經驗和數據的重要性

曾經，我做了一個實驗，一不小心搞錯了基因位置，然後發現這個位置對這個基因很關鍵。我興緻盎然，然後去找導師。結果導師就說了一句，沒什麼意義？什麼？沒任何意義？這麼顯著的東西憑什麼沒任何意義？很簡單，因為，這不是自然界存在的內容，既然人群中不存在，你這個東西，也就是一個實驗，沒有其他的意義了。

這讓我意識到了一個問題，就是，真實數據的重要性和關鍵性。

現在我們做研究的通用路線是這樣的

1，獲取人體數據

1是根本。

比如，APP基因是AD的關鍵基因，因為會生成Aβ，這東西就是老年痴呆症的罪魁禍首。這個基因大概是670個氨基酸。其中最核心的大概是100個氨基酸左右。然而，這一百個氨基酸，被學界公認的十幾個突變，清一色的都是在群體里得到了驗證的。

而為什麼是這十幾個而不是剩下的一百多個呢？那一百多個就不重要了，非也，事實上，有人試著把每個氨基酸突變過的，有的突變效果甚至比已經報道的都好很多。然而，沒意義，因為這些位點跟我的實驗一樣，在真實中不存在。

做科研越久，越意識到數據的重要性，越明白數據獲取的難度之大。

因為我們是人類，我們受到了倫理約束，所以，我們不可能去把人類活活的解剖了或者直接做個轉基因，你也不可能去把一批人做個實驗用另一批人去做個對照。

更因為我們是人類，我們只能被動的獲取數據，我們只能接受這個現實。就像有人問我們，為什麼做百歲老人的時候不把男女比例考慮下，我告訴他，這個群體分布就是這樣的，這就是現實。

理論上，我們可以認為基因重組交換，我們認為群體可以足夠大可以實現統計學

然而，事實上，基因並非完全如此，對群體的影響，最大的不是各種定律，而是建立者效應。什麼孟德爾，什麼摩爾根，在群體里真的是無能為力，因為，這個群體就是這樣，這事實上。你以為世界上的人可以分為AA，AB和BB，結果事實上呢，世界上可能百分之九十九都是AA，因為其他的群體滅絕了，就這麼簡單。

同樣的事實存在於醫學領域，傳統醫學，帶給我們最大的好處在於，它提供了無數的經驗數據，雖然，這些數據是被動獲取的，但，這就是數據，真實的數據。你可以認為這個葯可以對多少人有益，但是，真實情況如何？猴年馬月吧。

而且，以目前的科學研究水平，我們都無法精確的得知任何一個基因的作用，是的，沒看錯，我們到目前為止，沒有徹底搞清楚任何一個基因的功能。這就意味著，我們的科研結果，需要歷史的考驗，這個考驗結果，可能是像萬艾可一樣，從治療心血管到治療ED到治療癌症；也有可能是像DTT一樣，最後導致了生態危機。

現在大數據越來越火了，其原因就在於過去，我們只是模糊的去描述一個現象，群體中這個現象是a分布，另一個現象是b分布，然而，這終究是一種理想化的模型，是一種推測，為此我們還設定了n多條件來排除很多內容。現在，我們用大數據來告訴我們，真實的情況，到底是什麼樣子。它不是一個固定的分布或模式，而是蘊含了更深刻的道理在裡面。

而這個數據，就是無數流行病調查和無數傳統醫學提供給我們的，它們，是真實存在的，而不是一個假設或者模式動物里的所謂的結果。

還有很多從藥物和古書中尋找新內容的做法，也是一樣。因為，我們確認他們有效了，然後再去研究，這樣可以保證你不會出錯，就像屠呦呦和張廷棟。而那種先猜想後實驗最後群體驗證的，精神可嘉，效果難料。

感謝傳統醫學。

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