Dr. Jay의 은총

쓰레기 속에서 루비를 찾다

2020년 초, 저는 몬태나 주립 대학의 단순한 포스트닥이었습니다. 학계의 위계적 시각에서 저는 아무것도 아니었고, 아무도 아니었고, 하루의 시간도 가치 없었습니다.

저는 저에 대한 그런 이야기를 믿지 않지만, Montana State 이메일 주소로 교수들에게 콜드 콜을 하면 토템 폴에서 자신의 위치를 ​​자각하게 됩니다. 제 개인적인 이야기는 호기심, 학업적 성공, Princeton에서의 박사 학위, Duke University에서의 박사후 과정으로, 그곳에서 놀라운 과학을 해냈지만 내 포스트닥 지도교수가 세상을 떠났다. 아내의 의료비를 지불하기 위해 저는 낮에는 생물통계학을 하고 밤에는 헤지펀드 거래 전략 개발을 하는 컨설팅 사업을 부업으로 시작했습니다. 저는 명예나 부를 위해 이 일을 하지 않기 때문에 몬태나를 선택했습니다. 그리고 아내는 스키를 좋아해서 박쥐 바이러스가 유행하기 몇 년 전에 몬태나에서 병원균 스필오버와 발병 예측을 연구하는 일을 맡았습니다.

제 재정 부업에서 예측 기술을 통해 Covid-19 발병과 이 새로운 박쥐 SARS 관련 코로나바이러스의 역학에 대한 새로운 발견이 밝혀졌을 때, 저는 제 발견을 공유해야 한다는 의무감을 느꼈습니다. 저는 제 의료 정보 통찰력이 부자를 더 부자로 만들기를 원하지 않았습니다. 저는 제 정보 과학이 제공할 수 있는 최상의 정보로 모든 사람이 우리 앞에 있는 팬데믹을 헤쳐 나갈 수 있도록 돕고 싶었습니다.

제 발견은 단순하고, 눈에 띄지 않게 숨겨져 있었습니다. SARS-CoV-2의 초기 발병은 많은 역학자들이 추정한 것보다 더 빠르게 성장했습니다. 금융에서 우리가 함부로 다루지 않는 한 가지는 지수적 성장률을 추정하는 것입니다. 수익을 추정하는 방법이고, 수익은 금융의 핵심입니다. 제 추정에 따르면, 사례 성장률은 당시 추정된 모든 기존 모델보다 훨씬 빨랐고, 동일한 시작 날짜에서 더 빠른 성장률은 더 많은 사례, 더 큰 임상 전 감염 빙산, 성공적인 봉쇄 확률 감소, 더 낮은 심각도를 의미했습니다.

더 빠른 성장률로 인해 팬데믹의 심각성에 대한 추정치는 시작 날짜에 극도로 민감해집니다. 2일 전부터 시작하는 20일 배가 시간은 1,000건의 감염을 생성하지만 2일 전부터 시작하는 60일 배가 시간은 1억 건의 감염을 생성합니다. 2일마다 우리는 시작 날짜에 대한 매우 불확실한 추정치, 팬데믹 규모에 대한 추정치, 부담 변화에 2배씩 오차가 발생합니다.

저는 이러한 발견에 대한 기사를 비공개로 공유했고 대부분 사람들은 쓰레기로 보았습니다. 옥스퍼드의 한 교수는 하버드가 어떤 것을 말하고 보즈먼의 알렉스가 다른 것을 말한다면 그는 하버드가 말하는 것을 믿을 것이라고 저에게 직접 말했습니다. 2020년 XNUMX월에 저는 사람들에게 다가오는 팬데믹의 고속열차에 대해 경고하려고 했을 때, 저는 토템 폴의 높은 곳에 있는 저명한 교수들로부터 제가 발견을 공개적으로 공유하면 안주하고 "공중 보건 메시지를 방해할 수 있다"고 주장하는 엄중한 이메일을 받았습니다.

비상 상황에서는 계층을 평평하게 하고, 정보를 진실로 신뢰하고, 의사소통의 흐름을 보장하는 데 익숙합니다. 하지만 코로나 초기에는 우리의 정보가 널리 공유되지 않았고, 학문적 계층의 높은 토템 폴이 평평해지지 않았으며, 제 통계는 쓰레기로 여겨졌습니다.

그 사이 제이 바타차리아는 루비를 발견했습니다.

과학과 정치의 전쟁터였던 코로나19의 음모를 지나, 전 NIH 소장이 제이를 검열하려 한 시도를 지나, 전 세계에 트라우마를 안겨주고 우리의 시민적 토론을 혼란에 빠뜨린 팬데믹을 지나, 오늘날 제이가 NIH 소장으로 지명된 세상에 이르렀습니다.

