<為什麼國外生醫研究可以發表在Nature?-一個旅外博士生的半年觀察>

其實在出國之前，就跟大家一樣心中有個疑問，為什麼生物醫學的領域，許多歐美的實驗室paper都可以發這麼好，而且還一篇一篇發，在台灣這麼多人這麼努力，為什麼成果發表在好期刊的寥寥無幾? 在我唸書的半年期間,其他的實驗室不說,同一層樓的實驗室總共發表了幾篇論文, Nature, Cell, Molecular Cell,和Nature Structural & Molecular Biology, 當然這都是努力很久最後的結果，但別人到底厲害在哪裡，是我一直想要解開的謎，明明地球上western blot, PCR實驗跑的時間都一樣(除了CSI裡面有光速PCR)，外國細胞也不會長的比較快，而且這邊幾乎都下午六七點大家都下班了，六日除了養細胞，也鮮少看到有人進實驗室，這裡的教授，擁有自己生活的是常態，也不像台灣一樣這麼拼命，星期六日都待在實驗室看paper寫計畫，想想真是沒有道理，這個謎團我想一定要好好趁待在這裡的時間解開。這半年多慢慢觀察以及和朋友討論後有了一些心得，當然話要說在前，這只是目前的觀察，而且僅限於我的研究所，所以不能說全英國或是全歐洲甚至國外的研究機構都是這樣，大約可以分成四個部份，教職，研究設備環境，reputation還有科學邏輯以及思考。

先講指導教授這部分，英國要升上professor非常困難，所以通常都是以PI (Principal investigator)或是group head稱呼，大概可以分成幾點: 第一、因為英國這邊不管大學或是研究所的課都不多，加上行政有專人處理，所以PI很少像台灣這樣身兼數職，整天案牘勞形被非科學研究的事務干擾，像我們所PI幾乎不用備課，因為PhD的課上一個月就上完了@@，而行政常常是由經驗豐富或是已半退休的資深教授來擔任，大幅的減少一般PI行政教學的負擔。第二，嚴格的評鑑制度，白話一點就是所上真的會fire PI，印象最深刻的就是剛來的時候我去我們所的2、3樓發現好多空的實驗室，心想這個研究所這麼有錢，又這麼有歷史，怎麼會空實驗室這麼多? 後來才明白，以前在這裡的PI都被fire了(當然有少數是跳槽，人才流動在歐洲很常見)，這部分解釋了為什麼這裡publication這麼好， 因為發表不好的都走人了@@，每兩三年的評鑑對於這裡PI的壓力超大，發小paper沒有用，整體的制度是鼓勵發表好paper，如CNS (Cell, Nature, Science)，以及評估對整體科學的contribution，所以連發小paper的策略是無法奏效的，還是會拿不到funding走人，關於這個制度我認為台灣可能100年都做不到，這個制度之所以成功的原在於，研究所內的領導者是強者，每年幾乎都有CNS，加上所上很多優秀的PI，整個形成理所當然的事，在台灣，研究所被一堆早就沒有研究能量的老教授把持，連頭頭都是靠連發小paper、authorship互掛這種伎倆維生，當然堅持算paper累積點數這種爛方法，到了教授人事評鑑，再搓個湯圓，賣個人情，靠個關係，大家都開心。

第二部分就是研究環境，在中央研究院常常聽到從國外回來的學長姐說，中研院的研究環境實在是太好了，比我待的XXX好多了，這句話完全是真的，例如我們實驗室沒有ph meter@@ 整層樓共用一個超舊ph meter，養菌也沒有hood，邊養旁邊要開火，冰箱更不用說了，全部人的東西擠在小冰箱裡面 (阿這裡是沒有賣台灣那種4度C冰櫃嗎?)，實驗室空間也不足，耗材都堆在每個人前方的櫃子上，超懷念以前有寬敞空間的實驗室，但是!重點來了，雖然實驗室環境可能不一定很理想，可是這裡的core lab普遍都很強，例如Flow cytometry，Sequencing center，Microscopy Laboratory， Proteomics Laboratory，不僅有專人負責對於機器都相當的熟悉和專業，很多人會說:阿那些設施不是都是有protocol，只要有人負責品管和按按鈕就好了，會這樣想就大錯特錯了，現今醫學生物實驗的複雜程度已經今非昔比，因為儀器的進步，雖然是使用相同儀器，不同人的實驗目的和參數的設定卻大相逕庭，這完全需要專業人士去調整和最佳化，甚至研發新的方法，因為有專業人員的協助，省去許多trial and error的時間和金錢，例如有人因為做的是細胞融合實驗，成功的細胞數很少，利用顯微鏡一顆顆找要找非常久也很困難，技術人員跟廠商合作寫了一個程式，以後整片slide先照起來，用電腦程式輸入參數去尋找特殊型態的細胞，找到後再到顯微鏡底下看，大大減少搜尋的時間。

另外一點就是合作機會真的很多，其實隨便翻開好期刊常常就會發現成功發表在這些期刊上有幾個必備的實驗，例如next-generation sequencing (NGS), protein structure analysis，或是mice model, 就以NGS舉例好了，現在技術上做NGS已經相當簡單，甚至變成分子生物研就基本的分析平台，但在台灣最困擾的縱使有專業人才但找不到合作機會，或是不熟悉其data的分析方法，這裡好幾個大的group在做bioinformatics，不管是RNA-seq，ChIP-seq，SNP analysis，都有很好的合作機會，結果很多也成功發表，跨領域合作絕對是趨勢，但是單方面的程度還沒跟上的時候，還是有困難。

另外就是reputation這件事，很多人看paper常常會酸，這篇可以發在nature是因為某某某的關係，可是卻很少人去思考背後的原因，可以想想他reputation是怎麼建立的? 是不是因為他過去的發表別人follow都做得出來? 甚至開創了一個領域? 在這裡觀察到很多教授的reputation是因為對於data的嚴謹而建立的，把biological replicates 看的比大量生產data還重要，所以data不用多，是”真的”就很好用了。

最後一點也是最重要的，就是整個科學邏輯思考的不同，最重要的是進行這個研究的意義，我們常常在講impact factor卻忘了想自己做出來的實驗對之後真的有多少impact，朋友的教授說的好:你把這整個房間的磁磚算完了，也是種統計，但對地球有甚麼貢獻? 這裡的教授常常一開始目標就放在大的、重要的實驗，(當然因為跟評鑑制度有關)，做出來是可以解決puzzle的，甚至paradigm shifting，或是花很多時間建立一個好的system，雖然剛開始投入較多時間和成本，但這對後續的發表之路的根本就是決定因子。

拉哩啦紮講了這麼多，就是希望從我的一個小小博士生的觀察可以給台灣的朋友一點想法，不管是驗證學長姐的都市傳說 (國外都怎樣怎樣~~)，或是跟我一樣好奇答案的人，我想我會繼續追尋答案，希望在PhD之路體會更多，當然這裡不是一切都好，重點還是要吸取他人優點，改進自己的缺點，也希望大家一起討論。

註:筆者為MRC Clinical Sciences Centre 博士班學生