諾獎得主談科研：

諾獎得主談科研：我認為 Nature、Science 這些雜志上的觀點有九成是不正確的，論文發(fā)表十年之后，還能被認為是正確的只剩下一成。首先，不要相信論文里寫的東西。對于研究，要一直鉆研到眼見為實、讓自己確信為止。這是我對科學采取的基本做法。也就是說，用自己的大腦思考，一直做到自己完全想通、完全認可為止。

這2個造假學術也上過頂級期刊

超多案例?或者直接百度，頂級期刊 造假。

頂級期刊才是學術造假的罪魁禍首？

編者按：

本文為江華、彭謹、周志遠、周舜泰、陳偉、彭曦、Charles Damien Lu、李太生共同合作。這篇評論，是2013年6月~7月間，幾位作者有感于幾樁知名的學術造假案共同完成的。追根溯源，這些作假事件幾乎無一不與《Cell》、《Nature》、《Science》等所謂頂級期刊引導的發(fā)表機制相關，并且這種發(fā)表機制的背后，反映了生物醫(yī)學研究中一些深層次的令人擔憂的問題。成文之后，幾位作者忙于科研和臨床工作，一直沒有時間修改發(fā)表。

2013年12月10日，2013年諾貝爾生物醫(yī)學獎獲得者Randy Schekman在衛(wèi)報上發(fā)表了《Nature， Cell和Science之類的期刊是如何毀掉科學的》一文，對CNS（代表國際最高水平的《Cell》、《Nature》和《Science》雜志，CNS并不是專有名稱，只是表示生命科學高水平學術雜志） 提出了嚴厲的批評。我們認為，Randy Schekman的很多意見是切中時弊的，但他并未在文中論及現象背后的一些深層的問題。為了促進國內科學界同仁對有關問題的進一步討論，我們決定將這篇還不太成熟的評論呈現給大家，也算是拋磚引玉。

CNS對學術造假應負的責任

最近幾年來，知名生物醫(yī)學雜志上的著名論文造假事件，令人目不暇接，其性質惡劣影響廣泛，堪稱空前，惟愿絕后。例如著名的Potti醫(yī)生造假案，以及最近發(fā)生的藏敬五造假案。這些造假者的行徑嚴重損害了社會公眾對科學社區(qū)以及“科學自治”的信賴，勢必動搖生物醫(yī)學研究的基礎。對這些造假者當然應該加以譴責，但僅止于空泛的譴責以及對當事人的懲處是遠遠不夠的。科學社區(qū)應該反思，如何進一步規(guī)范科學研究的具體運作，以及如何杜絕造假和防范不端行為的機制。

我們在此提出的一個論點是：以CNS為代表的頂級大型科學刊物引領的論文發(fā)表“規(guī)范”或曰“時尚”，對此類造假是否也應承擔部分責任？

隨著生物醫(yī)學研究技術和儀器的快速發(fā)展，科學家們能夠對復雜生物學現象利用多種技術手段來進行綜合性研究。這種情況下，出現了一種認定“高水平研究”的傾向，即將利用多種研究手段的研究等同于高水平。換言之，一個“高水平研究”首先必須包括一個能夠反映當今特定學科發(fā)展思潮的假設；然后利用現有的各種先進方法對這個假設進行多個角度的驗證（從基因，蛋白質相互作用，細胞內細胞外各種干預手段的運用）；最后結論要求能夠闡明一條新的調控通路或者新的生物學現象。

在某種程度上，這種復雜的研究方式能夠避免一些因設計缺陷造成的不嚴謹的結論，從而獲得高水平的研究成果，由此也受到CNS等頂級刊物的大力提倡。遺憾的是，這種研究范式也給造假者提供了溫床。一項重要結論若是由多篇已發(fā)表的論文，或多個獨立實驗室的研究結果來逐步推出的，那么任何一個關鍵中間環(huán)節(jié)出現作弊，都是很容易暴露的。而在生物醫(yī)學類的研究中，重復驗證關鍵核心步驟的成本巨大。一個壟斷了所有關鍵中間步驟的大項目，很難被其他研究者進行檢驗，這就給作弊留下了巨大的生存空間。

