阿尔茨海默病论文被揭造假，做空机制这次硬核捍卫科学｜自由谈

▲ （IC Photo / 图）

近日科学界发生了一场地震。7月21日，《科学》（Science）杂志发表了一篇历时6个月的深度调查报告，内容直指美国明尼苏达大学神经学家Sylvain Lesné发表的二十多篇论文中，可能存在学术不端行为，其中就包括2006年在《自然》（Nature）发表的一篇开创性论文。这篇论文被誉为是研究治疗阿尔茨海默病（老年痴呆症）领域的一篇奠基性论文，16年来被引用近 2300次，无数科研实验和经费投入都围绕这篇论文展开。

调查方法和结论，简单而清晰。《科学》邀请著名独立图像分析师和顶尖的阿尔茨海默病研究人员进行联合调查，重点是论文中使用的图片。结论简单来说就是，部分实验结果不符合预期，而论文作者为了让数据更好地符合假设，对数据或图片进行了修改，有些图片就是进行了简单的 PS。其中就包括发表在《自然》上的那一篇，存在明显篡改痕迹。

目前《自然》杂志已经对这篇论文做了特别标注，标明此事正在调查中，请读者对结论保持谨慎。对这件事带来的后果，诺贝尔奖得主、美国斯坦福大学神经科学家Thomas Südhof认为：“最直接、最明显的损害是浪费了美国国立卫生研究院（NIH）的资金和该领域的思维，因为人们把这些结果作为自己实验的起点。”而最坏的影响实际上是，造假论文长期误导了全世界对阿尔茨海默病的研究，而且长达十六年之久。

因为这个调查意义重大，《科学》杂志将这次打假的主角、范德堡大学的Matthew Schrag教授，称为此次事件的“吹哨人”。他是一名研究阿尔茨海默病的年轻科学家，此前就曾公开批评一款FDA批准上市的阿尔茨海默病药物。因为他自己的研究数据与这种药物声称的效果有冲突，所以一直关注这一领域的研究进展。

而真正让他继续做深入调查的是一家投资机构，这家机构想要做空一家医药公司的股票。这家医药公司声称，自己的药物能够改善人的认知能力，部分原因是修复了一种蛋白质，而这种蛋白质可以阻断大脑中β淀粉样蛋白（Aβ）沉积，这正是在《自然》那篇论文和后续研究的基础上研发的。

这家机构怀疑医药公司的研究数据有问题，于是希望通过做空股票来获利。但谨慎起见，为了确认这些发现的真实可靠性，他们邀请Schrag教授参与调查，并给予1.8万美元的酬金。而 Schrag教授在调查过程中抽丝剥茧、追根溯源，最终发现在《自然》发表的那篇奠基性论文都存在造假问题。科学界一片哗然。

有意思的是，十六年来，无论是全球科学共同体，还是美国国立卫生研究院（NIH）和美国食品药品管理局（FDA），这些官方机构或受官方资助的科研人员，都没有发现造假问题。最终推动事件走向，发现和曝光问题的，竟然是通过股市和做空机制。

所谓的“做空”，是相对于“做多”而言的。我们熟悉的中国股市，并没有“做空”机制，只允许“做多”。也就是，投资者手持现金进场，如果“看涨”某支股票，就买入并持有，然后等它上涨之后再卖出，其中差价就是利润。

“做多”赚钱的核心，在于你能准确预测它的上涨，但如果你不看好一支股票，认为能够准确预测它的下跌，怎么通过“看跌”来赚钱呢？简单来说，你可以先向投资机构借出股票，把股票卖出持有现金，然后等待股价下跌之后再把股票买回来还给机构。这个过程同样会产生差价，这个差价就是利润，而这就是“做空”。

做空看上去有点像“空手套白狼”，其实不然。因为一般正常经营的公司股价都会随着公司业绩上涨而上涨，可以用来做空的公司，往往都是存在严重问题的公司，甚至通过造假来骗取投资或利润。但要发现这些问题公司并非易事，通常需要敏锐的嗅觉和强大的深度调查能力，而且调查需要特别谨慎和小心，一旦出现严重错误，还可能招致诉讼和赔偿。

比如2020年浑水公司做空某连锁饮品企业，为了掌握其真实销售数据，雇了92个专职调查员、1418个兼职调查员，到38个城市的门店，每天蹲点数到店顾客数，收集了25000多张小票，进行了10000个小时的门店录像，最后形成了一份长达89页的做空报告。

造假成功之后带来的巨大利益空间，使得人们甘愿冒险犯错。造假行为永远不会消失，但正是这些做空机构的存在，一定程度上遏制了企业的造假动机。只有同样有巨大的获利机会，做空机构才会有足够的动力去“用魔法对抗魔法”。

虽然参与这次科学界学术打假的是另一家公司，但资本市场背后的机制是一样的。他们的最初和最终目的都是盈利，但整个过程却是在调查和揭露造假行为，客观上发现了科学圈子内部和美国官方机构都未曾发现的问题。

可以说，这次事件中，做空机构某种程度上是市场的“清道夫”，赚钱的同时可以起到净化市场的作用。但科学界的造假行为，离市场还有一定距离，所以直到论文发表十六年后，制药公司在假论文基础上制售假药才被做空机构打假。这个链条显然过长了，期待科学界也能够早日出现打假机构，也能够通过打假市场来获利，这样才会促进科学的健康发展。

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