여러분은 제이에 대해 많은 이야기를 들을 수 있을 것입니다. 팬데믹 동안의 태도와 신념에 기반한 견해를 이미 알고 있는 사람들의 예측 가능한 뜨거운 의견이 많이 있을 것입니다. 제 연구 결과를 공유하지 말라고 말했던 사람들과 과학자 검열을 지지했던 사람들이 제이를 지명하는 것은 끔찍한 일이라고 말하며, 제이를 매우 합리적이라고 여겼던 매우 크고 다양한 과학자, 의사, 관리자 그룹이 그를 변호하는 것을 볼 수 있을 것입니다.

당파적 담론에서 빠진 것은 뉘앙스와 연민, 호기심과 이해입니다. 어떤 면에서 우리의 정치적 담론은 거시 우주이고 과학적 담론은 부족적 양극화의 축소 우주이며, 사람들이 내 발견이 틀렸고 내 정보를 공유하는 것이 무책임하다고 생각하게 만든 동일한 무릎 반사적 반응은 이제 사람들이 차기 대통령 후보자에 대한 가장 가깝고 가장 빠르고 가장 부족적으로 정렬된 견해를 가정하게 만들고 있습니다.

제가 우리의 시민 모쉬 피트에 추가하고자 하는 것은 코로나를 통한 과학적 여정에 대한 차분한 관점으로, 다양한 정치적 성향의 합리적인 사람들이 부족을 버리고 진실을 위해 나아갔다는 것입니다. 이 여정은 과학적 증거, 불확실성, 과학자와 의사의 윤리적 책임에 대한 진지한 질문의 태피스트리이며, 이 태피스트리는 Jay Bhattacharya 박사가 이 격동의 시기에 보여준 두 가지 미덕, 즉 호기심과 우아함으로 묶여 있습니다.

서사나 흥미로운 이야기 대신, 저는 제 독특한 여정에서 제가 운 좋게도 볼 수 있었던 것, 우리에게 필요한 것, 즉 제이 박사의 은총을 세상에 보여주고 싶습니다.

초기 발병 역학 및 예측

이제 2020년 XNUMX월로 돌아가 보겠습니다. 저는 빠르게 증가하는 사례에 대한 정보를 가지고 있었지만, 제 학문적 상사들은 그것을 검토하기를 꺼려했고, 그것을 공유하는 것을 막았습니다.

내가 관찰한 빠른 성장률의 결과는 Jay의 Stanford 동료이자 노벨상 수상자 Michael Levitt에 의해서도 (매우 다른 방식으로) 관찰되었습니다. 또 다른 Stanford 동료인 John Ioannidis도 이 정보 흐름에 꽂혔고 엄청난 불확실성에도 불구하고 중요한 공중보건 정책 결정이 내려지고 있다고 경고했습니다..

급속한 성장에 대한 이러한 초기 관찰을 바탕으로, 우리의 엄청난 불확실성을 깨달은 과학자 집단은 더 많은 증거를 수집하려 시도했습니다.

Jose Lourenco가 주도한 논문의 PI인 Sunetra Gupta 영국의 발병을 사례 연구로 사용하여 우리의 불확실성의 엄청난 범위를 보여주었습니다.Lourenco 등은 예측이 시작 날짜를 알 수 없을 경우 매우 민감하다는 점을 강조했으며, 모델과 예측을 보정하기 위해 혈청 조사를 실시할 것을 촉구했습니다.

저는 더 빠른 성장에 대한 예측이 사실인지, 그리고 미국에서 예상보다 일찍 발병이 발생하는지 확인하기 위해 동료들로 구성된 팀을 구성했습니다. 2020년 XNUMX월 셋째 주까지 우리는 인플루엔자 유사 질환(ILI)으로 외래 진료를 방문하는 환자가 엄청나게 많았습니다. 우리는 ILI의 초과분을 사용하여 2020년 XNUMX월까지 코로나에 감염될 수 있는 사람의 수를 추정했습니다.. 우리 논문은 기사로 이어졌습니다. 전에, 경제 학자: “코로나19가 어디에나 있다는 연구가 좋은 소식인 이유”그리고 우리는 대중의 피드백에 귀를 기울였고, 결국 우리의 추정을 바꿔놓은 중요한 피드백을 하나 들었습니다(과학!!!).

