淺談健康中國背景下醫學本科生科研學習體會

賀鑫 龔鵬舉 劉姝婷 尹偉男 江琪 田毅浩

（1 武漢大學基礎醫學院人體解剖學與組織胚胎學系 2 武漢大學中南醫院甲乳外科 3 武漢大學基礎醫學院病理與病理生理學系 湖北武漢 430071）

隨著以“整體推進臨床醫學教育改革，全面提高我國醫學人才培養質量”為目標的“卓越醫生培養計劃”的提出，醫學專業本科生的學習不再僅以基礎知識課程為目標，一個合格的醫學生還應具備一定的科研素養，將科學研究與臨床實踐相結合從才能適應未來時代和國家對醫生的需要[1]。作為醫學生，我們在本科階段進行了科研學習的初步探索，在此分享一些學習過程中的心得體會。

1 大數據學習對醫學專業本科生發展的意義

醫學本科生的理論課程和臨床實習工作繁重，很難有時間進行系統的實驗技術訓練。大數據時代的到來為我們帶來了各種數據和數據庫，合理有效地利用這些數據庫，可以幫助醫學本科生在進入實驗室系統學習實驗技術之前，掌握一定的科研知識、發表研究論文。如TCGA 數據庫 (The Cancer Genome Atlas Program)是美國國家癌癥研究所 (National Cancer Institute) 和美國人類基因組研究所(National Human Genome Research Institute)聯合啟動的項目，旨在應用高通量的基因組分析技術，以幫助人們對癌癥有個更好的認知，從而提高對于癌癥的預防、診斷和治療能力[2]。但是，該數據庫的使用技術門檻較高，數據提取過程和分析過程需要Perl 或者Python、R 語言等編程語言，這些編程的掌握對于計算機基礎較為薄弱和課余時間較少的醫學生來說是十分困難的。隨著研究人員對TCGA 數據庫的深入挖掘，出現了 GEPIA、Cbioportal、UCSC Xena、Oncolnc 等可對TCGA 數據進行可視化分析的網站，加之WebGestal、Metascape等信號通路和功能聚類分析網站的出現，使得醫學本科生對生物信息學分析掌握的難度大大降低，只需要上傳自己的數據，點點鼠標，即可獲得分析結果，實現真正的“零代碼”進行生物信息學分析。

2 科研選題中的心得體會

2.1 保持長期閱讀文獻的好習慣：閱讀核心期刊上發表的科研文章有利于培養我們的科研思維、累積科研知識，同時幫助我們把握科研前沿與熱點。通過長期的文獻閱讀和定期的文獻匯報，我們對科研課題的敏感度得到了強化，選題能力得到了提高。

2.2 緊跟時代，學習新的研究方法：近年來，大數據在各行各業中的應用越來越廣泛。醫學方面，國內外研究者在醫學大數據的應用上已取得不少成功的案例，通過學習大數據的處理方法，我們可以更好地應用數據庫中的海量信息，從中提取出所需的信息。比如腫瘤學研究中，癌與癌旁組織內不同基因的表達差異可以幫助我們選擇所研究的目的基因[3]；臨床病例類的數據處理也可以為臨床相關的課題研究提供思路。

2.3 善于在臨床中發現問題，將臨床與科研緊密結合：在臨床實習期間，我們常常會發現到一些問題，帶著對這些問題的疑惑與好奇，通過查閱文獻和大數據分析的方法，幫助形成完整的思路，也是一種進行科研選題的方式。

3 實驗操作中的心得體會

3.1 安全與規范要始終放在首位：在實驗室里聽到最多的是安全與規范，在許多不了解的人看來這些許許多多的注意事項也許是危言聳聽，但并未言過其實。那些看起來無害的液體也許稍不注意就致畸甚至致命，培養安全意識、規范實驗操作永遠是保護自己及他人的最佳保障。

3.2 積極與主動是學習的關鍵：實驗室里不再存在一對一的填鴨式教育，主動學習的能力非常重要。學習的機會稍縱即逝，主動學習才能讓你真正學到關鍵與要點，并快速融入其中。

3.3 交流與合作是高效率的秘訣：剛進實驗室的我們走在前人走過的彎路上，要多與實驗室的老師以及其他師兄師姐及時交流。我們眼里的大山，也許只不過是他們踏過的墊腳石之一。

3.4 堅持與耐心是必備的品質：很多人都曾跌倒在無數次的失敗與重復中，但唯有一次次的堅持與重復，調整心態，找尋原因，努力克服困難并堅持到最后，才能實現從量變到質變的轉化。

3.5 客觀與真實是唯一的訴求：科研中是與非的界限應當是清晰明了的，我們必須保證每一份結果都經得起時間與實踐的檢測，只有這樣才能算是為科研事業的發展貢獻出自己一點微薄的努力。

十九大以來，保障人民身體健康成為全面建成小康社會的重要內容之一。鋪設具有中國特色社會主義的“健康之路”，不光需要全面的醫療保障，更需要輔以堅實的醫學研究基礎。經過日積月累的科研學習，我們會慢慢構建起自身的科研思維和體系，逐漸成長為一個有思想有能力的合格的科研預備軍。