científica desde hace más de 30 años, su integración en la investigación biomédica sigue siendo inconsistente. Históricamente, la biología masculina ha funcionado como el modelo predeterminado ("male-default"), lo que ha generado brechas en la comprensión de las diferencias biológicas fundamentales, afectando la prevalencia de enfermedades, la presentación clínica y la respuesta terapéutica.

Aunque agencias de financiamiento (como los NIH y CIHR) y revistas científicas (incluyendo Nature) han implementado políticas, listas de verificación y directrices (como SAGER y ARRIVE) para mejorar la inclusión y el reporte del sexo, la evidencia sugiere que estas medidas de transparencia por sí solas no han garantizado cambios significativos en el diseño de los estudios ni en el análisis de datos. El problema central es que la mera inclusión nominal de ambos sexos no se traduce en comparaciones directas o en el análisis del sexo como una variable de descubrimiento, perpetuando un "punto ciego" que limita la reproducibilidad y el impacto traslacional de la investigación.

2. Metodología

El estudio realizó un análisis exhaustivo y cuantitativo de las prácticas de reporte de sexo en la revista Nature, considerada un referente de alto impacto en la ciencia biomédica.

• Muestra: Se analizaron 513 artículos de investigación originales publicados en Nature durante el año 2025.
• Criterios de Inclusión: Solo se incluyeron estudios que involucraban participantes humanos, animales vertebrados o líneas celulares.
• Procedimiento de Búsqueda: Se realizó una búsqueda sistemática en el texto completo de los artículos y en el "Life Science Reporting Summary" (Resumen de Reporte de Ciencias de la Vida) utilizando términos como "female", "male", "women", "men", "sex" y "gender".
• Categorización de Datos: Los artículos se codificaron según:
  1. Inclusión de sexo en el texto principal o en el resumen de reporte.
  2. Diseño del estudio (ambos sexos, solo masculino, solo femenino).
  3. Presentación de datos desglosados por sexo.
  4. Tratamiento del sexo como variable biológica o de descubrimiento (variable independiente) frente a covariable.
  5. Justificaciones de los autores para el uso de un solo sexo (extraídas de los resúmenes de reporte).
• Nota Metodológica: El género no se evaluó debido a su reporte extremadamente bajo (<1% de los estudios).

3. Contribuciones Clave

• Evaluación de Políticas Editoriales: Proporciona una auditoría crítica de la efectividad de las políticas de reporte de Nature en 2025, demostrando que las listas de verificación de transparencia son insuficientes sin expectativas editoriales más estrictas sobre el análisis.
• Identificación del "Inclusión Nominal": Define y cuantifica el fenómeno donde los estudios reportan incluir ambos sexos, pero fallan en mantener esa inclusión a través de todos los experimentos, utilizan ratios desequilibrados o no desglosan los tamaños muestrales.
• Análisis de Sesgo de Condición: Revela la disparidad en cómo se aplican los diseños de un solo sexo: los estudios solo femeninos se limitan casi exclusivamente a condiciones específicas del sexo femenino, mientras que los estudios solo masculinos se utilizan ampliamente para condiciones que afectan a ambos sexos.
• Evidencia de la Persistencia del Modelo Masculino: Documenta que, a pesar de las políticas, el 93% de los estudios no analizan el sexo como una variable de descubrimiento, reforzando la suposición de equivalencia biológica que no está respaldada por la evidencia.

4. Resultados Principales

• Reporte de Sexo: El sexo se reportó en el 82.1% de los artículos (n=421). Sin embargo, más del 30% no lo hizo en el manuscrito principal, solo en el resumen de reporte.
• Inclusión de Ambos Sexos: El 62.6% (n=321) de los artículos reportó incluir ambos sexos. No obstante, de estos:
  • El 45.5% no proporcionó tamaños de muestra desglosados por sexo.
  • El 38.3% mostró patrones problemáticos: regresión a experimentos de un solo sexo dentro del mismo artículo, alternancia entre experimentos solo masculinos y solo femeninos, ratios de sexo muy desequilibrados (≥2:1) o tratamiento del sexo únicamente como covariable.
  • En consecuencia, más del 80% de los artículos que afirmaban incluir ambos sexos no lo hicieron de manera transparente o significativa.
• Análisis como Variable de Descubrimiento: Solo el 7.4% de todos los artículos (38 estudios) analizó explícitamente el sexo como una variable de descubrimiento en al menos algunos análisis.
• Estudios de Un Solo Sexo: Representaron el 19.5% (n=100) de los artículos.
  • Distribución: 46 estudios solo femeninos (8.97%) y 54 solo masculinos (10.5%).
  • Enfoque Temático: El 47.8% de los estudios solo femeninos se centró en condiciones específicas de mujeres (ej. cáncer de ovario). En contraste, solo el 11.1% de los estudios solo masculinos se centró en condiciones específicas de hombres; el 88.9% restante estudió condiciones que afectan a ambos sexos (ej. envejecimiento, neurociencia, enfermedades hepáticas).
  • Transparencia: Ninguno de los estudios de un solo sexo que no eran específicos del sexo indicó en el título o resumen que utilizaban un solo sexo.
• Justificaciones de los Autores: Las razones más comunes para excluir un sexo o no analizarlo incluyeron: suposición de equivalencia biológica, la variabilidad hormonal femenina vista como "ruido", el sexo tratado como una variable de confusión, y limitaciones logísticas o de tamaño muestral.

5. Significado e Implicaciones

• Insuficiencia de las Políticas Actuales: El estudio concluye que las listas de verificación de transparencia (como el Reporting Summary de Nature) son inadecuadas para garantizar la inclusión significativa o el análisis riguroso del sexo. Sin expectativas editoriales más fuertes, estas políticas corren el riesgo de convertirse en "casillas administrativas" que enmascaran la persistencia del sesgo masculino.
• Riesgo para la Salud Pública: La falta de análisis por sexo tiene consecuencias clínicas reales, ilustradas por el ejemplo de Lecanemab (tratamiento para el Alzheimer), donde un análisis inicial agrupado ocultó diferencias terapéuticas significativas entre hombres (43% de mejora) y mujeres (12%).
• Rol de Liderazgo de Nature: Dado que Nature es la revista insignia del Nature Portfolio y establece normas de investigación, su fallo en adoptar estándares más estrictos (como los implementados en Nature Medicine o Nature Communications desde 2022) envía una señal negativa al resto de la comunidad científica.
• Recomendación: Se insta a las revistas líderes a exigir no solo el reporte de la inclusión, sino también la presentación de datos desglosados por sexo, tamaños de muestra equilibrados y el análisis del sexo como una variable de descubrimiento, especialmente en estudios que abordan condiciones que afectan a ambos sexos. De lo contrario, la investigación biomédica continuará produciendo resultados que carecen de rigor, generalizabilidad y relevancia traslacional para la mitad de la población.