最近应邀给上海科技大学大道书院新生典礼致辞，我讲了我见过的三位诺奖得主的故事。诺奖得主犹如灯塔，自然带有耀眼的光环，如果我们在科学上有所准备，哪怕只言片语，也是能借到光，照亮路的。

我见到过的第一个诺奖得奖者是DNA之父James Watson。那是2003年，我所创立的Genaco公司被Research Genetics 公司孵化（照片右侧的是Research Genetics公司也是后来HudsonAlpha 研究院的创办人，James Hudson）。Watson来访Research Genetics公司，因为Research Genetics公司是基因组工程提供各种工具的公司，是人类基因组工程项目转化做的最成功的公司之一。我那个时候研发出了第一代（temPCR, target enriched multiplex PCR)多重PCR专利技术并把它用在产前诊断和感染性疾病方面。我和Watson有几分钟的交谈，介绍了我们利用基因组工程的成果，用多重PCR技术扩增在21号染色体上的四聚核苷酸多态位点来诊断唐氏综合征。James Watson的评语是“Its cute！”。这的确在当时是一个很巧妙的产前诊断方法。也是因为temPCR技术的开发，我的公司后来被凯杰公司收购。

我见到的第二个诺奖得主是David Baltimore博士。那是2012年，我是HudsonAlpha研究院的研究员，也创办了iRepertoire公司。我在全力推进R10K项目（万人免疫组项目，目的是通过分析一万个用金标准诊断出的病人的外周血免疫组TRB，找到疾病诊断信号）。这个项目受到Illumina公司的高度重视，当时Illumina的副总裁Richard Klausner ( 前美国NCI肿瘤研究院院长）很想收购我们的初创公司。 作为尽职调查的一部分，他邀请一起去加州理工学院拜访了Baltimore博士。记得我信誓旦旦地向Baltimore介绍了我们的定量免疫组测序技术和R10K项目，我说：“我们有望找到一个诊断信号的金矿，一个血标本，诊断上百个病。因为没个病都有一组疾病特异性的抗原暴露出来，这些抗原被特异性很强的T或B细胞受体识别。所以，找到这些受体，也就相当于看到了特异性抗原，也就可以诊断这些病了。” 

Baltimore博士听完我的介绍给了一句我印象非常深刻的评语："It is too good to be true." 结果他说对了，我却用了十多年，烧掉了上千万美金才体会到他这句话的含义。

我见到的第三位诺奖得主是Myron Scholes博士，他是数学根基雄厚的经济学家。他和同伴研究出了期权估值模型，给变幻莫测的经济学领域注入量化机制。我是在夏威夷家里接待他的，也去过他在硅谷的家。我和Scholes博士有过几次长谈，虽然我们隔行隔山，可是我们都感觉到对方手里的数据，算法很值得借鉴。我们的共同兴趣点就是从过去的海量大数据中找到指导未来行为的信号。他对我最有意义的指导就是“不要相信统计学中的正态分布，你要找的信号不在钟型分布的中值。”

我给上科大新生的演讲题目是“幸福，是涌现出来的”，通过随机碰到能影响我一生的几个关键节点人物，科学家的幸福也就涌现出来了。我是希望能让学生体会到“复杂科学”，“共现”，“网络理论”，“涌现”等概念。

我还想跟学生们介绍我体会到的另一条事业发展的哲理。就是传统文化常说的器，术，法，道。按照二八定律，绝大多数（80%）人都停留在器和术的水平（学士，硕士）。到了博士，就接近法的层次了；在往上才是行业间通行的“道”的水平。我碰到James Watson的时候还在玩弄器，术；碰到David Baltimore的时候是处于术，法之间的阶段；而后来和Scholes交谈则有点“论道”的味道了。

说这几个故事的主要目的是说在我事业发展道路的关键节点上，我都碰到了占据“枢纽”位子的关键人物给我指迷，让我避开“坑”，走上正路。

“Its too good to be ture" 实际上是Baltimore博士客气地对我说“从免疫组学里面找疾病信号没有那么简单，不要太天真，想当然。” 很可惜我2012年没有听懂，没有体会到这句话的分量。结果是，我继续在“从外周血T/B细胞受体测序数据里找疾病信号”这条艰难的道路上多走了十年！R10K项目唯一一篇像样的论文就是用七条链免疫组测序找类风湿关节炎信号的论文。我昨天的博客里讲“血的教训”，说的就是这段故事：R10K项目投入十多年时间，上千万美金（自费，没有纳税者的钱），结果没有找到诊断信号的“金矿”，没有什么论文，也没有太多成果。原因可能就是因为免疫系统的总战略不是进攻，而是防守；不是“人盯人”，而是“区域防守”。

我希望“免疫力数字解码”重大项目能避免我犯过的错误。而我们犯过的错误之一就是把免疫系统想得太简单了：以为它“火眼真睛”能精准地识别敌人，清除异己。“It's too good to be true." 很遗憾我当初没有追问一句“您为什么这么说？”

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