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How Did I Get Here? A Career Perspective from a Physician-Scientist

How Did I Get Here? A Career Perspective from a Physician-Scientist

Speaker · Mitchell Lazar整理日期 · 2026-08-21

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How Did I Get Here? A Career Perspective from a Physician-Scientist

  • 會議/場次: ENDO 2026/MTS04
  • 短講: MTS04|How Did I Get Here? A Career Perspective from a Physician-Scientist
  • 講者: Mitchell Lazar

整理稿

開場介紹與學者背景

本場 ENDO 2026 專家職涯對談(議程代碼:MTS04)於 Room W179 舉行,時間為 15:30 至 16:15。主持人為亞利桑那大學圖森分校(University of Arizona, Tucson)內分泌科主任 Ron Banerjee 醫師。Banerjee 醫師於 1999 年至 2003 年間在 Mitchell Lazar 博士的實驗室攻讀 MD-PhD 學位,當時的研究主題正是後來被命名的抗胰島素素(Resistin)。

Mitchell Lazar 博士現任職務與學術成就:

  • 現職:賓夕法尼亞大學(University of Pennsylvania, UPenn)Willard and Rhoda Ware 糖尿病與代謝疾病講座教授,兼任賓州大學糖尿病、肥胖與代謝研究所(Institute for Diabetes, Obesity, and Metabolism)所長。
  • 教育背景與訓練
    • 麻省理工學院(MIT)化學理學學士(SB)。
    • 史丹佛大學(Stanford University)醫學士(MD)與神經科學博士(PhD)。
    • 布萊根婦女醫院(Brigham and Women's Hospital)內科住院醫師訓練。
    • 麻省總醫院(Massachusetts General Hospital, MGH)內分泌科臨床研究員(Fellowship),並於布萊根婦女醫院 Bill Chin 博士實驗室完成博士後研究。
    • 1989 年加入賓夕法尼亞大學任教,至今已連續服務約 37 至 38 年。
  • 重大科學貢獻
    • 核受體(Nuclear Receptors)領域:發現新型甲狀腺素受體同工型(TRα2 與 TRβ2),以及調控晝夜節律(circadian rhythms)的核受體 REV-ERB(NR1D1)。
    • 代謝與脂肪生物學:率先發現過氧化物酶體增殖物活化受體 gamma(PPARγ)主要表達於脂肪細胞中;隨後發現由脂肪細胞分泌的新型激素 Resistin 及其家族分子(Resistin-like molecules)。
    • 整合生理學(Integrative Physiology):揭示核受體在基因轉錄、代謝調控及晝夜節律中的基本分子機制與染色質結構效應。
  • 重要榮譽與學會職務
    • 獲選為美國國家醫學院(US National Academy of Medicine)、美國人文與科學院(American Academy of Arts and Sciences)及美國國家科學院(US National Academy of Sciences)院士。
    • 曾獲英國內分泌學會 Transatlantic Medal、瑞典卡羅林斯卡學院 Luft Medal、澳大利亞內分泌學會 Harrison Medal,以及美國醫師協會(AAP)Kober Medal(並曾擔任 AAP 主席)。
    • 加入內分泌學會(Endocrine Society)超過 40 年,曾任學會理事會(Council,現改稱為 Board of Directors)成員;獲頒 Richard Weitzman Award、Edwin Astwood Lecture Award、Gerald Aurbach Lecture,並於 2023 年榮獲內分泌學會最高榮譽——Fred Conrad Koch Medal 及終身成就獎(Lifetime Achievement Award)。

醫師科學家的職涯探索與轉折點

Mitchell Lazar 博士在分享中強調,回顧其近 40 年的學術生涯,核心主題在於「決策(decision-making)」與「臨界點(go/no-go decision points)」的選擇。

