在科学史上一次又一次地出现了偶然发现的故事。从激发牛顿制定他的普遍重力定律的苹果，再到弗莱明对青霉素的抗菌作用的意外发现，再到对乔克琳·贝尔·伯内尔（Dame Jocelyn Bell Burnell）夫人的奇怪“ scruff”，导致她描述了第一个脉搏“科学家偶然发现了重大突破” Trope已成为经典。毫无疑问，这些故事坚持不懈的部分原因是它们创造了如此好的故事，但是好运似乎在科学发现中起着比人们预测的更重要的作用。很难量化偶然性对研究中进步的确切贡献 – 研究的估计值低至8.3％且高达35％ – 但如果要继续科学进步，那么欣赏其作用至关重要。
将所有科学发现归因于运气是愚蠢的，而忽略了多年的艰苦工作，反复试验，并且需要产生将从偶然性中受益的环境。法国微生物学家路易斯·巴斯德（Louis Pasteur）是19世纪负责一系列发展的法国微生物学家（他最著名的是发明了巴氏杀菌的过程，但在狂犬病和炭疽疫苗的发展中也发挥了作用，并在分子研究中取得了进步不对称和发酵）当然可以认为科学财富之神对此微笑。实际上，巴斯德（Pasteur）谨慎地强调了他成功的机会相对微不足道，并坚持说：“当您每周7天每天工作十四个小时时，您会很幸运”。
“当您每周七天每天工作十四个小时时，您会很幸运”
我认为机会只是这些偶然发现的一小部分。尽管许多“快乐事故”发现是通过无法预见的实验错误而产生的，但只有在实施仔细的控制条件下才能确定这种意外的发现。阿尔伯特·霍夫曼（Albert Hofmann）在研究麦角衍生物时承认自己对LSD的合成是一种“机会发现”，但仍坚持认为，这是“计划中的实验”的结果，“在系统的药物，化学，化学研究的框架内发生”。
此外，识别这些异常是一回事，而识别其效用的另一个是另一回事。 Serendipity词本身是1754年由Horace Walpole创造的，从波斯童话中汲取灵感 Serendip的三个王子，其中英雄“总是通过事故和智慧来发现他们没有追求的事情”。可以说，这是科学偶然性中最重要的成分。只有在对问题充分理解问题时才有可能识别解决方案，这意味着对研究领域的透彻了解至关重要。这需要多年的准备，沉浸和经验 – 科学天才直到中年才达到顶峰并不是巧合。正是由于弗莱明（Fleming）在皇家陆军医疗队中的经验，他在伤口感染后目睹了许多败血症士兵的死亡，他才能够确定青霉素在治疗细菌感染中的可能价值。再次引用巴斯德，“机会有利于准备好的头脑”。
称我为愤世嫉俗，但也许我们达到了一个无法依靠偶然性来推动进步的地步。 20世纪的中部通常被称为科学发现的黄金时代，尤其是在医学研究中 – 从发现青霉素，对小儿麻痹症，白喉和破伤风的疫苗的开发，第一个成功的器官移植，肾脏透析， ，避孕药以及吸烟与肺癌之间的联系。也许偶然性是科学进步的坚实基础，因为到处都是您所处的新发现等待偶然发现。众所周知的牛顿的苹果从天上下雨。如今，似乎的可能性，或者至少是低悬垂的果实，正在迅速疲惫不堪，而在许多领域，科学的边界被推动向前越来越小。
“我们达到了一个无法依靠偶然性来推动进度的地步”
如今，通常需要进行更有条理的策略。例如，在抗生素开发领域尤其如此，抗菌阻力的威胁意味着我们无法等待幸运。
但是，系统的方法有其局限性：实验的本质意味着不可能在一开始就预测项目的结果。 Baruch S Blumberg发现HBSAG抗原时，正在研究澳大利亚不同人群中血液抗原的差异。一个“显然是深奥的”项目，导致发现乙型肝炎病毒。布鲁姆伯格（Blumberg）结束了他的1997年论文，提醒了这种方向自由的重要性，并通过科学研究来提醒：“基础研究的资金基于这样的信念，即在适当的时候，它将导致结果使社会受益的结果”。
这种显然倾斜的研究的价值反复低估了。卡塔琳·卡里科（KatalinKarikó）被宾夕法尼亚大学（University of Pennsylvania）拒绝任期，并不愿从事mRNA的工作，并被告知她“不是教师的质量”。这项“没人相信”的工作最终是针对Covid-19的疫苗快速开发的基础。尽管Karikó和她的研究合作伙伴Drew Weissman最终获得了认可 – 他们被共同授予2023年诺贝尔生理学或医学奖 – 这只是看似切向研究的重要性的一个例子，从而取得了重大成功。
“当科学家被允许自由陷入困境并变得幸运时，突破就会发生”
当然，我们不能依靠运气，但是同样，并非总是有可能针对重要的发现 – 当科学家被允许自由陷入困境并变得幸运时，经常会发生突破。正如美国国立卫生研究院（NIH）主任哈罗德·瓦尔姆斯（Harold Varmus）在1997年写道的那样，“朝着一个方向的研究经常为意外的方向提供好处”。
特朗普政府打算削减赠款资金，以将科学进步朝向“未来的行业”，因此，神秘的研究似乎将继续贬值，因此科学研究的痛苦造成了痛苦。
将所有科学发展降低到偶然性，将是减少和侮辱性的，驳斥了研究背后的劳动。但是，完全忽略机会的重要性可能会更加危险。
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