업데이트된 추정치에 따르면 9년 28월 2020일까지 최대 9만 명이 코로나에 감염되었고, 0.3만 건의 감염은 약 1%의 감염 사망률을 의미했습니다. 이러한 추정치를 합치면 완화되지 않은 미국 발병은 2명당 1,000~XNUMX건의 사망자로 정점을 찍을 수 있음을 시사합니다.

ILI 오디세이 당시, 저스틴, 나다니엘, 저는 NY 주 코로나 태스크포스와 소통하며 개입을 완화하면서 상황을 모니터링할 대시보드를 구축하고 다양한 공중 보건 정책에 대한 증거 기반을 논의했습니다. 대중에게 팬데믹에 대해 경고하기에 충분한 시간 내에 빠르게 성장하는 증거를 공유할 수는 없었지만, 나중에 증거를 공유하기로 약속했고, 그렇게 함으로써 불확실성에 대처하기 위해 고군분투하는 관리자들에게 귀중한 리소스를 제공했습니다. 제가 경고받은 "공중 보건 메시지"는 단일적이었지만, 불확실성의 현실은 많은 가능성이 있으며, 불확실한 시기에 관리자는 모든 가능성의 범위를 듣는 것이 더 좋습니다.

반대 주장은 과학자들이 대중을 두렵게 하고, 비대칭적 비용과 과소평가의 행동적 결과(안주심을 심어 사망을 초래함) 때문에 팬데믹 심각성을 과대평가하는 쪽으로 오류를 범해야 한다는 것이었습니다. 이 윤리적 난제는 모든 사람이 고려해야 할 것입니다. 만약 당신이 관리자이거나 대중의 일원이고 과학자들이 중요하지만 불확실한 것을 발견했다면, 당신은 그들이 위험을 과대평가하는 것을 선호할 것인가, 아니면 당신이 스스로 결정을 내릴 수 있도록 모든 가능성을 대중화하는 것을 선호할 것인가?

한편, Jay, John Ioannidis와 동료들은 더 많은 경험적 증거로 우리의 불확실성을 해결하고자 했습니다. Jay 등은 용감하게 캘리포니아주 산타클라라 카운티에서 혈청 조사를 실시했습니다. 그들의 혈청 조사는 산타클라라 카운티에서 1.2%의 Covid-19 노출 유병률을 추정했는데, 이는 Covid 발병이 예상보다 일찍 유입되고, 빠르게 성장하며, 대규모 임상 전 빙산의 일각으로 팬데믹 심각도가 낮다는 일반적인 주장과 일치합니다.

낮은 심각도 추정치에 대한 비판

ILI 논문이 발표되었을 때, 많은 사람들이 제가 쓰레기 같은 포스트닥이라는 생각을 버리고 쓰레기 같은 종신 교수인 것처럼 저를 비판하기 시작했습니다. 제가 "공중 보건 메시지"를 훼손했다는 날카로운 말이 있었지만, 정확히 "메시지"가 무엇이고 누가 그것을 결정할 수 있는지 지적하지 않았습니다. 1918년 이후 미국 영토에서 가장 심각한 발병 급증이 일어났을 때 저희 비평가 중 누구도 NY 주 코로나 태스크포스와 함께 방에 없었습니다.

이런 의미에서, 관리자들이 무서운 상황을 처리하려고 할 때 그들과 직접 협력함으로써, 우리는 대부분보다 공중 보건 정책 과정/혼란에 조금 더 가까이 있었고, 그렇게 할 공간이 있었다면 우리는 통찰력과 섬세한 생각을 공유했을 것입니다. 너무 많은 사례를 추정함으로써, 우리는 - 데이터나 우리가 사용한 통계적 방법이 아니라 - 팬데믹의 심각성을 "최소화"하고, 안주심을 심어준다는 비판을 받았고, 궁극적으로 그러한 최소화는 사망을 초래할 수 있습니다.

하지만 우리의 추정치는 최소값이 아니었습니다. 중간점, 평균, 중간값이었습니다. 데이터의 중간점 추정치는 최소화가 아닙니다. 데이터의 중심 경향에 대해 통계적으로 정직하려는 시도이며, 정확도를 개선하는 추정치이며 오차 막대가 있습니다. 우리는 재현 가능한 방법과 Github 저장소까지 포함하여 다른 사람들이 우리의 통계 분석을 되짚어 볼 수 있도록 중간점 추정치와 오차 막대를 지적했습니다.

초기 코로나19 발병에 대한 증거 기반을 확대하려는 우리의 진지한 과학적 탐구는 우리 중 많은 사람을 반대자로 만들었고, 과학계에서 누군가가 반대 의견을 표명할 때와 단순히 패러다임을 바꾸는 발견을 발표한 최초의 과학자일 때를 누가 결정해야 하는지에 대한 중요한 의문을 제기했습니다.