當前頂級學術期刊所青睞的重量級論文的研究范式，正是鼓勵某個實驗室，或利益密切相關的數個聯(lián)合實驗室完成所有中間步驟。在研究者已經耗費巨大研究資源的前提下，如果發(fā)現某個關鍵環(huán)節(jié)的實驗結果出了意外，那么修改部分數據進而強行發(fā)表成果就會成為一種策略。在這種情形下，依賴某個研究者或某個實驗室的科學良知來保證學術自律，是對人性的巨大考驗。

上有所好，下必勝焉。這種由CNS等期刊倡導的崇尚繁瑣化論證的研究風尚，對近年來頻頻發(fā)生的重大造假事件負有部分責任。這些重大作假事件必然會影響公眾對科學自治社區(qū)的信任。

的確可能存在某些實驗室和科學家，誠實嚴謹地完成了大型項目，并獲得巨大突破，這樣的論文當然是重量級論文，并值得在CNS發(fā)表。但是在學術作弊層出不窮的環(huán)境下，這些重大成果應該受到更嚴格的檢驗。我們建議，應有獨立實驗室重復驗證此類成果的關鍵環(huán)節(jié)，而不是僅僅圍繞論文的文字、圖片、數據進行同行評議。而這種對重要成果進行重復的研究，也值得在頂級雜志發(fā)表。

此外，面對生物體固有的復雜性，科學社區(qū)應該對企圖“一招制勝”搞定復雜疾病的研究策略有所反思。越來越多的證據表明，大多數慢性病是機體信號調控網絡紊亂造成的現象，對此進行深入理解和解釋的前提是在已有的知識基礎上提出新的系統(tǒng)框架。如生物學大師恩斯特·邁爾（Enrst Mayr）所言，“在生物科學中，絕大多數的重要進展是由引入新概念或改善現存概念而取得的”。在這種情況下，試圖通過繁瑣化的“嚴謹”工作來闡明人體生理病理信號調控網絡中的某一“pathway”，從而一勞永逸的解決復雜疾病的機制問題，是行不通的。

CNS對數據分析的導向性

我們認為，現代生物學研究中，重要的工作應當包括兩個方面：一是提供大量反映各種生理病理活動真實情況的數據，這些數據和現象無須獲得立竿見影的最終解釋，但是必須如實地反應特定實驗條件下，細胞或者個體的各種反應的真實狀況。二是通過統(tǒng)合大量原始研究的真實數據，利用數據挖掘、大數據分析以及數據可視化等手段，對解釋特定疾病或者生理現象提出新的概念框架。這樣的研究更適合于解釋人類復雜的病理生理過程，也應該成為未來生物醫(yī)學研究的前進方向。

遺憾的是，目前以CNS為代表的傳統(tǒng)生物醫(yī)學刊物的審稿制度和發(fā)表機制無法滿足上述要求。審稿人對于所謂邏輯嚴密、證據充分的追求，使得“嚴謹”的研究成為了某些實驗室的“特權”。

與此同時，現有的論文發(fā)表體系并未對原始數據的公開性作出特別要求。巨大的研究投入和資助者“限期出成果”的要求，使得許多研究者在研究設計階段就準備好了一個符合編輯和審稿人胃口的預設結論。在這種情形下，所有的實驗過程都會圍繞著論證預設結論來進行，與此無關的各種數據將會被有意拋棄。在實驗結果的解釋過程中的傾向性更是顯而易見。

所有的這一切最后將導致一個可怕的結果：為使論文在CNS等頂級刊物發(fā)表，研究者很多時候不得不通過故意隱藏某些不支持預設結論的數據，甚至強行修改數據，以獲得更加“有意義”的結論。不過，反諷的是，很可能一些真實深刻的洞見就隱藏在在那些被拋棄的數據中，此類事例在科學史上屢見不鮮。