從化學到神經科學:尋找行為的生物化學基礎

  • 大學時期的迷惘與轉折:Lazar 博士在 MIT 本科主修有機化學,原本立志成為有機化學家。但在參加哥倫比亞大學(Columbia University)的美國國家科學基金會(NSF)暑期項目時,實驗室的博士後研究員普遍勸阻他投入傳統化學,指出當時化學就業市場極佳困難,建議若對生物化學感興趣,應先考取醫師執照(MD)再作打算。當時 Lazar 家族中並無任何醫師,他最初對成為臨床醫師亦無特別興趣。
  • 啟蒙時刻:返回 MIT 後,他選修了 Hans-Lukas Teuber 教授開設的大型通識課程《心理學與腦科學導論》(Introduction to Psychology and Brain Science)。Teuber 教授在一堂課中展示了血清素(serotonin)、LSD 及抗精神病藥物的化學結構幻燈片,並指出:「看看這些結構,它們非常相似,卻對大腦產生極其酷炫的影響,而這一切都是化學。」這段話徹底震懾了 Lazar 博士,確立了他結合化學與大腦生物學的志向。
  • 家族背景與博士訓練:受 MIT 新任教授 Chris Walsh 對酶催化機制(推動電子轉移)的啟發,以及受 Hans Kosterlitz 研究的感召,加上母親患有雙極性情感障礙(bipolar illness)的家族病史,Lazar 博士進入史丹佛大學 MD-PhD 項目,於 Jack Barchas 博士實驗室攻讀神經科學博士。他的博士論文成功純化了兒茶酚胺生物合成的限速酶——酪胺酸羥化酶(tyrosine hydroxylase),並研究其受環腺苷酸(cAMP)依賴性磷酸化作用的調控機制。

臨床醫學與內分泌學的啟發:負回饋與體內穩態

  • 在純化酪胺酸羥化酶的過程中,Lazar 博士發現產物多巴胺(dopamine)能夠異構調節(allosteric inhibition)並負回饋抑制該酶的活性。
  • 當他開始進入醫院進行臨床見習時,雖然導師建議他選擇精神科,但他自我評估為高度「左腦思維(left-brain person)」,無法適應當時偏向感性與情感導向的精神學派。相反地,內分泌學(endocrinology)所強調的負回饋(negative feedback)與體內穩態(homeostasis),與他在博士期間研究的生物化學回饋調控機制如出一轍,促使他最終決定投入內科與內分泌科。

分子生物學時代的突破:發現甲狀腺素受體與 REV-ERB

  • 選擇甲狀腺素的原因:甲狀腺素(thyroid hormone)由單一腺體分泌,卻對全身所有組織產生多效性(pleiotropic)影響,當時其作用機制仍未明朗。
  • 博士後研究(1985 年):Lazar 博士進入布萊根婦女醫院 Bill Chin 博士的實驗室。當時 Ronald Evans 與 Björn Vennström 剛發表了第一批甲狀腺素受體。Lazar 博士利用甲狀腺素反應性細胞株 GH3 構建了 cDNA 基因庫(cDNA library),並進行雜交篩選。
  • 重要發現:他成功發現了兩種新型甲狀腺素受體同工型——TRα2TRβ2,同時意外複製出一種位於 erbA(甲狀腺素受體基因)反義鏈上的全新基因與蛋白,將其命名為 REV-ERB。這些發現發表後引起學界高度關注,並使他於 1989 年順利獲得賓夕法尼亞大學的教職。