그레이트 배 링턴 선언

2020년 여름, 모든 이의 눈은 세계의 통제 그룹인 스웨덴에 쏠렸습니다.

스웨덴은 공중 보건 정책에서 "반대" 경로를 취했으며, 임상 전 사례와 무증상 확산으로 우리가 할 수 있는 일이 많지 않다는 것을 인정했습니다. 바이러스의 심각성으로 인해 실제적이지만 기존 의료 역량으로 관리할 수 있는 발병이 발생할 가능성이 높으며, 사람들에게 전염에 대한 교육을 하는 것이 바이러스 위험을 완화하는 가장 좋은 방법일 수 있습니다. 심각한 결과의 위험이 높은 사람들을 돕기 위해 보호에 집중하면 모든 원인의 사망률과 이환율을 줄일 수 있다고 스웨덴은 내기를 걸었습니다.

초기 발병 역학자들이 심각도가 낮다고 추정하는 것을 비난했던 사람들도 스웨덴 정책에 대해 매우 비판적이었습니다. 이 매우 시끄러운 온라인 학술 커뮤니티에서는 봉쇄가 더 나은 정책이라는 믿음이 널리 퍼져 있었습니다. 우연히도, 이 과학자들 중 많은 사람들이 백신 제조업체와 상의했고, 백신 제조업체는 이 정책에서 엄청난 이익을 얻을 수 있었습니다. 그럼에도 불구하고 봉쇄가 발병을 막고 백신이 도착할 시간을 벌었다는 것을 보여주는 봉쇄 모델이 있었습니다.

이론상으로는 다 좋고 좋지만, 모델은 현실이 아니며, 사회를 봉쇄하는 데는 비용이 들고, "반대론자"에 따르면 그 비용을 고려해야 했습니다. 게다가 다른 모델에서는 봉쇄가 1명당 2~1,000명의 사망자라는 불가피한 정점을 지연시키는 것 외에는 별 효과가 없었고, 봉쇄, 학교 폐쇄, 기타 심각한 개입은 경제적 피해를 입혔습니다. 연령과 기존 질환으로 인해 Covid로 인한 심각한 결과의 위험이 매우 불균형함에도 불구하고 모든 사람에게 비용이 많이 드는 정책을 적용하려는 집중되지 않은 노력은 Covid로 인해 해를 입을 위험이 없는 사람들에게 공중 보건 정책을 통해 효과적으로 해를 끼칠 수 있습니다.

쉬운 답은 없었습니다. 과학은 "좋은" 정책이 무엇인지에 대한 가치 판단을 내릴 수 없었지만, 과학과 정책 가치 진술 사이의 경계는 모호해졌고, 스웨덴은 과학 정책의 분쟁 지역이 되었습니다(하이픈은 의도적으로 제거됨).

2020년 여름, 스웨덴의 발병은 1명당 2,000명의 사망자로 정점을 찍었는데, 이는 NYC 급증의 정점의 약 1/3 수준이었습니다. 아래는 헤지 펀드, 의료 관리자, 주지사를 위해 만든 대시보드로, 시간적으로 비동기적이지만 누적 부담에 대한 유사한 추정치에서 성장률이 19을 넘는 발병을 실시간으로 비교하기 위해 발병을 추적하는 데 도움이 됩니다. Covid-XNUMX 팬데믹 동안 누적 부담에 대한 가장 비교 가능한 실시간 추정치는 지연된 XNUMX인당 사망자 수(deaths_pc)였습니다. 사례 확인률과 치료 요청률은 지역마다 상당히 달랐고, 입원은 입원, 장기 체류, 의료 수용력의 복잡한 역학에 의해 주도되었지만, 인구 통계는 유사하여 최소한 한계를 지적하면서 비교할 수 있었습니다.

유료 고객은 GIF를 받아 이러한 발병 궤적이 시간이 지남에 따라 어떻게 전개되고 상한선에서 "반등"하거나 스웨덴과 같은 완화 수준이 낮은 발병 시나리오로 "몰려가는"지 확인하는 데 도움이 되었습니다.

Jay, John, Sunetra, 저 자신, 그리고 다른 사람들이 틀렸다는 이론에 따르면 스웨덴의 비정상적인 정점은 말이 되지 않았습니다. 많은 사람들은 스웨덴이 봉쇄 없이 4명당 6~1,000명의 사망자를 낼 것이라고 믿었기 때문에 스웨덴의 발병이 그들의 추정치의 1/8~1/12로 정점을 찍은 것은 공중 보건 정책에 중요한 주요 이상 현상이었습니다. 그러나 기존 추정치가 2~6배 너무 높다는 우리의 이론에 따르면 2020년 여름에 정점을 찍은 스웨덴의 발병은 교훈을 얻을 만한 중요한 증거였습니다.