在邏輯碰壁的時候，實驗數據偏離預設結的時候，有可能就是重大突破出現的時刻，前提是你抓得住機遇。什么是機遇？意想不到才是機遇。但是，由CNS所一力提倡的這種壟斷式研究，從頭到尾追求的都是設計精良、滴水不漏，“意外”事件往往只會被實驗者故意忽略或拋棄。因為，“意外”就代表真正的未知領域，投入其中，誰敢言一定能成功？

如果說巴斯德等生物醫(yī)學先驅在研究中時刻等待著意外（機遇）的降臨，那么當今許多研究者則對機遇避之唯恐不及。以人類胚胎干細胞的一個知名造假事件“韓國黃禹錫案”為例，其在實驗中拋棄的“意外”就蘊含著機遇。他通過修改實驗數據，把孤雌生殖所得的干細胞論證為克隆所得的胚胎干細胞。2007年，美國哈佛干細胞研究所的George Daley教授就已經指出，黃禹錫無意中創(chuàng)造了首個來源于未受精卵的人類干細胞系，這本應該成為一個重大的發(fā)現。那么，我們現在應該反思的正是，是什么樣的科研風氣和環(huán)境，導致黃禹錫寧可作弊也要拋棄重大機遇？

危險的學術勢利--CNS是否應該統(tǒng)統(tǒng)關門？

為避免這種狀況，也許在不遠的將來，會有激進的科學家提出：讓CNS統(tǒng)統(tǒng)關門才是消除浮躁之風的一種正本清源的好法子。這類期刊的存在，使得某些知名實驗室的科學家和審稿人可以左右論文發(fā)表的趨勢，對某些不合其固有思維模式的實驗結果提出苛刻的驗證要求，反之亦然。由此造成的論文發(fā)表偏倚會嚴重阻礙科學的進步，不公開實驗數據更是大大降低了通過數據挖掘來獲得新知識的可能性。

此種論文發(fā)表環(huán)境下，CNS等傳統(tǒng)刊物已經不再是發(fā)表真正有意義的研究的學術平臺，而是成為一種高級學術政治游戲的名利場--學術公器成了門閥世家的玩物。長此以往，頂級期刊的編輯們將把“先看門第，再論科學”的惡習視作當然，而頂級審稿人們也難以放棄“我們需要這個結論嗎”之類的問題，并將此美化為“我想看看這個實驗是否具有重要的科學意義”。

大數據時代，論文發(fā)表體制的變革之道

2000年，著名科學史家Judson在他的《大背叛：科學中的欺詐》中已經指出，“雖然同行評議和稿件評審看起來是合理的、不可或缺的和不可改變的……但它既不是自然法則，也不是認識論法則”，并且認為，雖然近年來對于同行評議制度的研究已經出現了很多，但由于缺乏數據，這類研究很難得出確定性的結論。

然而，同行評議，尤其是所謂頂級期刊的稿件同行評議缺乏客觀性和可量性，已經是科學編輯共同體中的一種共識。怎樣跨越這種挑戰(zhàn)？在計算機網絡和計算機科學繁榮發(fā)展的今天，我們應該尋求一種更為客觀的評價科學論文的方法。具體建議如下：

1. 嚴格執(zhí)行研究數據開源，鼓勵對已發(fā)表研究的數據進行二次挖掘。這樣有兩個好處：

1）防止刻意的學術造假。和物理、化學等經典學科研究相比，生物學研究數據受到更多、更復雜也更不可控的因素影響。利用大數據分析、機器學習等數據挖掘的方法，有可能從已發(fā)表數據中挖出很多重要的被研究者忽略的相關性信息。為進一步的研究提示方向，同時使得未來的研究者能夠對數據進行核查。在著名的Potti醫(yī)生案中，揭露造假的Paul Goldberg等人正是通過主成分分析對論文數據進行了二次挖掘，發(fā)現了數據內部缺乏自洽性，從而揭開了這一重大造假案的蓋子。

