科学通过迭代运作。科学家重复同行们的工作并在他们的发现基础上构建。同行评审科学论文的文献是这个循序渐进过程的记录。然而，近年来，一些重要的报告表明，许多科学家无法重复他人已发表的结果。科学进步是否正以前所未有的规模走向错误的方向？在我们匆忙得出这个结论之前，考虑科学本身不断变化的性质——特别是生物学——将会有所帮助。
基础生物医学研究及其转化为治疗疾病的干预措施是这个问题的中心。在理想的世界中，学术科学家确定药物靶点——通常是参与疾病的蛋白质——而工业科学家寻找干扰这些靶点功能的制剂。但在现实中，工业科学家常常发现他们无法以足够稳健的方式重复学术界观察到的效果，从而证明药物开发的合理性。更糟糕的是，许多有希望的候选药物在二期临床试验中失败，当它们的疗效受到检验时。
世界在 1970 年代似乎更简单，当时分子生物学给我们带来了诸如“基因 A 导致蛋白质 B，蛋白质 B 导致功能 C”之类的概念。以这种方式思考，科学家们发现了惊人的机制性见解，有时还设计出了有效的药物——抗癌药物格列卫是这种还原论方法的典型代表。如果药物发现总是这样进行，那该多好？
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然而，最初的那些药物是唾手可得的果实。生物学比简单的示意图复杂得多。生物过程并非以线性方式彼此独立地运作，而是在紧密互连的网络中运作。在这些网络的每个分支中，监管控制层不断改变分子参与者的性质和丰度。我们对人类细胞的内部运作知之甚少。
为了说明我们知之甚少，请考虑基因是如何被控制的。对基因调控的现代研究始于 1950 年代，但研究人员直到 20 年前才开始解开组蛋白修饰的复杂阵列，这些修饰微调了染色质对基因表达的控制。RNA 干扰，另一种基因调控模式，是普遍存在的这一事实只是在过去 10 年中才被认识到。还有什么是我们尚不知道的呢？
实验室生物学家每天都在处理复杂性。用相同 DNA 繁殖的小鼠行为不同。在培养皿中并排生长的两个细胞不能被认为是相同的。在细胞的可变环境中，很难区分对过程有意义的变化与不相关的变化。在现代实验室工作还需要使用灵敏的仪器、稀有的技术技能和生物试剂——例如抗体和酶——这些试剂本身也是可变的。
在如此嘈杂的系统中，很容易将偶然的观察误认为是稳健的、具有生物学意义的效果。生物学家必须进行大型研究，以保证观察结果的统计学意义，并且他们需要自我批判性的分析，以避免无意的偏见。科学家们再怎么小心翼翼地避免成为自己热情的牺牲品也不为过。
在这方面，他们需要其机构和发表其结果的期刊的支持。一些期刊，例如《自然》，已经引入了清单，以确保科学家考虑并报告有关实验的关键信息。（《大众科学》是自然出版集团的一部分。）尽管如此，研究机构应该为年轻科学家提供更多的培训和指导。机构和资助者应该管理他们的激励系统，以限制对研究人员的不当压力并推广最佳实践。
重复结果的需求比以往任何时候都更加重要。但是，在一个细胞系中获得的结果可能与另一个细胞系中的结果不完全匹配是不可避免的。反过来，它们可能无法完全预测动物模型中的观察结果，更不用说人类了。已发表结果的文献仍然很强大。为了保持这种状态，科学界不能自满。它必须关注研究人员的专业精神，并考虑到生物学的复杂性。