錯誤的實驗數據也能發文章畢業？還是 Nature 和 Cell 的子刊

科研選題有時就像大轉盤一樣，買定離手，拿到亮眼的數據衝擊頂刊，或滿盤皆輸黯淡離場。不少網友甚至實驗失敗都變得「精神狀態不是很穩定」了……

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更不要說如果整個課題被推翻流產， 那所有數據都將淹沒在一本本厚厚的實驗記錄中，在實驗記錄保存到期後被徹底掃進歷史的垃圾堆。

「贏者通吃」，似乎是學術領域一直以來的規則。

學霸君的 R 同學曾研究過一個分子在一種代謝疾病中的作用，而同期入學的博士生 L 的課題是研究同一分子與另一代謝疾病之間的關係。經過四年的研究之後，L 同學順利找到了研究目標的作用與機制。R 同學卻在一次次失敗後換了課題，博士畢業遙遙無期。

L 同學的論文投稿時，課題組爲了衝擊頂刊，決定將 R 同學爲數不多的成功數據放到論文中。因爲這些數據只佔很小的一個章節，最終只給了 R 同學第二作者，可 R 同學爲了得到這些「微不足道」的數據付出的努力並不比 L 同學少，甚至一度因爲總是拿到失敗的結果徹夜難眠，一度抑鬱。但一將功成萬骨枯，在被接收的頂刊論文中，推動了科學的進步的 L 同學苦盡甘來。而熬掉了頭髮的 R 同學，四年的「苦勞」只換來一個不被各種畢業政策認可的第二作者，從頭開始，畢業無期。

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R 同學的學術能力並不弱於 L 同學，甚至在 L 同學的研究中根據自己的失敗結果提出了很多重要的建議。但因爲學術假設被證僞，R 同學一敗塗地。而在之後或許有另外一位博士生，從事着一樣的研究，因爲沒能看到 R 同學的陰性結果，又將花費數年試錯，將大量的科研經費與時間壓在同一個大概率會失敗的課題上。

但事實上，這些失敗的實驗數據並非一無是處，相反，很多的靈感都誕生自這些看起來失敗無用的結論當中！

將失敗的數據整理分佈，不僅能夠避免後人再浪費時間與資源，還能夠推動同一方向的進一步發展。無論是將資源投入在更有希望的細分方向，還是將數據重新分析，變廢爲寶，都能夠讓失敗的數據展現自己的價值。

在藥物研發領域，存在着大量失敗的管線，其臨牀試驗中也會產生大量「失敗」的數據。有一家醫藥公司，就專門盯着其他企業失敗的管線，通過重新分析數據後細化研究，讓藥物起死回生，這家公司就是 Roivant。Roviant 通過強大的科研團隊，對大藥企失敗的藥物進行重新分析，在一大堆失敗的數據中找到閃光點，化腐朽爲神奇。通過「撿破爛」，Roviant 成功讓 Relugolix 等一度失敗的藥物起死回生，成功上市。Roviant 也通過「翻垃圾」，獲得了超過 47 億美金的收益。

Roviant 的「撿垃圾」天團 圖片來源：S-Ge

儘管 Roviant 的成功難以複製，但它也證明了失敗數據中所存在的巨大價值，我們所缺乏的，是在失敗之中發現成功的眼睛，以及重新檢視他人失敗的機會。

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Nature 在 2018 的一篇評論文章中也強調了失敗臨牀試驗在藥物開發過程中的重要性，側面說明了 Roviant 的成功似乎並非偶然。

不僅如此，以色列學者烏拉諾夫斯基（Nachum Ulanovsky）的經歷，可以讓我們更直觀的認識到失敗數據的重要性。物理學背景的烏拉諾夫斯基跨界到神經生物學的第一個課題就是在蝙蝠中研究 θ 腦振盪的大腦機制，這種機制對於哺乳動物的定位功能及其重要。可經過了無數的嘗試後，他始終無法在蝙蝠大腦中檢測到任何連續的 θ 腦振盪。也因爲與齧齒類動物不同的結果，烏拉諾夫斯基的研究一直被認爲是失敗的數據被拒稿。經歷過大量補充實驗後，烏拉諾夫斯基終於證明蝙蝠的 θ 腦振盪機制大鼠截然不同，終於將「坐實」的負面結果刊登在了 Nature Neuroscience 上。但當後續的學者研究時發現，這項失敗的結果對蝙蝠定位功能的研究有着極其重要的意義，烏拉諾夫斯基也因此成爲了該領域的學術泰斗。

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失敗數據的未來

目前，很多期刊專門接收失敗數據的研究，例如生物醫學領域的 Journal of Pharmaceutical Negative Results 與 Journal of Negative Results in Biomedicine ，Cell 旗下的 iScience 期刊以及 Nature 旗下的 Scientific Reports 。如果覺得這些開放獲取期刊版面費貴，也可以在 BioRxiv 以及 arXiv 等預印本平臺刊登自己的負面數據。

圖片來源：Journal of Negative Results in Biomedicine

在期刊和預印本平臺刊登失敗的結果需要成本或者特定格式，如果還是不願意費力氣走這些流程，還可以直接使用數據資源庫，Nature 上有一系列推薦的數據資源庫可供選擇。

Nature 的數據儲存政策 圖片來源： Nature

儘管學術界與基金機構爲了失敗結果作出了諸多努力，現在期刊上能看到的失敗結果依然非常稀少。2010 年，Pubmed 上關於製藥領域「統計結果顯著」的檢索結果爲 21364 條，而「統計結果不顯著」的失敗結果的檢索條目僅爲 285 條，僅爲成功結果的百分之一。但實際做實驗的科研人員才知道，真實的情況很可能是反過來，大量的失敗數據還是從未發表。

學術界亟需一個能夠免費、便捷的失敗數據共享平臺，同時給那些願意費時費力去整理、公佈失敗數據的科研人員一定程度的獎勵與認同。一些大的科研基金機構終於開始行動，要求所有贊助的研究都應該將其獲得的數據無償向公衆開放，並在基金中規劃了對應的預算。儘管還需要很多努力，但我們相信，失敗數據重見天日的時刻終將到來。

對於課題組而言，這些失敗的數據更是寶貴的資源。往往一個課題組的研究方向都會集中在同一領域，而隨着組內人員的更迭，難免會出現現有的研究與之前出現重合的情況，這時候如果將過往失敗的數據整理起來，那將會完善這個研究方向的拼圖，將前人遇到的「坑」用這些數據及時填補上，這就避免了後續的研究重蹈覆轍，浪費時間。同時，這些數據經過累積，本身就能提供各種方向的課題思路，爲後人提供寶貴的靈感來源。

當然，就個人而言，失敗的實驗結果固然會導致自己的學業或者研究受到很大的阻礙，但同時，它們也會沉澱爲後續研究中寶貴的經驗，不論實驗的結果，那些實驗的技巧以及科研思維的成長都是無可替代的。

正如尼采所說「那些不能殺死你的，最終都會使你更強大」，學術界亦是如此。

參考資料：

1，https://www.nature.com/articles/d41586-019-02960-3

2，https://www.nature.com/articles/471448e

3，https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3043336/

4，https://www.nature.com/articles/d41586-018-07352-7#ref-CR5

編輯：蒼朮

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