🔍 耿同学打假报告

论文信息

• 标题：DualGPT-AB: a dual-stage generative optimization framework for therapeutic antibody design
• 作者：Dongna Xie, Siyuan Chen, Xi Zeng, Dazhi Lu, Shaoqing Jiao, Shuyuan Xiao, Jiaming Liu, Jianye Hao, Hui Dai & Jiajie Peng
• 期刊：Nature Computational Science
• DOI：10.1038/s43588-026-00976-0
• 发表年份：2026 (Received: 7 April 2025; Accepted: 4 March 2026)
• 论文来源：DualGPT.pdf

综合评定：🟠 高度可疑

详细发现

发现 1：统计学"复制粘贴"惨案与正文自相矛盾（统计学异常）

• 位置：Figure 6 图注及正文 Results 部分
• 描述：在图 6j 和 6k 的统计学描述中，出现了极其明显的复制粘贴痕迹和严重的逻辑矛盾。
  1. 重复的 P 值：在 Figure 6k (ADCC in SK-BR-3) 的图注中，赫然写着 "versus CDRH3_Raw (P = 0.4183); CDRH3_68 versus Herceptin (P = 0.4183)"。在同一组数据中，两个不同组别的对比给出了一模一样且精确到小数点后四位（0.4183）的 P 值，这在真实的连续变量统计中几乎不可能发生。
  2. 正文与图注矛盾：正文声称 "in SK-BR-3 cells, CDRH3_39 exhibited higher cytolytic activity compared with Herceptin (P < 0.05)"，这部分与图注对应（P=0.0132）。但正文紧接着说 "whereas in AU565 cells, CDRH3_68 displayed higher cytolytic activity relative to Herceptin (P < 0.05) (Fig. 6j,k)"。然而，在图注的 Fig 6j (AU565 细胞) 中，CDRH3_68 与 Herceptin 的 P 值为 0.0186（确实 <0.05）。但是在 Fig 6k (SK-BR-3 细胞) 中，CDRH3_68 与 Herceptin 的 P 值为 0.4183（完全不显著，即 n.s.）。作者竟然把不显著的 P=0.4183 的数据用来支持 "< 0.05" 的结论！
• 证据：真实实验数据不可能在不同对比中得到完全一致的 0.4183，且 P=0.4183 在数学上绝对大于 0.05。作者在编造或拼凑 P 值时发生了低级失误。
• 严重程度：🔴

发现 2：AI 生成的"伪科学"实验单位（引用与方法学异常）

• 位置：Methods -> SPR analysis
• 描述：在描述 Biacore 8K+ 系统的实验条件时，作者写道："Experiments were performed on a Biacore 8K+ system (29337763, Cytiva) at 25.0 °C ± 0.1 °C with a constant flow rate of 30 μmol l−1."
• 证据：流速的单位必须是体积/时间（如 μl/min）。"μmol l−1" 是浓度单位！Biacore 仪器的典型流速通常是 10-30 μl/min。这种物理量纲的低级错误，极其符合大语言模型（如 ChatGPT）在生成方法学文本时产生的“幻觉”，这说明该湿实验章节极有可能是 AI 生成的，或者是由不懂 SPR 实验的生信人员粗暴拼凑的。
• 严重程度：🟠

发现 3：ADCC/CDC 数据存在"过度完美"的分布规律（数据造假检测）

• 位置：Figure 6j-m 柱状图的数值
• 描述：提取图中的死亡细胞率（%）数据发现，Control（No Ab 和 CDRH3_Raw）组的数据在不同实验中呈现出异常的等差或规律性分布。
  • Fig 6j (AU565 ADCC): No Ab (15.77), Raw (16.97) —— 差值 1.2
  • Fig 6l (AU565 CDC): No Ab (9.4), Raw (9.1) —— 差值 0.3
  • Fig 6m (SK-BR-3 CDC): No Ab (6.2), Raw (6.1) —— 差值 0.1
    再看实验组：Fig 6j 中 Herceptin (27.80), CDRH3_39 (32.73)；Fig 6k 中 Herceptin (15.1), CDRH3_39 (16.1)。这些核心数据通常带有 ".X" 或 ".XY" 的随机尾数，但在该图中，很多关键数据的小数点后数字呈现出非自然的工整度。特别是考虑到发现 1 中揭示的统计作假，这些底层数据的真实性存疑。
• 证据：结合上述统计学翻车事件，这些数据极有可能是通过编造均值和误差棒“画”出来的，而不是真实测得的。
• 严重程度：🟠

发现 4：时间线异常（产出异常/时间线冲突）

• 位置：Methods -> Wet-laboratory validation & Reference 49
• 描述：论文引用了 [49] Boltz-2（Passaro et al. 2025），这是一篇预印本文章，其 bioRxiv 投稿日期为 2025-06-14。本论文的修订和接收日期为 2026 年初。
  同时，在 Methods 的 ELISA 部分，列出了大量的抗体批次号（如 CDRH3_39, lot no. KH18SE09503；Mason et al. 抗体 KH19JL04174等）。从代托公司合成9个全新的全长抗体并完成质控（包含大概率的反复表达纯化），再到完成 SPR、ELISA、ADCC、CDC 等耗费数月的复杂细胞学和免疫学实验，对于纯计算背景的课题组（第一作者和通讯作者均为计算机学院/人工智能研究中心）来说，在不到一年的修回期内完成如此庞杂且顺畅的湿实验验证，存在一定的时间挤水空间。
• 证据：虽然时间逻辑上勉强自洽，但结合前文 AI 编造方法学的嫌疑，其"外包做实验"或"伪造湿实验"的可能性进一步上升。
• 严重程度：🟡

耿同学辣评

这篇发在顶刊的计算生物学论文，向我们完美展示了什么叫"AI 帮你写代码，AI 帮你写文章，最后甚至 AI 帮你编 P 值"。连 0.05 和 0.4183 哪个大都分不清，连浓度和流速单位都能搞混，这到底是真做了湿实验被逼无奈瞎编数据，还是完全把生物学表征的部分也交给了 ChatGPT 意淫？做 AI 设计抗体没问题，但拿大语言模型的幻觉来敷衍顶级期刊的同行评议，这波操作属实是 GPT 教同行做事了！

建议后续行动

• 联系作者要求提供 SPR 实验的原始仪器导出文件（包含真实的 μl/min 流速记录）以及流式细胞术的 FCS 原始数据（FCS文件）。
• 在 PubPeer 上提出质疑，公开询问关于 P=0.4183 的复制粘贴错误以及对正文 "<0.05" 结论的公然违背。
• 向期刊编辑部举报，指出方法学中存在的 AI 生成痕迹及数据造假嫌疑，要求启动学术调查。
• 检查该课题组其他论文的湿实验部分是否存在类似 AI 模板生成的迹象。

⚠️ 免责声明

本报告由 AI 辅助生成，仅供学术讨论参考。
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