《Journal of Toxicology and Environmental Health, Part B》：How can academic researchers more effectively contribute to environmental toxicology and health efforts for regulatory decisions, policymakers, nonprofits, and communities?
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这篇综述深入探讨了学术研究如何弥合科学与政策应用之间的鸿沟。文章指出，许多高质量研究因未遵循监管机构的纳入标准（如实验设计、数据报告规范）而被排除在系统性综述（Systematic Review）之外，导致仅有约5%的论文最终被政策制定者采纳。为此，作者们从研究问题提出、实验设计、数据共享（遵循FAIR原则）、科学传播及社区参与等多个维度，提出了具体的改进策略。其核心在于倡导“双重效益研究”，即在探索基础科学知识的同时，生成能够直接、快速应用于环境健康保护与政策制定的“可操作数据”。通过调整学术实践中的一些细节，研究人员有望使其工作对监管者、政策制定者和受污染影响的社区产生更直接、更迅速的影响。
如何让学术研究真正派上用场？——环境健康科学的应用之道
在环境健康与毒理学领域，每天都有大量的学术论文发表，推动着人类对化学物质危害的认识。然而，一个令人深思的现象是：政策制定者在进行系统性综述以支撑监管决策时，最终能采纳的学术研究往往只占最初检索到论文的5%左右。绝大多数研究因为不符合特定的纳入标准而被筛除。这凸显了学术研究议程与监管、社区实际需求之间存在的巨大鸿沟。如何让好奇心驱动的基础研究，也能成为解决紧迫环境健康问题的利器？这正是本篇综述试图回答的核心问题。
识别真正有用的研究问题
传统的学术训练善于识别并填补基础知识的空白，但未必擅长提出能直接指导政策或解决社会实际问题的研究课题。综述指出，通过两种方式的协作，可以更好地形成具有政策相关性的研究问题。
首先，是与公共卫生专家、决策者及社区团体直接沟通。例如，美国环境保护署（EPA）等监管机构在制定规则时，必须在特定时限内做出决定，而可用的数据集很少是完整的。这些决策中承认的“不确定性”，恰恰指明了需要新研究来填补的数据缺口。学术研究人员可以主动咨询监管机构，了解哪些数据最为急需。全氟和多氟烷基物质（PFAS）的监管历程就是一个成功范例：学术界关于PFAS单个物质及混合物毒性的研究，为2024年美国出台首个针对六种PFAS的《国家饮用水主要法规》奠定了基础，该法规首次采用了“危害指数”方法来评估化学混合物的风险。
其次，是利用系统性综述和现有数据库来发现知识缺口。采用规范的“人群、暴露、对照、结局”（PECO）框架进行系统性综述，能帮助研究者全面评估现有证据，明确哪些环境暴露对健康影响的研究仍存空白。例如，有学者将学术文献与EPA的ToxCast数据库数据结合进行综述，从而确定了哪些受关注化学物的暴露研究尚未开展，进而可优先对这些化学物暴露的社区进行研究。
社区的合作同样至关重要。例如，杜克大学超级基金研究中心的社区参与核心通过双向沟通，将社区关切转化为科学问题。当北卡罗来纳州下开普菲尔地区的社区团体对食用当地河流鱼类可能带来的健康风险表示担忧时，研究人员随之展开相关污染物研究，并与社区合作开展风险沟通与教育。
将政策与监管需求融入实验设计与结果报告
即使提出了好问题，如果研究本身的设计和报告方式不符合监管评估的要求，依然可能无法被采用。综述强调，通过一些相对微小的调整，就能大幅提高研究被纳入政策考量的可能性。