위의 대시보드는 미국 주의 발병과 스웨덴의 발병을 비교하여, 당시 개입에 따라 미국 주의 발병 곡선을 색칠하여 봉쇄가 사례 증가를 늦추고, 개입을 완화하자 사례가 다시 급증한 후, 이상하게도 미국 주 전체에서 사례가 정점을 찍었으며 사망률 부담은 스웨덴의 2020년 여름 발병과 비슷했습니다.

트위터에서 많은 거침없는 사람들이 매우 못되게 행동하고, 사람들을 쓰레기 취급하고, 마치 종신 교수인 것처럼 포스트닥을 폄하하기 때문에, 저는 제 연구 결과를 공개적으로 공유하는 것을 중단했고, 그래서 위의 대시보드는 게시되지 않았습니다. 하지만 친구들의 받은 편지함에는 들어갔습니다.

저는 제가 발견한 내용을 공유해야겠다는 의무감을 느꼈지만, 의견을 밝힌 모든 사람에 대한 추악한 수사와 잔인한 공격에 직면하여, 봉쇄 기간 중 백신 승인을 초고속으로 진행하는 작업을 주도하는 건강 과학 자금 지원자들의 지원을 받은 학계는 반대 의견을 내는 것은 위험하고 반대하는 것은 재앙이라는 분명하고도 소름 끼치는 신호를 보냈습니다.

제이는 내가 무엇을 발견하든 내 결과를 공유하는 데 편안함을 느낀 몇 안 되는 사람 중 한 명이었습니다. 동료들은 서로가 진실을 배우도록 돕고 싶어하며, 좋은 동료들은 항상 서로에게 의심의 혜택을 줍니다. 온라인 적대감의 바다에서 제이는 호기심과 우아함의 가라앉지 않는 섬이었습니다.

2020년 가을까지 축적된 증거 기반, 스웨덴의 정점 및 백신이 도착할 때까지 2020년 가을/겨울에 학교를 폐쇄하고 봉쇄한다는 정책 제안을 포함하여 그레이트 배 링턴 선언 2020년 XNUMX월 초에 출판되었습니다. GBD는 백신이 도착할 때까지 학교를 봉쇄하거나 폐쇄하는 것은 해를 끼칠 수 있다고 경고했습니다. 해를 끼치는 것은 히포크라테스 선서에 어긋나고 공중 보건에 대한 신뢰를 훼손할 위험이 있다고 그들은 주장했지만, 심각한 결과의 위험이 높은 사람들에게 보호를 집중하면 팬데믹이 있는 상황에서 모든 원인의 사망률과 이환율을 최소화할 수 있습니다.

제 생각에, 그레이트 배링턴 선언을 뒷받침하는 인식론적 흐름은 2020년 XNUMX월 코로나가 전 세계로 퍼졌을 때 이 바이러스는 풍토병이 될 운명이었고, 다행히도 부담이 충분히 낮아서 의료 시스템에 부담을 주지 않을 만큼 빠르게 발병이 일어났으며, 인간 건강 관리자가 코로나뿐만 아니라 전체 건강 결과 포트폴리오를 고려하는 것이 필수적이라는 선제적 수용이었습니다.

위의 대시보드뿐만 아니라 동료들과 내가 쓴 논문을 다시 한번 살펴보면 LINK, 그레이트 배링턴 선언에 대한 나의 지지를 뒷받침하는 엄격한 증거 기반을 배울 수 있습니다. 2020년 가을의 사례는 1명당 1.5-1,000명의 사망자로 정점을 찍었는데, 이는 2020년 XNUMX월의 ILI 결과와 일치하며, 스웨덴의 여름 발병 궤적과 일치하며, 백신에 관련된 면역 감소에 대한 후속 결과와도 일치합니다(CDC가 Provincetown의 델타 변종 발병에 대한 연구에서 면역이 감소했다는 것을 발견하기 훨씬 전인 알파파에 의해 면역이 감소했다는 추정치를 가졌습니다).

