近日，同济大学生命科学与技术学院教授王某团队发表于国际顶级期刊《自然》的论文陷入争议。
受到质疑的论文为《人类HDAC6通过感知缬氨酸丰度调控DNA损伤》（以下简称《HDAC6研究》），于2024年11月20日在线发表于《自然》。王某为该论文唯一的通讯作者。自去年6月以来，《HDAC6研究》被陆续质疑存在图片重复使用、数据异常等问题。
4月16日，同济大学发布情况说明，针对该校教师王某发表的相关论文数据存疑问题，学校已成立调查组，并启动调查程序，“对学术不端行为秉持‘零容忍’态度”。同济大学生命科学与技术学院院官网显示，王某是教育部“长江学者”特聘教授、国家杰出青年科学基金获得者。近日，王某在海外学术评论网站PubPeer上作出回应，已启动对原始数据和实验记录的重新审查，将在审查完成后第一时间通知期刊。
4月16日，同济大学发布的情况说明。图/截图
《HDAC6研究》列出的资金来源中，包括国家自然科学基金委和科技部的多个项目。其中，经费最高的一项为科技部国家重点研发计划前沿生物技术专项，项目名称为“泛素密码精准解析技术及肿瘤靶向干预策略”，资助金额2000万元，执行时间为2022年11月至2027年10月，王某为项目负责人。《HDAC6研究》使用了该项目的部分经费。就相关情况，《中国新闻周刊》多次联系同济大学生命科学与技术学院及王某本人，截至发稿，未获回复。
“数据正常的概率极低”
PubPeer是一个鼓励科研人员对已发表论文进行公开评论的平台，评论者可以匿名。论文被评论后，作者会收到通知，并选择是否回应，相关讨论过程也会公开呈现。
2025年6月，《HDAC6研究》第一次在PubPeer上受到质疑。有用户指出，论文中两个不同实验，出现了相同的图片，怀疑存在错放或重复使用。随后，论文共同第一作者、同济大学硕士生导师金某某在PubPeer回应称，团队已联系编辑处理相关问题。2025年7月，《自然》发布勘误，说明是因为图表制作错误，导致图像互换、错误选取。
与此同时，也有用户指出，该论文部分数据呈现出异常的规律性，不符合一般实验数据应有的随机波动。例如，许多数据的小数点后第二位都是数字“5”，不同组数据之间则呈现出近乎固定的差值。比如，有两列相邻数据的差值都恰好为0.3。对此，金某某回应，相关数据使用了Gen5软件的“数据简化”功能处理，并补充公开了原始数据。
2025年6月，PubPeer网站有用户指出，该论文中两列相邻数据的差值都恰好为0.3。图/PubPeer网站
对于补充的原始数据，PubPeer上随后又出现了更多质疑。今年3月起，多位用户指出，论文原始数据中存在一些难以用统计学解释的规律：有的两列数据之间呈现固定差值；有些来自不同实验的数据，对应的曲线却高度相似。此外，在显微镜的细胞计数数据中，连续35个独立样本的差值都恰好是0.3%，这种情况自然发生的概率几乎为0。基于这些异常，评论者怀疑相关数据并非来自真实实验。
在美国一所高校从事生物研究的华人教授李小刚对《中国新闻周刊》分析，近年来，生物学论文中的数据和图片数量都在不断增加。论文中出现数据和图像问题，一种情况是非主观失误，比如在图片上传、数据处理等环节中出错，这类问题往往更随机，也更分散；另一种则属于主观造假，即作者通过修改数据或图片，去支持自己想要得到的结论，这被视为科研不端。
2025年11月，《自然》出版方施普林格·自然集团科研诚信与解决方案负责人蒂姆·克塞斯在接受媒体采访时表示，科研诚信团队收到质疑后，如认为相关质疑具有合理性，会联系期刊主编，由主编决定是否撤稿。正式撤稿前，期刊也会联系作者，要求其作出回应或提供相关证据。蒂姆·克塞斯介绍，撤稿最常见的原因是数据和图像问题，如果这些问题已影响到论文的结论和结果，论文就会被撤稿。
李小刚认为，《HDAC6研究》中呈现出的数据正常的概率极低，但仅凭这一点，还不能直接作为造假的铁证。数据是否有问题、问题是不是主观造成，仍需经过正式调查，回到实验室当时的具体情境中去判断。而且，部分数据存在问题，最终论文结论并不一定受到影响。
1月23日，国家自然科学基金委通报了多起科研不端案件。其中，有科研人员因伪造篡改图片和数据，被撤销项目、追回已拨经费，取消国家自然科学基金项目申请和参与申请资格3—5年，并被公开通报批评。
如何通过评审？
此次争议的一个焦点在于：这些问题为何能通过层层同行评审，最终发表在顶级期刊上？
李小刚以他担任学术期刊审稿人的经历为例介绍，审稿人的主要工作，是判断论文是否符合研究规范、是否具有学术价值，以及研究与结论之间是否相互匹配。一般来说，审稿人通常是在默认数据真实的前提下，对研究设计和结论进行判断。
李小刚介绍，期刊审稿人大多是在业余时间、无偿地提供审稿服务。一篇论文通常会有2—6位审稿人，期刊一般只给两周左右审稿时间，一位审稿人真正花在一篇论文上的时间，很多时候也不过几个小时。在生物领域，一篇论文往往可能长达上百页，包含几千行数据，审稿人几乎不可能逐条核对每一份原始数据，更多只能作初步判断，看是否存在明显错误。
目前，PubPeer等学术打假平台是在论文发表后发挥作用。李小刚认为，在论文发表之前，期刊本就应建立一套更完善的审核流程。相比之下，图片篡改更容易被发现，而对于实验数据的合理性，仍缺少足够有效的检测机制。
李小刚介绍，仅凭论文中呈现的数据结果，往往很难直接判断是否存在问题。对此，审稿人通常会要求作者用图片、动画等不同形式展示实验结果，并通过不同实验验证结论。在一些情况下，期刊还会要求作者提供原始数据进行核查，但并不是所有原始数据都能被有效证实。比如，实验软件直接导出的记录，或整张胶片的扫描件相对更可靠；但如果原始数据是由实验人员手动录入表格，只有最初录入数据的人，才真正清楚数据是否存在问题。从技术上说，数据完全可以被编得“天衣无缝”。
王某负责的肿瘤微环境研究组网站信息显示，该课题组共有9位研究人员、4位博士后、9位博士生、5位硕士生和2位管理人员，其中多位成员参与了《HDAC6研究》。李小刚认为，学术造假与利益、压力等多种因素有关，真正动手造假的人，未必就是最有意愿造假的人。
李小刚认为，如果要求每篇论文都提交全部原始数据进行全面审核，将耗费大量人力、物力和时间成本。相较之下，更现实的办法，一方面，是加强从硕士、博士到科研人员的学术诚信教育；另一方面，应建立足够严厉的惩戒机制，只有惩罚足够强，才能在源头上减少学术造假。
（应受访者要求，李小刚为化名）
记者：孙厚铭
（sunhouming1@163.com）
实习生：林奇欣
编辑：杜玮
编辑：杜玮
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