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

Apesar da exigência da revista Nature de relatar a inclusão de sexo em pesquisas biomédicas, uma análise de 2025 revela que a maioria dos estudos ainda adota um viés masculino, falha em manter a inclusão equilibrada entre os sexos e raramente analisa o sexo como uma variável de descoberta, indicando que as atuais políticas de transparência são insuficientes para garantir rigor científico e generalização dos resultados.

O essencial

Imagine que a ciência médica é como uma receita de bolo que os cientistas tentam criar para curar doenças. O objetivo é que esse bolo funcione perfeitamente para todas as pessoas, não importa quem sejam.

Por décadas, houve um problema grave nessa cozinha: os cientistas quase sempre usavam apenas ingredientes masculinos (homens ou ratos machos) para testar a receita. Eles assumiam que, se o bolo ficasse bom para o "padrão masculino", ele seria bom para todo mundo.

Este novo estudo, publicado na revista Nature (uma das mais importantes do mundo), decidiu dar uma olhada nos livros de receitas de 2025 para ver se essa velha ideia mudou. O resultado? A velha ideia ainda está muito forte.

Aqui está o que eles descobriram, usando algumas comparações simples:

1. A "Lista de Verificação" não é o suficiente

A revista Nature criou uma "lista de verificação" (um formulário que os autores devem preencher) perguntando: "Vocês usaram homens e mulheres?".

• O que aconteceu: A maioria dos cientistas marcou "Sim" na lista.
• A realidade: Foi como se alguém dissesse "Sim, tenho ingredientes para todos", mas na hora de fazer o bolo, misturou tudo num pote só ou usou apenas farinha de trigo (homens) e disse que era "genérico".
• O problema: Apenas 7% dos estudos realmente separaram os ingredientes para ver se o bolo ficava diferente para homens e mulheres. A maioria apenas misturou tudo e ignorou as diferenças.

2. O "Homem Padrão" ainda é o Rei

O estudo mostrou que, quando os cientistas decidem fazer um teste apenas com um sexo:

• Se é um problema que só afeta mulheres (como câncer de ovário), eles usam apenas mulheres. Isso faz sentido.
• Mas, se é um problema que afeta todos (como doenças do coração, cérebro ou fígado), eles continuam usando apenas homens na maioria das vezes.
• A analogia: É como se você fosse testar um novo remédio para dor de cabeça apenas em homens, e depois dissesse: "Bom, como não esperamos que a cabeça das mulheres funcione de forma diferente, vamos assumir que o remédio serve para elas também". Isso é perigoso!

3. A "Mágica" da Hormonalidade

Muitos cientistas justificaram não usar mulheres dizendo que o ciclo hormonal delas era "muito complicado" ou que poderia "estragar os resultados" (como se fosse um tempero que não sabiam medir).

• A verdade: Eles estavam apenas escolhendo o caminho mais fácil. Usar apenas homens é mais simples, mas isso significa que a ciência está ignorando metade da população. É como tentar aprender a dirigir olhando apenas pela janela do lado do motorista e ignorando o passageiro.

4. O Perigo de Esconder as Diferenças

O artigo conta uma história real sobre um remédio para Alzheimer chamado Lecanemab.

• No início, disseram que o remédio ajudava todos a melhorar a memória em 27%.
• Mas, quando olharam separadamente, descobriram que nos homens a melhora foi de 43%, enquanto nas mulheres foi de apenas 12%.
• A lição: Se eles não tivessem separado os dados, as mulheres teriam tomado um remédio que funcionava muito menos para elas, achando que era eficaz. Esconder a diferença entre os sexos pode levar a tratamentos que não funcionam para metade da humanidade.

Conclusão: O que precisamos mudar?

O estudo diz que apenas pedir para os cientistas "preencherem uma lista" não funciona. É como pedir para alguém dizer que está comendo saudável, mas não verificar o que está no prato.

Para a ciência ser realmente boa e segura para todos, as revistas científicas precisam exigir que os pesquisadores:

1. Não misturem tudo: Precisam testar e analisar homens e mulheres separadamente.
2. Parem de assumir: Não podem mais assumir que o que funciona para o homem funciona para a mulher.
3. Sejam transparentes: Precisam dizer claramente quantos homens e quantas mulheres usaram em cada teste.

Resumo final: A ciência está tentando ser mais justa, mas ainda está presa no "modo padrão masculino". Para curar o mundo todo, precisamos parar de cozinhar apenas para metade dos convidados e começar a preparar pratos que funcionem para todos.

Resumo técnico

Título do Estudo

O Padrão Masculino Prevalece na Pesquisa Biomédica: Inclusão de Sexo em Nature (2025)

1. O Problema

Apesar do reconhecimento de longo prazo do sexo como uma variável biológica (SABV - Sex as a Biological Variable) e da implementação de políticas por agências de fomento e editores científicos para melhorar a inclusão e o relato de sexo e gênero, a integração dessas variáveis na pesquisa biomédica permanece inconsistente.

• Contexto: A maioria dos estudos ainda exclui um dos sexos ou não analisa as diferenças entre eles, limitando a compreensão da biologia fundamental, a reprodutibilidade e o impacto translacional.
• Foco Específico: O estudo questiona se as políticas de relatórios de transparência (como o Life Science Reporting Summary exigido pela revista Nature) são suficientes para garantir a inclusão real de ambos os sexos e a análise significativa das diferenças sexuais, ou se apenas reforçam a "norma masculina" (uso de machos como modelo padrão).