충분한 양의 데이터 포인트가 같은 상황을 말해 줄 때, 우리는 그 상황을 이론이라고 부르기 시작했고, 증거의 무게를 정량화하는 사람으로서 저는 부담이 적은 발병 시나리오 이론을 믿게 되었습니다. 즉, 팬데믹의 파장은 그렇게 심하지 않지만, 이후의 발병 주기는 입원과 사망자가 계속 누적될 수 있으며, 이는 모두 해를 끼치지 않으면서 모든 원인의 M&M을 줄이는 것을 훌륭한 지침 원칙으로 신중하게 관리해야 합니다.

이 이론에 대한 증거 기반이 너무나 사적인 것은 유감스럽지만, 사생활은 편협함이 반대의 비용을 높이는 결과라는 점을 기억하세요. 해로운 편협함은 과학자들 사이의 비공식적인 사회적 규범을 통해서만 발생한 것이 아니라, 건강 과학 기금 지원자들의 제도적 행동으로 토템 폴의 꼭대기에서 나왔습니다.

파괴적인 테이크다운

당시 NIH 소장이었던 프랜시스 콜린스는 그레이트 배링턴 선언을 싫어했습니다. 구체적으로 그는 앤서니 파우치에게 "변두리" 역학자들이 쓴 선언을 "파괴적으로 철회"해야 한다고 썼습니다.

콜린스가 이메일을 쓴 직후, 콜린스와 파우치의 궤도에 가까운 많은 역학자들이 그레이트 배링턴 선언을 "집단 면역 전략"이라고 비판하는 사설을 썼는데, GBD 작성자의 진심 어린 의도와 히포크라테스 선서에 대한 의학적 의무를 잘못 표현하여 GBD가 "폭발시키려는" 제안이며 이 정책을 지지하는 사람들이 "경제를 구하기 위해 할머니를 죽이려 한다"고 말했습니다. GBD 지지자들은 "우생학자"라고 불렸고, 그보다 더 나쁜 별명을 얻었습니다.

코로나19 팬데믹 동안 많은 과학자들이 보인 극단적인 수사는 매우 유감스러운 일입니다. 과학은 호기심의 노력이며, 적어도 그래야 하며, 호기심은 뜨거운 수사 속에서 시들어 죽는 섬세한 식물입니다. 과학자들은 모두 정치적 신념을 가지고 있으며 신념과 상관없이 모두 존중받지만, 과학자로서 모자를 쓸 때는 데이터, 증거, 방법 및 논리에 집중하고 누군가가 왜 당신과 다른 것을 발견하는지에 대해 호기심을 갖는 것이 중요합니다. 다양한 견해를 위한 공간을 만들고 많은 학자들이 열망하는 포용성의 이상에 부응하는 유일한 방법은 다양성, 특히 시간과 헌신적인 관심이 필요한 깊은 사회적, 문화적, 종교적 또는 인식론적 차이에 뿌리를 둔 다양성에 직면하여 우아하고 호기심을 갖는 것입니다.

NIH 소장들은 Bhattacharya 박사와 그의 동료들에 대한 파괴적인 탄압을 원했고, NIH 소장들과 가까운 과학자들은 파괴적인 탄압으로 보이는 초토화 수사학이 담긴 사설을 재빨리 썼습니다. NIH와 NIAID의 직원들은 Jay의 트위터 섀도우밴을 요청했습니다. Elon Musk가 X를 인수했을 때, 그는 "Twitter Files"를 공개하여 건강 과학 관계자들이 소셜 미디어 플랫폼에 압력을 가해 다른 견해를 가진 과학자들을 검열하도록 한 방법을 밝혔습니다.

Dr. Jay의 은총

저, 제이, 그리고 팬데믹 내내 독립을 유지했던 다른 사람들에 대한 부정적인 묘사를 읽어보면, 우리가 사람들을 죽여 이익을 취하려는 광신적인 컬트, 광신자라고 생각할 수도 있습니다. 저는 심지어 "극우"라고 불리기도 했는데, 이는 우리의 비판이 스웨덴의 코로나 부담에 대한 추정치와 마찬가지로 중간 지점에서 얼마나 벗어나 있는지를 보여줍니다.

자신을 연민 깊은 사람이라고 생각하는 사람들을 위해, 나는 진실하고 증거 기반의 견해 때문에 비포용적인 과학자들로부터 배척당하는 것이 어떤 기분인지 상상해 보라고 다른 사람들에게 요청합니다. 또한 우리 정부, 우리 국립 보건원의 수장이 저의 진실하고 과학적 견해와 일치하는 친구이자 동료를 소셜 미디어 플랫폼에서 섀도우밴(shadow ban)하도록 요청했다는 사실도 배우기를 바랍니다.

