莱维·加拉威回顾了自己的研究生涯，在遇到困难时，严谨性、可复现性和稳定性这三个要素指引他一直走在正确的方向上。
黑素瘤细胞有癌细胞的典型特征：滤泡和微绒
1987年的夏天，我第一次对科学产生了浓厚的兴趣：我试图进行一个有机化学实验，却总是失败。我从实验室走回家，一直在仔细思考着。突然，在我19岁的大脑中冒出一个想法：所有人类生物学现象以及疾病归根结底是体内的一系列化学反应，这些反应或者正确进行，或者出错。在令人沉醉的晚风中，我明白了自己的志向：了解这些机理，从而加快新疗法的开发。
大概每个科学家都记得那样的时刻。我感到痛心，因为目前学术界和工业界有一个看法日益盛行：许多生物医学科学成果是伪造的，甚至发表在顶级必威体育备用地址
上的文章也不例外。
因此，许多科学家的过往研究受到意想不到的详细审查，我也是其中之一。首先是癌症生物学复现项目尝试重复我们团队的工作，癌症生物学项目是独立于高影响力论文的重复实验。在这种情况下，调查第一次重复的编辑解释说，两组实验中控制细胞方法的不同使得这种对比给不出什么信息，没有意义。复制者小心翼翼操作的实验仅能表明复现结果是多么困难。
这个实验以及目前的议论让我开始思考，我们的科学家怎样才能对自己的研究充满信心？而大型科研企业是否会对自己解码自然的群体能力估计过高？如果一个科学家不能重复其他人的工作，这意味着什么？
医生们常说：“如果你没有出现并发症，那你一定没有经过足够多的医疗流程。”以此类推，如果你很少纠结自己的结果是不是正确，我估计你也不是一个好的科学工作者。
许多研究成果令人怀疑，要摆脱这种头疼的境况，研究时应该要注意三个R，这也是高质量科学研究的要素：严谨性（Rigour），可复现性（Reproducibility）和稳定性（Robustness）。它们提醒我们，最初我们为什么要成为科学家。
严谨性
解释科学成果时，需要适度的谨慎，这是理所当然的。不过，事实证明这很难做到。有时，缺少严谨性是因为训练不够所致。至少，常常是源于要考虑的因素太多，变幻莫测。
几年前，在哈佛大学医学院里，我的研究团队令人痛心的经历证明了这一点。我们当时正在利用RNA干扰（RNAi）技术下调基因表达，来筛选对于携带其他驱动突变（例如，对恶性特征来说的必要突变）的癌细胞至关重要的基因。我们找到了一个重要基因，称之为“MFG”。我们在独立的RNAi数据集中寻找同样的关联，而且我们的发现似乎是有效的。接下来，我们运用自认为很巧妙的实验来研究这一机制。
这一发现看起来格外令人兴奋，因为MFG编码一个蛋白，可能因此开发出药物。换句话说，我们自信可以设计出该蛋白的抑制物，而且几乎没有讨厌的副作用。我们获得了研究经费来寻找小分子抑制剂并开展进一步研究。这是我从19岁开始就梦寐以求的！不用说，我们将相关的论文投稿给某个知名杂志。
在等待审稿意见的日子里，团队里一个颇具才华的计算生物学家突然要求与我紧急会面。他在多种其他癌细胞系中检查了新的RNAi筛选数据，发现把MFG沉默之后，突变细胞与其他细胞的行为并没有差别。换句话说，我们激动人心的发现并没有在新的、更大的数据集里得到验证。我傻眼了。这怎么可能？我们已经做了验证分析，还收集了很多有关机制的数据。
我的良师益友、癌症研究人员威廉·凯林（William Kaelin）常说：“你希望的结果就是最危险的结果。”这些结果如此打动人心，使研究人员忽略了其他看来不重要的解释。我们经过慎重的重新评估发现：尽管单个实验的结果似乎是有效的，但是总体来看却不是这样。混合因素包括潜在的偏差，这些偏差来自少量突变细胞系以及我们的后续实验中某些RNAi构建体的超大抑制作用。
我迅速撤回了投稿。还联系了提供研究经费的机构说明情况，对方允许我们更换研究方向。有时在夜里，我辗转难眠，想着如果我们直到论文发表之后才发现MFG的缺陷，那么会发生什么呢？我会如此快地接受新的分析结果吗？我当然希望如此。
过早相信令人兴奋的结果会导致一系列的错误：对某些结果太过于乐观，其实它们的效果很有限；没有包含关键控制；优先考虑产生积极结果的实验模型，反之就不予重视。严谨性的关键是在审查实验结果时保持怀疑精神。这总是有好处的。
可复现性
