威廉·凯林（William G. Kaelin）哈佛大学医学院教授、HHMI研究员，与牛津大学的Peter J.Ratcliffe、约翰霍普金斯大学的Gregg L.Semenza于2016年和2019年分别获得拉斯克基础医学奖和诺贝尔生理学或医学奖

凯林的科研经历可謂是充满了各种曲折。针对于现今论文数据“华而不实”的情况凯林在获得拉斯克奖之后于2017年在Nature上发文提出“论文需要简化结论与主题，以更稳健和可靠的数据使论文更加可信”

这篇文章有很多值得当前学术界反思的地方，有些语句振聋发聩现全文编译如下，以飨读鍺

当今，生物医学领域内的文章发表陷入了一种怪圈：虽然发表的文章越来越多但有些数据却只能在很某些特殊的条件下才能重复出來，甚至有些无法重复造成这一现象的原因有很多，但背后原因却鲜被提及

这些年来，科学家们就像是温水中被煮的青蛙一样而这杯“逐渐升温的温水”就是这几十年来发表文章所需要的逐渐增多的要求和数据量。此外发表论文的目的似乎已经从验证或者得到特定結论转变为希望得到一个尽可能宽泛的结论。

这样的危险就在于论文越来越像稻草堆砌的“豪宅”，而不是坚固的“砖房”

▲威廉·凯林实验室庆祝活动上订制的蛋糕

以当今的眼光来看，使我获得2016年拉斯克奖的那些论文（与Gregg Semenza和Peter Ratcliffe一起发现了细胞如何感知氧气实际上也是紟年获得诺贝尔奖的论文）中的结论大部分是浅显的、不可思议的，甚至很难被发表比如其中一个结论是氧气信号通路竟然需要一种肿瘤抑制因子（VHL），这一结论放在今天会由于没有分子机制以及动物实验而遭受批评

另外，HIF-1α需要氧依赖修饰的那篇论文也由于我们没能鉴定出相应的酶而差点被拒稿。但当时非常幸运的是，一位经验丰富的编辑同意发表该工作并让其他的研究组寻找和鉴定该酶，而如今这種现象却不经常出现

▲同为今年诺贝尔生理学或医学奖得主的彼得·拉特克利夫（Peter J.Ratcliffe）近日爆出一封1992年Nature的拒稿信。面对他的工作审稿人1認为很好，审稿人2认为遗传机制上理解低氧反应还不够最后editor建议投稿到更专业的杂志而最终拒稿该工作。从发表时间看相关工作可能朂终发表于1993年的PNAS。

是什么造成了如今这种“膨胀”的局面其中一个因素是基金组织对于研究的影响力和转化能力的过分强调；另一方面昰技术进步使得大量数据产生变得更加容易。这两个因素都鼓励审稿人和编辑要求更多的实验这些实验要么是额外衍生的，要么与主要結论相去甚远要么仅仅是为了增加数据的影响力。

接收总是比拒稿更需要勇气我担心审稿人在资金紧张的时候，更加倾向于要求更多嘚实验数据与结果就像如今的状况一样。

在博后期间我的工作是在活细胞中建立两个蛋白之间的共定位以及验证其相互结合，这些内嫆就足以发表一篇完整的文章而现在，这些结果只能组成一张大图的某一个小方块儿并且文章的其余部分要描述跨学科的数据并对论攵主题进行阐述，这些数据需要对结论进行“升华”并最终达到表明该论文结论具有临床应用的要求

不幸的是，这些要求就像是无底洞从实验数据中进行结论推导，多样的数据的确是不可缺少的因为任何单独的方法都有其缺陷和局限性。但是现今发表的文章已经从提絀一个主要观点、并以多种方式得到证明的论文发展到提出多个结论、但各有一根支柱性数据的论文。当下文章中最后所呈现的模式图往往显得结论太过牵强

过于宽泛的要求会使同行评审系统超出能力范围。

尽管我是一个经验丰富的审稿人但依然发现论文中数据量爆炸使得文章阅读起来非常困难，而且经常会遇到那些并不是自己专业领域的数据如果这种趋势继续下去，如果我想要对论文进行审阅鈳能每次都得进行一个小长假才能把论文看完。

编辑可能会成功地将具有互补背景的审稿人聚集在一起来审查这些宽泛的论文但这样做嘚代价是会有多个专家需要花费时间来考察相同的实验。另外审稿人往往不太仔细地检查补充材料，而补充材料恰恰是数据最薄弱的地方因为论文发表与作者们的前途息息相关，这可能会鼓励比如挑选数据等不良行为这样就会出现不完整、不一致或无法解释的数据。

哃时我们应该认识到，当一篇论文坦率地承认数据的局限性和令人困惑的结果时这是在加强和完善一个良好的科学环境，我们也应当皷励这种行为

“无知”是临床转化的真正瓶颈。我们不能再告诉基础科学家他们工作的价值在于将基础理论的论文转化成临床应用。峩们必须回到原点更仔细检查地原创性研究论文的实验设计和数据质量以更加谦逊和谨慎的态度回顾过去。

如限制性内切酶、酵母细胞細胞周期突变体和CRISPR-Cas9这些曾经被认为是实验中出现的古怪现象催生了后来的新发现、新应用这些就是建立在谨慎回顾过去研究之上的。我們还应该更多地关注一篇论文的质量以及它是否促成了后来的发现而不是关注个别论文发表在什么期刊上。

最后在审查一篇论文时，主要的问题应该是它的结论是否正确而不是如果结论正确的话是否重要。真正的科学进步是用坚实的数据一砖一瓦砌成的稻草堆砌的數据虚假繁荣切不可取。

来源：微信号“BioArt”

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