科学创新犹如渔夫打鱼
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最近读到本领域的两篇高水平论文。第一篇论文是由哈佛医学院公共卫生学院的一个研究小组牵头，联合美国Lipidomics公司，利用脂质代谢组学技术，通过对脂肪组织、肝脏和血液等生物样品的全局脂类进行系统分析，揭示一个脂类调解的内分泌代谢通路直接参与胰岛素的作用和糖综合代谢稳态平衡过程，并发现脂肪组织中一个lipokine：C16:1n7-palmitoleate 特异性关联脂肪组织与综合代谢。该成果发表于2008年Cell杂志上[1]。第二篇论文由密西根大学转化医学研究中心的一个课题组牵头，联合多家研究机构，利用全局代谢组学技术首次对前列腺癌的不同分型做出有效诊断（同时辅以系列生物化学方法佐证），首次发现肌氨酸可用于特异性生物标记物来表征前列腺癌的发生和病程演变，该文发表于2009年的Nature周刊上[2]。
两篇论文可以说是代谢组学（脂质代谢组学）技术应用于生命科学问题研究的典范。好的论文不仅在于内容本身的丰富与广深，更重要的是总领全文的创新之处才是一篇优秀论文的灵魂所在。时下，国家大力提倡建设创新型国家和创新型社会。而诸领域之中，应以科学创新首当其冲。但科学创新的思路是什么，一直是一个仁者见仁，智者见智的问题。精度两篇牛文，不仅仅是知识上一种熏陶，更重要的领悟到的些许的创新思维。至此，我对创新的一点体会是，科学创新犹如渔夫打鱼。
一、 好的科学家犹如好的渔夫，下网之前要知道哪里有鱼、哪里鱼多、哪里可能有大鱼，哪里可能有上品的鱼
科学创新的基础是知识的原始积累。所谓知识犹如渔夫的捕捞经验，首先我们应该先知道哪里有鱼、哪里可能鱼多、哪里可能鱼少；这一思路嫁接到科学研究上，就是我们在获得创新成果之前应该具备良好的知识储备。如果你对自己所研究的领域没有基本知识储备，根本不会知道哪些研究方向或那些研究点是新的，哪些是旧的，而哪些是有希望斩获突破的。就像渔夫要有实践经验的积累。但所谓的知识不是固有的老知识和纯粹的书本知识，知识有快速更新，这一点科研论文是更新知识的最好来源。
上述两篇精品论文的做法均是如此：第一篇论文的主研课题组前期一直专攻脂类相关代谢类疾病研究，在这一领域有完善的知识储备；第二篇论文的领衔课题组前期长期从事癌症方面的翻译研究，对前列腺癌相关方面有丰富的知识储备。
二、 好的科学家犹如好的渔夫，下网之前不会凭运气捕大鱼，而是挑鱼多的地方撒网
因为再有经验的渔夫也不会百分之百精确判断哪里全是大鱼，哪里全是小鱼。要想捕捉到最大的鱼，而且获得最大数量的大鱼，最好的渔夫的做法是先不管鱼之大小，就是挑鱼最多的地方撒网。先打到鱼再说，打不到鱼又何谈分鱼之大小。科学创新是研究范围锁定由由大到小，任何科学假说都不会直中要害，否则不符合科学规律。好的科学家应该采取老渔夫的精神，针对自己的科学假说，第一步要全面锁定目标，信息最大化占有。上述两篇论文在这一层面上，做法也均如此。两篇论文的作者都不是直接锁定研究目标，即目标脂类代谢产物和目标氨基酸代谢产物；而是对目标进行全局分析，即进行系统代谢组学和系统脂质代谢组学分析，先最大化地占有目标信息。
三、 好的科学家犹如好的渔夫，打到鱼之后，要善于分门别类，获得鱼的最大价值
打到鱼后，好的渔夫要有按鱼的种类，大小进行分类定价的本领。因为不同种类的鱼，即使同一种类的鱼大小不同，它的价值也是截然不同。科学创新的核心就是目标高度集中，找到最有价值的鱼。如代谢组学研究，高峰度代谢产物（鱼之大小）不一定价值就大，而代谢产物的种类属性（鱼之种类）更重要。两篇论文的创新思路都验证了这一点。占有了研究目标的系统信息后，好的科学家的做法是进一步精炼目标，去掉无关信息，通过挖掘分析找到最重要的信息，这才创新的关键所在。如只停留在第二层面，即信息的最大化占有，那就不实现巨大创新。两篇论文沿着这一思路，进一步凝练研究目标，分别由系统代谢组学和系统脂质代谢组学分析过渡到目标代谢组学和目标脂质代谢组学分析，最终才有了发表在两篇论文上的重大科学发现，实验本研究领域的重大突破。
总之，科学创新，我个人认为要有一种老渔翁思路和精神，因为你手中拥有的不仅仅是钉钉子的锤子，否则你看什么都是钉子。
文献精选
[1] Hotamisligil GS, et al. Identification of a lipokine, a lipid hormone linking adipose tissue to systemic metabolism.Cell, 2008 Sep 19;134(6):933-44.
[2] Chinnaiyan AM, et al. Metabolomic profiles delineate potential role for sarcosine in prostate cancer progression. Nature, 2009 Feb 12;457(7231):910-4.