그들의 적대감이 혁명적 발견을 발표하려는 나의 열망에 미치는 냉각 효과나, 과학 기관의 공정성에 대한 대중의 신뢰에 미치는 과학적 편협함의 해로운 효과를 느낄 수 있나요? 배신, 이상에서 악의적으로 벗어난 행동의 여파는 과학자들의 행동이 우리 기업의 이상에서 너무나 해롭게 벗어났기 때문에 내 영혼을 침수시켰습니다. 검열이 헌법에 위배되는지 여부와 관계없이, NIH 소장이 다른 견해를 가진 건강 과학자에 대한 검열을 시작한 것은 배신이었고, 특히 불확실성이 높은 팬데믹 상황에서는 더욱 그렇습니다. 그리고 과학자들이 사악하게 비전문적이고 불친절할 때 과학에 대한 신뢰를 손상합니다.

좋은 사람이자 소중한 친구, 그리고 용감한 과학자에 대한 학대에 대한 배신감과 분노라는 어두운 물결을 겪고 있을 때, 나는 밝은 빛줄기에 의해 해안으로 인도되었습니다.

코로나로 인한 인식론적 전쟁터에서, 악마화의 맹공을 겪으며, 배신의 구덩이 속에서도 저는 제이가 웃고 배려하는 모습만 보았습니다.

제이가 미소 지을 때, 그것은 새로운 것에 대해 기쁘게 호기심을 갖는 사람의 미소이고, 불확실성을 보고 산타 클라라 카운티에서 혈청 조사를 시작하여 실제 데이터로 과학을 돕는 사람의 미소이고, 불확실성을 보고 새로운 분야의 멋진 기술을 사용하여 다른 사람들에게 기쁨을 찾고, 빅데이터를 분석하여 큰 문제에 답하는 사람의 미소입니다. 제이가 미소 지을 때, 그것은 주변 사람들과 그들이 가져오는 독특한 기술을 사랑하는 사람의 미소이고, 쓰레기 속에서 루비를 찾아내고, 닦아내고, 친구로 만드는 사람의 미소입니다.

Jay가 웃지 않는 드문 시간에, 그는 신경을 씁니다. Jay는 피상적으로 신경 쓰지 않습니다. 그는 어깨를 두드리고 "맙소사, 엿같네"라고 말하지 않습니다. Jay는 세상의 무게를 어깨에 짊어진 지적인 아틀라스처럼 신경 씁니다. 여러분의 투쟁을 포함하여요. 저는 Jay가 과학의 상태, 과학과 공중 보건에 대한 대중의 신뢰 감소, 더 건전한 토론과 정책이 지배하는 미국과 스웨덴에서 더 많은 사망자가 발생한 것, 불확실성에 직면한 우리의 강력한 정책으로 인해 극심한 굶주림에 빠진 사람들, 우리가 구할 수 없는 생명과 아직 수리하지 않은 제도에 대해 슬퍼하는 것을 보았습니다.

... 그리고 제이가 다시 웃는 것을 보았습니다. 그는 이 모든 것을 어떻게 고칠 수 있을지 궁금해했고, 앞에 놓인 가능성과 그를 돕고 싶어 하는 주변에 모인 선한 사람들에 대해 설레었습니다.

NIH 소장의 검열을 받고 세상을 더 나은 곳으로 만드는 방법에 대해 돌보고 즐겁게 호기심을 갖는 데는 독특한 도덕적 섬유와 사랑에 대한 헌신이 필요합니다. 과학자 무리가 부족주의와 편견이라는 금단의 열매를 삼킬 때, Jay는 문자 그대로 모든 사람, 가난한 사람들과 Covid 동안 정책 테이블에 자리를 잡지 못한 아이들, 건강을 위해 노력하는 데 도움이 되는 집중적인 보호가 없는 노인, 유치원생처럼 행동하는 교수들에게 "유치원 분자 생물학"이라는 말을 듣고 고기 분쇄기에 던져진 젊은 과학자 등을 돌보는 동안 다른 사람들에게서 아이디어를 계속 찾는다는 것은 그 사람에 대해 많은 것을 말해줍니다. Jay Bhattacharya 박사는 대부분의 사람들보다 더 많은 것을 돌봅니다. 그와 같이 돌보는 사람들이 더 많다면 세상은 더 나은 곳이 될 것입니다.

코로나 전쟁터에서 저는 제이 박사의 은총을 목격했습니다.