轉向糖尿病與脂肪代謝:PPARγ 與 Resistin 的發現

  • 臨床需求與科學假設的落差:最初以「甲狀腺素專家」身份加入賓州大學,但他漸漸發現甲狀腺素作用機制的臨床未滿足需求(unmet medical need)相對有限——低下者補充 T4、亢進者上手術/放射碘後補充 T4 即可穩定控制。然而,門診中大量體重無法減輕、極度疲倦但甲狀腺功能檢查(TFTs)完全正常的患者,常堅信自己患有甲狀腺疾病。Lazar 博士曾與 MD-PhD 學生 Ajay Chawla 假設這些患者存在受體同工型(如 TRα2)表達異常或數量差異,但實驗結果否定了此假設。
  • 轉向糖尿病與脂肪代謝:在一場 Keystone 學術會議上,Lazar 博士了解到受脂肪酸調控的新型核受體家族——PPARs。他推測脂肪細胞中可能存在特異性的 PPAR,隨後證實了 PPARγ 是噻唑烷二酮類(Thiazolidinediones, TZDs)抗糖尿病藥物的受體,正式將研究重心轉移至糖尿病與代謝疾病領域。後續實驗室更進一步發現了脂肪因子 Resistin 及其同族蛋白。

行政領導與團隊文化打造

  • 1998 年,Lazar 博士接任賓州大學內分泌科主任。他採取的核心策略包括:
    1. 設立臨床主任(Clinical Chief):他主張科主任不應將超過 5% 至 10% 的時間用於行政,因此說服醫學系主任 Ed Holmes,招募了著名甲狀腺超音波專家 Susan Mandel 醫師擔任臨床主任(這在當時虧損的內分泌科是創舉)。Susan Mandel 曾在 Reed Larsen 實驗室複製過狗的去碘酶(deiodinase),深知科研的辛苦與不易,能完美橋接臨床與科研。
    2. 化解臨床與科研文化對立:消除「臨床醫師認為科學家不需值班很輕鬆」與「科學家認為臨床醫師不需寫 Grant 很無憂」的對立,建立互敬與協同的文化。
    3. 積極引進頂尖人才:從波士頓三大教學醫院(MGH、Brigham、Beth Israel)引進優秀醫師科學家,例如 Rexford Ahima 與 Doris Stoffers。
    4. 同儕定位(Peer Group):資深導師 Tom Kadesch 曾問他:「你希望你的同儕團體(peer group)是誰?」Lazar 博士選擇將自己定位於解答基本機制問題的尖端科學家圈子,而非僅停留在臨床學會。

職涯選擇哲學:《未選擇的路》

Lazar 博士常建議年輕後輩閱讀羅伯特·佛羅斯特(Robert Frost)的名詩《未選擇的路》(The Road Not Taken)。

  • 常見誤解:大眾(包括汽車廣告)常將此詩解讀為「鼓勵人們選擇人跡罕至的道路」。
  • 真實意涵:若細讀前三節(詩名為《未選擇的路》而非《我走過的路》),詩中明確寫道兩條路上的落葉被踩踏的程度其實完全一樣(Both that morning equally lay / In leaves no step had trodden black)。人們只是在年老回顧時,自欺欺人地宣稱「我選擇了那條人跡罕至的路,才造成了這一切的差別」。
  • 職涯啟示:面對職涯轉折點,不要妄想能精準預知哪條路絕對正確。相信自己的直覺與判斷,尋找值得效法的榜樣(role models),勇敢前行並承擔選擇的結果。

核心職涯議題與臨床推理問答

早期研究挫折與面對失敗

  • 研討情境:在博士後研究第一年構建 cDNA 基因庫時,Lazar 博士面臨連續數月失敗的巨大壓力。
  • 數學與工程學視角分析:構建基因庫包含約 10 個連續步驟。若每個步驟的成功率高達 90%(0.9),整個流程一次成功的機率僅為 0.9100.9^{10}(約 34.9%)。若任何一步出錯,就必須像西西弗斯(Sisyphus)推巨石過山頭一樣重頭來過。
  • 突破點:經過整整一年的反覆排除故障(troubleshooting),基因庫終於成功運作,並篩選出受 T3 顯著誘導的生長激素(GH)基因,開啟了後續受體發現的大門。