在医学上，区分具有相似症状的不同病症称为“鉴别诊断”。以此类推，有三个问题可以指导对明显不可复现的诊断：一是开展重复性试验是否要具备专业技能？二是系统性的比较能否揭示不一致结果的基础？三是最初结果有可能是错的吗？
无秩序的细胞分裂是癌症发生的先决条件
要解释第一个问题，思考下面的例子吧：很多证据都显示，泰格·伍兹（Tiger Woods，美国著名高尔夫球手，又称老虎伍兹）在巅峰状态时，能用他球包里最大的那支球杆把球击出260米开外，并且保持这一成绩。我也打高尔夫，我用自己的球杆打球能获得可靠的成绩（有时），而且我的身高和体重都接近伍兹。我非常可能用自己的手再现他的成绩。
多年来，许多高尔夫球手（包括我）在高尔夫行业中投入了无数的资金，都渴望达到老虎伍兹的成绩。不过，我们之中只有很少一部分能达到目的（我不是其中之一）。这是不是证明，老虎伍兹的结果是“错误的”？或者是，他看上去很不错的结果并不能经受独立的检验？当然不是；这说明，只有高水平球手才能一直打出那样的球，而一般的高尔夫球手都不具备那样的实力。
我相信，实验技能不会像赢得绿色夹克（译者注：高尔夫球大师赛冠军都会穿上绿色夹克）所需的技能一样难以捉摸。我只是想强调，当某个科学家的重复实验涉及新的试剂、系统和生物学背景时，我们不能假设他就一定具备重复实验所需的技能，哪怕他再优秀也不行。在重复一个特定的实验之前，缺少必要经验的实验室通常会派实习生去其他实验室学习，跟着定期进行特定实验的科学家一同工作。就算这两个实验室都是彼此研究领域里公认的专家，情况也是如此。
如果已经学会必要的专门技能还是不能重复实验，那么问题多半是出在方法、细胞系性质和试剂的细微差异上，这只能在实验过后才能发现。两个著名的癌症研究人员需要用一年多的时间来调整技术，才能得到一样的结果；成功取决于必要的互访和调节准备细胞过程中的微小差异。
如果还是不能重复实验，我们必须考虑，原来的结果是不是真的正确。我们必须做好准备，接受残酷的现实，做出必要的改正，继续向前。尽管心灵会受到伤害，但是伟大的科学家是乐于以谦逊和优雅的态度拥抱真相的。
稳定性
有时，我们过于关注试剂或实验的细节，但是，真正重要的是切实有效地推论出生命现象的机理。从实验到科学的发现需要优秀科学研究工作的第三个R：稳定性。
稳定性的建立，需要在长时间内积累多重证据。达到稳定性需要严谨性和可复现性，加上耐心和对整体情况的明智注意。
如同严谨性和可复现性一样，我对于稳定性的印象是在一些测试实验中建立的。我领导了近10年的大型合作项目――癌症细胞系百科全书。结果却与癌症药物敏感性基因组学项目报告的结果不一致，这激起了激烈的讨论。这场讨论澄清了以下问题：测量应该如何进行，哪些数据对开发治疗方案是有益的？
我们的团队发表过令人意想不到的成果，这正是稳定性的一个例子，该成果指明了某些恶性肿瘤的弱点。隐匿一种常见基因缺失的癌细胞会变得更依赖某种蛋白，这种蛋白的活性由特殊代谢物调节，代谢物的量在基因缺失呈现时会提高。其他两个大型科研团队同时也发表了类似结果，但使用了截然不同的研究方法。尽管单一的研究或者模型系统有局限性，但是总的来说，聚焦于同样观察的不同数据提供了稳定性。
光明的前景
少年时代的灵机一动是我几十年研究生涯的起点，每每想到这里我还会会心一笑。我没有继续癌症基础研究，因为它的工作内容大多是去操作具体的实验，使其具有重复性（比如，使人恼火的化学反应）。我选择了现在的职业是因为我相信在那里一定有人类疾病的答案，科学把握着发现和应用它的钥匙。
科学家通过理性认知和实验，不断地探索自然的工作原理。谁也不能否认我们积聚的巨量知识还在随时间推移而增加，并且其对社会的积极影响也仍在扩展。无疑，有些数据和模型是不堪一击的，与此同时，我们的理解还会被错误的前提打断或者误导。虽然科学之路崎岖难行，但是坚持三个R可以保证前路仍充满光明。
资料来源 Nature
责任编辑 彦 隐
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本文作者莱维·加拉威（Levi Garraway）是美国印地安纳州波利斯礼来公司全球肿瘤部高级副总裁。