2. Metodologia

• Amostra: Foram analisados 513 artigos de pesquisa original publicados na revista Nature durante o ano de 2025.
• Critérios de Inclusão: Estudos envolvendo participantes humanos, vertebrados ou linhagens celulares.
• Fontes de Dados: Os autores examinaram o texto principal dos artigos e o Life Science Reporting Summary (Resumo de Relato de Ciências da Vida).
• Variáveis Analisadas:
  • Relato de sexo (sim/não).
  • Inclusão de ambos os sexos vs. estudos de sexo único.
  • Balanço amostral entre sexos.
  • Tratamento do sexo como variável de descoberta (análise independente) vs. covariável ou variável ignorada.
  • Justificativas dos autores para exclusão de um sexo ou falta de análise por sexo.
• Observação: O estudo focou no sexo biológico, pois o gênero foi relatado em menos de 1% dos estudos.

3. Principais Resultados

A. Relato e Inclusão de Sexo

• Relato Incompleto: Embora 82,1% dos artigos relatassem o sexo, 17,9% não o fizeram em nenhum lugar (nem no texto, nem no resumo). Mais notavelmente, mais de 30% não divulgaram o sexo no próprio artigo principal.
• Inclusão Nominal: Cerca de 62,6% dos artigos afirmaram incluir ambos os sexos. No entanto, essa inclusão foi frequentemente "nominal" ou problemática:
  • 45,5% dos artigos que afirmaram incluir ambos os sexos não relataram tamanhos de amostra por sexo, impossibilitando verificar se a inclusão foi mantida ou balanceada.
  • 38,3% dos artigos com inclusão de ambos os sexos apresentaram falhas metodológicas, como:
    • Reverter para experimentos de sexo único dentro da mesma publicação.
    • Alternar entre experimentos apenas com machos e apenas com fêmeas.
    • Usar proporções de sexo desequilibradas (≥ 2:1).
    • Tratar o sexo apenas como uma covariável estatística.
• Análise de Descoberta: Apenas 7,4% de todos os artigos (ou 11,8% dos que incluíram ambos os sexos) analisaram explicitamente o sexo como uma variável de descoberta (variável independente) em pelo menos algumas análises.

B. Estudos de Sexo Único

• Frequência: Cerca de 19,5% dos artigos utilizaram desenhos de sexo único.
• Distribuição: Havia uma proporção quase igual entre estudos apenas com fêmeas (46% dos estudos de sexo único) e apenas com machos (54%).
• Viés Temático (O "Padrão Masculino"):
  • Estudos apenas com Fêmeas: Quase metade (47,8%) focou em condições específicas de fêmeas (ex.: câncer de ovário).
  • Estudos apenas com Machos: Apenas 11,1% focaram em condições específicas de machos (ex.: câncer de próstata). A grande maioria (88,9%) estudou condições que afetam ambos os sexos (ex.: envelhecimento, doenças neurológicas, hepáticas).
  • Conclusão: Isso reforça a norma de que a biologia masculina é o modelo "padrão" e generalizável, enquanto a biologia feminina é tratada como especializada ou restrita a condições específicas.

C. Justificativas dos Autores

As justificativas mais comuns para a exclusão de fêmeas ou falta de análise por sexo incluíram:

• Assunção de equivalência biológica (achar que não haveria diferenças).
• A variabilidade hormonal feminina vista como "ruído" ou fonte de confusão.
• Limitações logísticas ou de tamanho de amostra.
• Otimização experimental (ex.: usar machos porque a doença é mais severa neles).

4. Contribuições Chave

1. Evidência de Falha nas Políticas Atuais: Demonstra que checklists de relatórios de transparência, sem expectativas editoriais mais rigorosas sobre o desenho do estudo e a análise estatística, são insuficientes para mudar práticas de pesquisa arraigadas.
2. Exposição do "Padrão Masculino": Evidencia que, mesmo em uma revista de alto impacto como a Nature, os machos continuam sendo o modelo padrão para doenças que afetam ambos os sexos, perpetuando lacunas no conhecimento biomédico.
3. Definição de "Inclusão Nominal": O estudo destaca que apenas afirmar que "ambos os sexos foram incluídos" não é suficiente se os dados não forem desagregados, balanceados ou analisados separadamente.

5. Significado e Implicações

• Rigor Científico: A falta de análise de sexo como variável de descoberta mascara diferenças biológicas clinicamente relevantes (exemplo citado: o fármaco Lecanemab para Alzheimer, onde a eficácia variou drasticamente entre sexos, mas foi mascarada na análise agrupada inicial).
• Papel das Editoras: Como a Nature é uma revista líder que define normas de pesquisa, a sua falha em exigir padrões mais altos (como os já implementados em outras revistas do mesmo portfólio, como Nature Medicine) impede a adoção generalizada de práticas rigorosas em toda a comunidade científica.
• Recomendação: O estudo conclui que é necessário ir além dos formulários de relatórios. As editoras devem exigir:
  • Relato obrigatório de tamanhos de amostra por sexo.
  • Justificativas claras e científicas para desenhos de sexo único.
  • Incentivo e exigência de análises desagregadas por sexo para condições que afetam ambos os sexos.
  • Sem essas mudanças, os requisitos de relatório correm o risco de se tornar meros "checklists administrativos" que perpetuam a exclusão de fêmeas e a generalização indevida de dados baseados em machos.