你就会得到相应的尊重。
如果有人质疑，用你的数据说服他们。”
前段时间因为忙着找之前的数据，没时间观察其他的，现在停下来了，方郁雾很快发现了问题。
这里的科研人员太“干净”了，他们的数据漂亮，实验设计精巧，但缺乏一种东西，对研究对象的真实感知。
一次组会上，那位哈佛来的药理学专家展示了一种新的给药方案，理论计算显示能将抗肿瘤效果提升30%。
“在动物模型上验证过吗？”方郁雾问道。
“在小鼠模型上初步验证，效果符合预期。”专家回答。
“在什么条件下的小鼠？SPF级（无特定病原体）实验室的标准小鼠？”
“当然，我们所有的动物实验都符合AAALAC（国际实验动物评估认证委员会）标准。”
方郁雾点了点头，然后说道：“但在真实世界，我们的目标患者生活在贫民窟，饮用被污染的水，营养不良，有寄生虫和其他感染。
他们的生理状态和SPF级小鼠完全不同。”
听到这话会议室瞬间就安静了下来 几位研究员面面相觑。
“你的意思是……”剑桥的博士后试探地问道。
“我的意思是，我们需要在更接近真实条件的模型中测试。”方郁雾调出她在非洲收集的数据。
“这是我记录的五十例患者的基线健康状况。
平均BMI（身体质量指数）18.2，贫血率85%，慢性感染率62%，我们的给药方案必须考虑这些因素。”
费洛德坐在会议桌另一端，微微点头：“方说得对，我们的研究最终要服务于真实的人群。
从下周开始，建立新的动物模型，模拟营养不良和慢性感染状态。”
散会后，费洛德叫住方郁雾：“做得很好，你带来了这里缺乏的东西：现实感。”
“我只是把在非洲看到的告诉大家。”
“这正是价值所在。”费洛德说道，“记住，永远不要被完美的实验室数据蒙蔽。
真实世界是混乱的、复杂的，但也是我们工作的最终意义。”
方郁雾认真的记下了这句话，在她接下来的工作中，这成了她的准则。
每个实验设计，她都会问，这在非洲可行吗？在贫困地方可行吗？患者用得起吗？在简陋条件下能实施吗？
来到日内瓦的第十天，费洛德召开紧
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