臨床服務與科學研究的平衡與取捨

  • 初級教職階段:每週半天內分泌專科門診,每年擔任 1 個月內科普通病房主治醫師與 1 個月內分泌專科病房主治醫師。
  • 科主任階段:隨著住院醫師/專任病房醫師(Hospitalist)制度建立,免去內科病房值班。門診濃縮為每週三上午 9:00 至 12:00 的甲狀腺專科門診。
  • 離開臨床的轉折:週四下午收到患者詢問報告的便條時,內心開始浮現「我正在寫研究計畫與論文,患者怎麼會在這種時候打擾我」的煩躁感。Lazar 博士指出,優秀的醫師需要 50% 的專業知識與 50% 的同理心(compassion);當自己的同理心與耐心開始下降時,繼續看診對患者並不公平。因此他停止了私人門診,僅保留在 Fellow 門診教學,最終於 10 至 15 年前徹底退出臨床看診,全力投入科研與管理。

機制導向的研究哲學:REV-ERB 內源性配體 Heme 的發現

  • 研究哲學:Lazar 實驗室不以「特定疾病(如糖尿病或晝夜節律)」為唯一的立足點,而是採取「機制導向(mechanism-oriented)」——針對實驗室發現的新分子(如 REV-ERB),徹底探究其轉錄調控機制與生理功能。
  • REV-ERB 轉錄抑制與 Ligand 發現
    • REV-ERB 缺少核受體典型的 Helix 12 結構,因此它不是轉錄活化因子,而是轉錄抑制因子(transcriptional repressor)。
    • 在與葛蘭素史克(GlaxoSmithKline, GSK)Tim Wilson 與 Steve Kliewer 團隊合作時,GSK 團隊在純化 REV-ERB 蛋白時發現溶液呈現紅色,推測其結合了血基質(Heme)。
    • Lazar 實驗室隨後證實 Heme 即為 REV-ERB 的生理性配體(ligand),結合後可調節與共抑制因子(co-repressors)的結合,直接連結了代謝、氧氣感測與晝夜節律調控。

實驗室人才篩選與團隊建立

  • 學生與博士後差異:新進 PI 初期缺乏知名度,難招募頂尖博士後,但賓州大學允許醫師科學家招收優秀的 PhD / MD-PhD 學生。
  • 獨特的博士後面試技巧:Lazar 博士將申請者的求職演講(Job Seminar / 論文答辯)視為一場實驗室晨會(Lab meeting)。他在演講中會不斷打斷發表者並提出尖銳的機制問題,目的在於觀察申請者在壓力下的應變思維、邏輯推理能力以及是否適合實驗室的互動文化。

現場問答

問題一:如何建立個人科學品牌(Brand Identity)?

  • 臨床情境/問題:Lee Kraus 博士提問,初階教職在提交論文、申請 Grant 及學術演講時,應如何策略性地塑造獨特的「科學品牌(brand identity)」?
  • 回答與觀點
    • 核心品牌價值:可信度(Credibility)。Lazar 博士表示,他希望實驗室的品牌是「凡是 Lazar 實驗室發表的成果,同行都可以完全信任」。當外校實驗室或自家實驗室的新人成功重複出先前的發現時,是作為 PI 最具成就感的時刻。
    • 跨領域標準統一:避免落入「臨床醫師認為你是好科學家、科學家認為你是好醫師(暗示兩邊都不精)」的陷阱。他將化學與酶學的高標準機制研究,與整合生理學(integrative physiology)和基因組學相結合,在基礎分子與整體生理兩個端點均維持最高嚴謹度。

