1947年，英国剑桥的医学研究委员会(MRC)的头头爱德华·梅兰比和卡文迪许实验室(物理学家的圣地)的第五任主任威廉·劳伦斯·布拉格在一次聊天中萌生了一个有趣的想法：

  物理学中先进的技术和方法现在能应用到生物学的研究中了，咱们要不干脆搞个新的研究机构，专门研究生物的分子结构？

  资金也有了，咱们就资助马克斯·佩鲁茨（Max Perutz）和约翰·肯德鲁（John Kendrew）用X射线衍射搞蛋白质结构研究吧

  通过他们的工作，人类第一次能够“看到”蛋白质的结构。而且很快涉足其他领域，包括 DNA 结构、肌肉收缩机制和病毒结构，并成为现代分子生物学的发源地之一。

  几年后，这两位科学家因为对球状蛋白质结构的研究而在1962年共同抱回了诺贝尔化学奖↓

  接下来的66年间，这个研究所出了16位诺贝尔奖得主，拿下了12项诺奖，包括DNA解密者詹姆斯·沃森、弗朗西斯·克里克和弗雷德·桑格。

  如果再加上曾经在这里工作过的科学大佬们——从博士、博士后到访问学者，额外还有12位也获得了诺奖。

  从解密DNA和蛋白质结构，到基因测序、探索核糖体功能，到创新结构生物学的计算方式和低温电子显微镜（cryo-EM）的突破发展，再到连抗体的进化……随便拎出一项，都是足以写进教科书级别的重大发现！

  数据显示，在2015到2019年间，LMB的科研论文中有超过36%进入了全球引用率最高的前10%行列——出品的大多都是精品。

  Nature这篇文章的作者团队，专门进行了12次与高级科学家的深度访谈，还翻阅了60年间的档案文献——从研究论文、会议记录到外部评估报告和内部管理文件，细致地梳理出了LMB管理模式的精髓。

  LMB之所以能不断产出顶尖的科研成果，除了LMB科学家的水平高之外，很大程度上得益于他们独特的管理模式。

  这套模式使得LMB的成功不仅仅依赖于某个个顶级科学家，更是得益于实验室的综合管理战略，其中有三个关键要素：

  实验室的科学家背景相当多元，从物理学家、化学家到数学家、工程师，更不可思议的是动物学家，这样一支“神仙打架”的多元化团队，既能碰撞出全新的研究火花，又能让组织保持灵活应变的能力——人才库越广，实验室就越能适应不确定的未来，从而不断涌现出新的科学发现。

  虽然倡导多样性，但也有“尺度”，不会盲目引入不相关的研究领域，并且始终保护其基础研究的专注性。

  比如，1997年的一次执行委员会会议记录显示，实验室负责人当时明确反对任命纯临床研究人员，担心这会稀释LMB的核心文化和基础研究重点。

  实验室虽然有明确的研究重点，但同时也保持开放的态度，鼓励团队尝试新领域尝试跨界。

  例如，低温电子显微镜（cryo-EM）的开发不仅得益于结构研究部门的支持，还与神经生物学部门的合作密不可分。最终，这种跨领域的协同使得科研团队能够更好地理解神经退行性疾病的分子机制，取得了重大突破。

  当然，并不是每个看似有前途的方向都值得变成重点，但LMB的策略是确保他们在专业领域内达到“高手”级别的同时，保留足够的创新灵活性。

  首先，LMB特别强调团队的共同价值观和目标，把大家紧密地凝聚在一起，培养长期忠诚度。

  2001年，一份对LMB的外部审查报告中就提到：“LMB一直以来都是一个非等级结构——这里看重的是论点的质量，而不是发言者的地位。”

  其二，与其他实验室喜欢从外面“挖人”不同，LMB的策略是“从内部培养人才”，尤其是投资和提拔初级成员。这不仅体现在他们对初级科研人员招聘的高标准上，更在于他们提供的成长路径。

  比如，实验室里许多诺奖得主，包括理查德·亨德森和格雷戈里·温特，都是在LMB起步并一步步成长起来的

  LMB做的是创新的基础研究，在组织方式上很喜欢“小而精”的团队配置。小团队模式，不仅能更高效地分配和使用资源；也能赋予研究人员更大的自由度，可以迅速调整研究策略；并且在小团队模式下，来自不同学科背景的科学家更容易地合作，促成跨学科的创新。

  在资源和资金的分配的方法上，LMB也鼓励内部团队和部门之间的跨界合作，并尽可能降低短期主义对研发工作的影响。

  比如，LMB会限制研究组申请外部资助，因为外部资助通常有短期、结果导向的要求，可能会与LMB的长期科研目标相冲突。

  与此同时，LMB的主任(Director)拥有极大的资金调配自由，可以灵活地将资源分配给那些真正有创新潜力的合作项目——最近，他们就将目光投向了合成生物学（利用工程技术开发或重新设计生物系统）和连接组学（研究大脑和神经系统中的连接），给到更多的资源倾斜。

  LMB通过一套管理和监督机制，来调和在技术开发和科学研究之间也许会出现的矛盾。

  具体来说，在LMB，技术人员的任务是开发和改进工具，力求满足尽可能多科研需求的最佳规格；而科学家们更专注于探索未知的领域，需要技术团队根据实验需求快速调整技术参数或开发新的工具。