2）研究數據開源有可能催生新的發(fā)現。越來越多的證據表明，單獨一個實驗室并不一定能夠對實驗數據所蘊含的信息進行充分的解析。在這種情況下，上傳原始研究數據并開放使用，能夠為其他研究者對數據進行深度解讀創(chuàng)造出基礎。只要數據的真實性有保障，即使結論并不見得激動人心，也有可能供未來的研究者加以利用并挖掘出新的價值，得出原作者未曾料的重要發(fā)現，或者用以建立新的概念框架。

2. 改變過分嚴苛的同行評議標準，對跨學科研究提供更加寬容的發(fā)表環(huán)境。研究數據開源帶來的另外一個后果就是，不同的人對于開源數據的解讀完全可能是不一樣的，甚至是矛盾的。在這種情況下，需要更客觀地定義實驗的嚴密性和嚴謹性。審稿人和編輯應當摒棄主觀上對于新思想和新框架的偏見，是否接受論文發(fā)表，應該首先基于這篇論文的數據質量，而不是結論是否滿足于證明某種特定的觀點或假設。頂級期刊在組建審稿人數據庫時，應當納入更多的具有多學科背景的專家，使則同行評議制度獲得新生。

3.對知名研究機構和新的、不知名機構一視同仁。研究數據開源本質上是一種科學研究的民主化。以數據真實性作為論文發(fā)表導向，也有助于消除當今學界盛行的基于地域、名氣的歧視和不平等。尤其是所謂頂級期刊，更應該時刻警惕存在于編輯、審稿人心中的這種內在偏見和歧視。

4.開放獲取。網絡出版和開放獲取，最終會徹底改變科學發(fā)表的現狀。它能夠為新的思路和新的交叉學科研究范式提供更大更快更寬容的發(fā)表平臺，只要論文邏輯自恰，證明有效，就應該讓科學界同行盡快看到。

CNS這三本期刊都曾經是并且依然是推動科學進步的重要力量。我們期待，這些被科學家們和公眾寄予厚望、承載了人類科學夢想的期刊能夠勇于變革，CNS以及變革以后的科學論文發(fā)表機制，能夠成為科學創(chuàng)新的發(fā)動機之一。我們愿意用另外一句中國古語來結束這篇評論：“茍日新，日日新，又日新”。

作者單位：

江華，醫(yī)學博士，四川省醫(yī)學科學院·四川省人民醫(yī)院創(chuàng)傷代謝組多學科實驗室,四川省醫(yī)學科學院·四川省人民醫(yī)院創(chuàng)傷代謝組多學科實驗室；

彭謹，醫(yī)學碩士，四川省醫(yī)學科學院·四川省人民醫(yī)院創(chuàng)傷代謝組多學科實驗室；

周志遠，生物學學士，四川省醫(yī)學科學院·四川省人民醫(yī)院創(chuàng)傷代謝組多學科實驗室；

周舜泰，醫(yī)學博士，Department of Infectious Disease, University of North Carolina at Chapel Hill；

陳偉，醫(yī)學碩士，中國醫(yī)學科學院北京協(xié)和醫(yī)院腸外與腸內營養(yǎng)科，四川省醫(yī)學科學院·四川省人民醫(yī)院創(chuàng)傷代謝組多學科實驗室；

彭曦，醫(yī)學博士，第三軍醫(yī)大學全軍燒傷研究所；

Charles Damien Lu，哲學博士，四川省醫(yī)學科學院·四川省人民醫(yī)院創(chuàng)傷代謝組多學科實驗室；

李太生，醫(yī)學博士，中國醫(yī)學科學院北京協(xié)和醫(yī)院感染內科。