問題二:新進教職談判的合理期望與安全網設定

  • 臨床情境/問題:剛完成內分泌 Fellowship、正在攻讀臨床流行病學博士(PhD in Clinical Epidemiology)的 Manasi Shah 醫師提問,在尋找醫師科學家教職時,關於保障研究時間(protected time)、啟動資金(startup funding)及研究協調員支援的談判標準為何?
  • 回答與觀點
    • 資源依需求而定:乾實驗室(如流行病學/資料庫研究)可能需要 100 平方英尺空間與高效能電腦,而濕實驗室(wet lab)則需要數百萬美元配備。
    • 最關鍵的安全網(Safety Net):必須評估當啟動資金用罄、但第一個 R01 計畫尚未核准的「銜接空窗期(gap period)」。必須確認機構是否會在資助中斷時,強制要求將臨床時間提高至 75% 來支付薪水(若如此,科研生涯即告終結)。建議向該機構近年入職的同儕打聽真實的資助與過渡機制。

問題三:當前研究環境的挑戰與新世代技術浪潮

  • 臨床情境/問題:針對目前科研經費緊縮、年輕學者面臨的焦慮,如何評估未來的學術趨勢?
  • 回答與觀點
    • 歷史借鏡(1989 年賓州大學的教訓):1989 年 Lazar 博士剛到賓州大學時,傳統生物化學家對分子生物學(如 Northern blot)抱持不屑態度,認為其不具備定量精確度(僅看雜交條帶顏色深淺)。然而,未擁抱分子生物學浪潮的舊世代最終被淘汰。
    • 技術驅動科學(引用 Sydney Brenner 名言):科學的突破永遠由新技術驅動。
    • 未來不可逆的三大趨勢
      1. 人工智慧(AI):無論是臨床流行病學還是基礎分子機制研究,AI 將無所不在。
      2. 空間技術(Spatial Biology):空間轉錄組學(spatial transcriptomics)與單細胞解析度技術。
      3. 先進成像技術(Imaging):超越傳統組織均質化(grinding up tissues)測量 mRNA 的舊模式。

問題四:研究計畫(Grant)撰寫技巧與 AI 時代的疑慮

  • 臨床情境/問題:Manasi Shah 醫師(來自 EVMS)追問,在需要撰寫更多 Grant 才能維持資助的現況下,是否有高效撰寫研究計畫的建議?
  • 回答與觀點
    • 反思公式化撰寫:當前 Grant 審查過度公式化(例如若未包含「潛在陷阱與替代方案 Pitfalls / Alternative Approaches」專區即難以獲批)。Lazar 博士鼓勵學者應保有個人敘事風格(style),提出令人興奮且具說服力的科學問題。
    • AI 撰寫 Grant 的隱憂:隨著 AI 擅長撰寫符合格式的計畫書,審查委員會將更難區分前 10% 最頂尖的創新計畫。最根本的建議仍是:邀請成功獲資助的同儕審閱,確保提出的科學問題足夠引人入勝。

問題五:醫師科學家在現代生物醫學中的不可替代性與挑戰

  • 臨床情境/問題:Roger 博士提問,目前 NIH 資助醫師科學家的比例持續下滑,首次獲得 R01 的平均年齡已高達約 45 歲。醫師科學家是否仍具有不可替代的價值?
  • 回答與觀點
    • 最佳定位:轉譯醫學(Translation):腫瘤學(Oncology)吸引大量醫師科學家,是因為腫瘤基因組與臨床組織樣本提供了極佳的轉譯契機;同樣的突破正在心臟病學與腎臟學(如 Katalin Susztak 利用單細胞基因組學研究腎臟病)發生。
    • 以人為模型系統(Human as a Model System):藉由大型生物資料庫(如 UK Biobank)、多體學(multi-omics)與 AI,研究者可直接將人類作為模型系統,這為具備臨床知識的學者開闢了全新戰場。
    • 「Eureka!頓悟時刻(Aha! Moment)」的失落:Lazar 博士表達對大數據與大團隊科學(team science)的隱憂——過去個人在凝膠上看到一條特異性條帶(band)時那種「全世界只有我知道這個秘密」的無價頓悟感(Aha! moment),在現代複雜的分工團隊與數據挖掘中正逐漸淡化,這是新世代科研人員需面對的心理挑戰。