Jay는 제가 공유할 수 없다고 느낀 위의 대시보드 때문에 제가 포스트닥을 그만둔 것을 알았습니다. 나머지 과학이 저를 버린 것처럼 보였을 때, Jay는 제 인생에서 가장 권위 있는 컨퍼런스인 MIT와 Stanford에 저를 초대했습니다. 그곳에서 저는 과학-정책 인터페이스, Covid의 기원, 또는 위대한 사상가들 외에도 공중 보건 정책에 대해 논의할 수 있었습니다. Jay는 심지어 우리가 동의하지 않는 사람들도 초대했습니다. Jay가 세상에서 보고 싶어하는 변화가 바로 그것이기 때문입니다.

세상 사람들이 나를 쓰레기처럼 느끼게 하려 했을 때, 그리고 그들이 거의 성공했을 때, 제이는 내가 루비라는 것을 기억하도록 도와주었습니다.

많은 사람이 들어오는 행정부에 불안해하는 걸 압니다. 저는 코로나19 팬데믹 이후 건강 과학이 혼란에 빠져 있다는 걸 알고 있으며, NIH 내부와 NIH에 자금 지원을 의존하는 과학자들 사이에 새로운 리더들이 들어오면서 엄청난 두려움이 있을 수 있다는 걸 알고 있습니다. 저는 이미 콜린스가 파괴적인 공격을 한 후 사설을 쓴 사람들과, 파우치를 위해 SARS-CoV-2의 실험실 기원이 있을 가능성이 있다는 걸 알면서도 그럴 리가 없다고 주장하는 기사를 대필한 사람들과, 팬데믹 내내 저를 악마화했던 사람들이, 지금은 NIH 국장으로 지명된 제이를 무너뜨리기 위해 청중을 선동하는 사람들을 보고 있습니다.

제이를 악마화하는 사람들은 그를 모릅니다. 그들은 그와 과학에 대해 이야기하기 위해 앉은 적이 없습니다. 왜냐하면 그 남자를 만나면 제이가 오늘날 살아있는 가장 친절한 과학자 중 하나라는 것을 깨닫게 될 것이기 때문입니다. 복수심이 있는 NIH 소장을 걱정하는 사람들은 프랜시스 콜린스가 이미 제이에 대한 복수심에 따라 행동했다는 사실을 무시하는 것이 아니라, 제이가 프랜시스 콜린스의 해로운 행동을 반복하지 않으려는 동기를 세상에서 누구보다 더 많이 가지고 있다는 사실도 알지 못합니다.

제이를 두려워하는 사람들은 바타차리아 박사가 실제로 누구인지 결코 알지 못했습니다.

팬데믹이 지속되는 동안, 제이는 절망적이고 잔인한 시기에도 우리의 자비와 은혜가 우리에게 희망을 준다는 것을 직감하는 것 같았습니다.

우리는 지금 그 어느 때보다 Dr. Jay가 NIH를 운영해야 합니다. 우리가 원하는 것보다 일찍 올 수 있는 다음 팬데믹에서 우리는 다시 의견이 다른 과학자들을 만날 것입니다. 우리는 다시 적절한 공중 보건 정책에 대해 다른 견해를 가질 것이고, 우리는 다시 과학자들이 호기심과 전문성, 겸손과 우아함을 유지해야 할 것입니다. Dr. Bhattacharya가 Covid-19 팬데믹 내내 거짓말을 하고 숨쉬었던 것과 같은 수준입니다.

건강 과학 자금 지원의 미래에는 과학 정보의 흐름을 제한하는 해로운 계층 구조를 버려야 할 것입니다. 바타차리아 박사가 코로나19 팬데믹 동안 한 것처럼 쓰레기 속에서 루비를 찾는 데 더 능숙해져야 할 것입니다. 패러다임을 골라내지 않고 재현 가능한 과학에 자금을 지원하는 건강 과학 자금 지원자가 필요할 것입니다. 한때 진실하고 옳았다는 이유로 "변두리"라고 불렸고, 그것 때문에 배척당했던 사람보다 건강 과학이 신뢰를 회복하는 데 무엇이 필요한지 더 잘 이해하는 사람은 없습니다.

그가 이기고, NIH 소장으로 확정되더라도, 제이가 공을 치는 것을 볼 수 없을 것입니다. 저는 그가 새로운 아이디어에 대해 우아하게 호기심을 가지고 미소 짓고, 용감한 증거 수집, 대담한 분석, 다양한 견해가 공유되고 전문적으로 검토되는 데서 혜택을 받는 더 큰 과학 기관에 관심을 갖는 것을 이미 상상할 수 있습니다.

과학자와 대중 사이에 분열, 불신, 적대감이 만연한 이 시대에…

제이 박사님의 은총은 바로 우리에게 필요한 것입니다.

저자의 재출판 서브 스택