  但问题是，技术人员更习惯处理那些明确的问题，严格按照项目管理的流程推进；而科学家们则时常要面对不确定性、模糊性，需要更加多的实验自由和资源调配的灵活性。

  这种差异，难免会产生摩擦；如果不加以管理，可能会降低实验室的整体生产力和效率。

  为了解决这样一些问题，LMB设计了一系列干预措施，确保科学和技术能够“和平共处”。

  比如，在科学家与技术研发人员之间，有经验比较丰富的首席研究员担任“翻译官”的角色。他们负责将科学家的需求（通常以科学术语表达）翻译成技术研发人员可以理解并执行的技术方面的要求。同样，当技术研发人员遇上问题或提出技术方案时，首席研究员也会帮助将这一些信息反馈给科学家，以确保双方的理解一致。

  LMB的管理结构也很注重权力的下放和资源的集中调配。科学资源的决策权下放到各个部门，这样每个部门能够准确的通过自身的需要进行资源分配。而那些涉及到主要技术开发的资金，则由实验室执行委员会统一分配。

  LMB有一个强大的机制来确定哪些科学问题值得优先研究。这样的一个过程可能涉及到对当前研究热点、实验室总体战略目标、技术可行性等多方面的考量。

  通过这样的形式，LMB实现了科学与技术之间的有效互动，促进了创新的反馈循环。

  在LMB，科研的成功并非靠短期的成绩堆砌，而是源于对长期变革性目标的坚定追求。与大多数研究机构动辄用期刊发表量、引用次数、个人影响因子、资助资金等硬指标来评估科研人员不同，LMB的内部评估系统更注重整个科学项目的潜力。

  LMB的这种长期主义，不仅体现在项目的选择上，更体现在人才的培养中。这里的年轻科学家们，不需要过多的担心因为发表论文少而丢掉饭碗——如果他们的研究方向有潜力，即使当前成果寥寥，依然可能获得终身职位。

  例如，实验室最著名的两位诺奖得主弗朗西斯·克里克（Francis Crick）和吉姆·沃森（Jim Watson）在发现DNA双螺旋结构之前，从未被要求填写绩效图表或责任表，实验室给予科学家充分时间、自由以及资金去做他们真正想做的事情。

  当然，这个自由的前提是，科学家必须根据LMB的重点领域公开评估哪一些问题具有当下最高研究价值，并在保持研究组合多样性的同时，平衡技术开发成本和失败风险。

  为了保证科研方向的长远性，LMB还引入了内部评审和外部审查相结合的管理机制。

  这一审查不单单是“走个过场”，而是通过预测未来的科学趋势，帮助LMB做出更加公正和前瞻性的决策。

  比如，2005年的一次外部审查就敏锐地捕捉到哺乳动物生物学的潜力，推动LMB为此建立了全新的动物设施。这种“看得远、走得稳”的策略，让LMB在科学发展的潮流中始终占据主动。

  比如，在1996年，尽管实验室已经在蛋白质和抗体工程领域取得了可观的成功，但他们却果断放弃了进一步扩展这一个项目的计划，理由很简单——这类项目虽然有利可图，但占用的资源太多，反而会限制实验室在其他更具潜力的领域内的发展。

  可以看到，LMB的战略核心在于长期主义——他们以长远的眼光布局科研，注重项目的潜力和可持续性，保持开放性、灵活性与可能性。

  这正像是一个复杂的自适应系统，LMB不是由一个人拍板负责和协调所有步骤，而是创造条件，让组织有能力不断的适应和发展。

  这样一来，LMB可以比大多数研究机构更有效地产生新知识，进而变成全球上最成功的实验室之一。

  随着基础生物科学的研究问题慢慢的变复杂，解决这样一些问题所需的设备和技术也变得愈发精密和昂贵。开发这些高端工具，不再是一个实验室单打独斗就能搞定的事，需要更广泛的机构合作协调。

  现在资助者和社会对基础生命科学的期望慢慢的升高，他们盼望研究能快速转向临床应用。然而，这种压力可能会让基础研究失去它原有的深度和竞争力。

  众所周知，基础生物科学和临床应用之间的距离难以跨越，这不仅因为二者之间有巨大的鸿沟，还因为这种转化本身充满了风险。

  近年来，美国国立卫生研究院NIH的资助更倾向于转化和应用研究，而不是基础科学，这导致了一些知名的基础科学机构不得不关门大吉，比如纽约市的斯克巴尔研究所

  面对这种趋势，我们一定要谨慎对待，不能轻易放弃基础科学研究的重要性，因为重新建立这些研究很复杂且困难。

  基础科学实验室面临着慢慢的变大的挑战，特别是在吸引和留住最优秀的科学人才方面。随着全球转化研究机构的迅速增加，生物技术和制药公司往往可提供更高的薪水和更诱人的条件。

  相比之下，基础研究的高风险和高失败率，再加上在LMB这样的顶尖实验室获得终身职位的难度，可能会让很多有才华的年轻科学家望而却步。

  作为应对之策，LMB等实验室能够最终靠加强与临床学术界和私营部门的合作，来提升其研究成果的转化潜力。例如，与制药行业在AI和计算模型领域的合作，能够在不牺牲基础科学研究重点的情况下，实现更大的创新突破。