许多被排除的原因，仅仅是因为研究者没有明确报告那些被视为常规的科学实践。例如，随机分组、对结果进行盲法评估、详述质量控制措施（如暴露表征、样品验证）、报告所有剂量组数据（包括预实验数据）、提供完整的阳性与阴性对照等。这些本应是良好科研规范的一部分，但在论文中若未明确声明，就可能导致该研究在系统性综述中被排除。
其他有价值的调整包括：设计研究时包含3-5个或更多的暴露浓度，以评估剂量-反应关系；尽可能使用与环境相关或人体实际暴露水平相近的浓度；在可行的情况下，遵循经济合作与发展组织（OECD）或EPA的测试指南；以及详细报告方法，确保可重复性。如今，借助辅助材料数据库，详尽的方法描述已不再受限于期刊篇幅。
遵循FAIR原则共享数据
在数据爆炸的时代，如何让海量研究数据能够被找到、获取、交互操作和重用，是实现其价值的关键。FAIR（可查找、可访问、可互操作、可重用）原则为此提供了框架。遵循FAIR原则管理数据，不仅能促进科学透明与进步，也能让监管决策者和社区成员等合作伙伴更有效地利用这些数据。
一个生动的例子是，临床医生利用名为mediKanren的人工智能工具，快速检索已发表文献，为一位对常规治疗无反应的周期性呕吐综合征患者找到了“异丙醇鼻腔吸入”这个有效的疗法。这凸显了让知识（和数据）尽可能开放可获取的巨大潜力。在环境健康研究中，采用FAIR原则有助于整合不同类型的数据库（如毒理学数据与人体生物监测数据），从而更全面地预测环境暴露的疾病风险。
利用数据库扩大研究影响力
随着机器学习等先进分析工具的出现，全面、高质量的化学、毒理学和暴露组数据库的重要性日益凸显。研究人员在立题阶段就可以利用这些数据库（如美国的ToxCast、CompTox，欧洲的ECHA数据库，亚洲的KEC数据库等）来识别研究缺口、形成假说。同时，在设计研究和报告数据时，有意识地考虑目标数据库的收录要求，可以增加数据被集成和再利用的机会，从而最大化其影响力。
超越研究本身：直接参与监管过程与社区沟通
除了产出“好用”的研究，科学家还可以通过多种方式更直接地参与政策和社区互动。
在监管过程中，提交基于科学证据的“公众意见”是影响正在制定中的法规的有效途径。监管机构依法必须回应每一条事实性意见。此外，科学家还可以在公开听证会上作证、参与科学咨询委员会、或与机构工作人员会面，提供专业知识。例如，加州大学旧金山分校生殖健康与环境项目组建的“科学行动网络”，就汇集了数百名科学家，通过提交公共评论、参与咨询委员会等方式，共同致力于将最佳科学证据纳入监管决策。
与社区的双向沟通则是确保研究接地气、满足真实需求的关键。这需要科学家以“资产为本”的模式，真正将社区成员视为拥有宝贵当地知识和经验的合作伙伴，而不仅仅是研究对象。建立信任需要时间，应“以信任的速度前进”。合作可以从了解社区关切开始，共同确定研究问题、设计研究、分析数据，并以清晰、无术语的方式将结果反馈给社区。在北卡罗来纳州开普菲尔河PFAS污染事件中，学术界、社区团体、非政府组织（NGO）和政府机构的持续沟通与协作，推动了从问题发现、研究到公众意识提升、法律诉讼乃至最终国家饮用水标准提案的全过程，堪称社区参与推动环境行动的典范。
面临的障碍与挑战
当然，想要做到以上几点，研究人员会面临诸多障碍：学术评价体系更看重高水平论文而非社会影响；研究资金通常支持假设驱动的基础研究，而应用于政策或社区的研究可能难以获得资助或周期不匹配；与社区建立信任需要长期投入，但项目资助周期往往较短；报告负面结果或未能重复前人结果的研究难以发表；与社区分享涉及个人健康信息的研究结果时，可能面临复杂的伦理和监管壁垒（如HIPAA法案、CLIA实验室认证问题）等。
尽管存在这些挑战，但趋势正在向好的方向转变。例如，美国国立卫生研究院（NIH）等资助机构日益强调研究的严谨性、可重复性、数据共享和开放获取，这与本篇综述的主张完全一致。通过有意识的规划和努力，学术研究者完全有可能在探索基础科学奥秘、填补根本性知识空白的同时，为保护公众健康和环境的紧迫决策提供及时、有力的科学支持。这种“双重效益研究”，终将加强科学与社会的联系，让研究发挥更大的价值。
