|
今日，《麻省理工科技评论》发布了 2023 年度“35 岁以下科技创新 35 人”中国入选者名单。35 位中国青年才俊横跨各大领域。这其中，有勇于探索未知科学边界、挑战科技极限的“先锋者”（Pioneers）；有勇于创业逐梦、追求价值革新的“创业家”（Entrepreneurs）；有致力于科技向善、构建美好社会的“人文关怀者”（Humanitarians）；有以独特视角重塑经典技术的“远见者”（Visionaries）；还有将奇思妙想转化为引领未来产品和技术的“发明家”（Inventors）。其中，有 13 位学者的成果涉及生命科学领域。他们中，有人设计并构建人工二氧化碳固定途径和能量转化模块；有人开发全新空间组学技术；有人解析细胞重编程中细胞命运调控的重要分子机制......入选理由：设计并构建人工二氧化碳（CO2）固定途径和能量转化模块，为电能和生物系统之间建立新接口，从而为电驱动的固碳、固氮、生物合成创造新可能。能源危机与气候危机相互交织，问题日益严峻。自本科起，罗姗姗便明确了要为解决这些问题作出贡献。她致力于利用合成生物学应对能源和气候挑战。大气中不断增加的 CO2 是全球气候危机的主要原因之一。通过建立更高效的 CO2 固定系统，可有助于恢复碳循环的平衡。罗姗姗的研究专注于 CO2 固定，利用合成生物学构建高效的 CO2 固定系统。她已设计并在体外构建了两条人工 CO2 固定途径，即 rGPS-MCG 循环和 THETA 循环，这些途径均具有超越自然固碳途径的性能。进一步地，她将 THETA 循环以模块化方式植入大肠杆菌，迈出了在活细胞中构建复杂人工固碳途径的第一步。在构建体外固碳系统时，需要能量来驱动 CO2 固定途径。电能，特别是来自可再生能源的绿电，因其清洁和可持续性，是理想的能量来源。为实现以电能驱动从头构建的生物系统，她设计和构建了一个电生物模块——AAA 循环，可将电能直接转化为 ATP。这个电生物模块是一个多步级联反应，由 3 至 4 种酶组成，不需要任何膜结构。通过 AAA 循环，可利用电能驱动耗能生化反应及更复杂的生物过程，如从 DNA 合成 RNA 和蛋白质。这一创新为自下而上构建生物系统提供了全新的 ATP 再生思路，为实现电能驱动的固碳、固氮和生物合成开辟了新的路径。无细胞生物学的进步将助力实现通过这些合成固碳循环在体外将 CO2 高效转化为有用的化学品。而电生物模块如果成功工业化，将为生物系统提供全新的可持续供能方式，同时助力电能的存储和利用。入选理由：将智能电子和微流体技术融入生命系统，创建了用于应对医疗挑战的多功能生物集成微尺度系统，从药物筛查、疗法探索、人造器官培养等多个维度推动生物医学研究。栾海文致力于生物集成多功能微系统的研究。该研究旨在将人造系统与生物体更密切地交互，从而用于应对健康和医疗领域的挑战。在该领域，他发展了一套设计和制备高性能生物集成器件的完整技术，包括可拉伸的健康监测穿戴器件和可以适应人类行为的智能材料系统。其中，三维微尺度结构组装及其在生物集成器件领域的应用，是他最具创新性的一项研究成果。该技术能够有效控制复杂三维形态和尺寸，并能集成高性能电子元件。借助这项技术，他首创了用于人脑皮质类器官（迷你脑）的三维柔性多功能神经接口，两者形状匹配，由三维神经接口轻柔包裹迷你脑。该神经接口能够在整个球状人脑类器官的表面观测神经活动，可以为研究、理解并治疗神经疾病和神经创伤提供所需的平台，从而为大脑修复带来更好的方案。其实，在三维生物界面中，还需要一种可以供养更大更复杂的生物组织的“生命线”，来运输养料和排除废物。他还开发了一种复杂三维微流控网络的组装方法，具有同步实现高精度尺寸、复杂任意的几何形状、大面积流道网络等众多优势，并据此实现了一种新型智能三维生物集成界面，集感测调控与养料输送为一体，有望在生化分析、药物输送、人造器官等领域实现重要应用。入选理由：首次在实验上展示了包含 30 个逻辑门元件、30 层 DNA 链取代反应的大规模计算电路的可靠运行，突破了近 20 年 DNA 分子计算在电路规模和电路深度的瓶颈。王飞的研究致力于解决液相大规模信息处理有效性的挑战，致力于构建大规模的 DNA 分子计算与大数据 DNA 存储系统。她提出了以单链 DNA 作为全局性传输信号的通用性液相集成电路构建策略，并基于此构建了具有通用性编程能力的 DNA 可编程门阵列（DPGA，DNA-based programmable gate array），通过 DNA 分子指令调用 DPGA 中的逻辑门元件，实现了类似电子系统 FPGA 模式的 DNA 计算电路配置。并基于构象-自由能协同设计思想，设计了结构精简、响应迅速、运算精确 DNA 计算元件，构筑了一种新型的可寻址调用的双轨逻辑门，实现了一百余种不同计算功能的稳健运行，展示了迄今为止 DNA 电路编程最高的程序多样性。这些研究实现了 DNA 分子电路可编程性与可扩展性的突破，同时建立了将 DNA 计算的设计者与用户分离的标准化设计范式，为 DNA 计算体系的软硬件独立开发以及推动 DNA 分子计算在生物医学领域的广泛应用奠定了基础。目前，王飞已实现大规模 DNA 数字计算电路，下一阶段计划将此构建策略适配到 DNA 存储体系，以实现海量数据的 DNA 存储。入选理由：专注于开发全新空间组学技术，深度解析影响组织和器官内细胞特性和异质性的关键分子作用机制，为疾病诊断和治疗提供全新视角。特定的细胞类型及其组织方式与生物活动密切相关，因此解析细胞的空间信息对于深刻理解细胞生物学、发育生物学、神经生物学、肿瘤生物学等具有至关重要的作用。不过，现阶段人们对于在整个组织和生物体规模上的细胞空间信息仍然知之甚少。鉴于此，邓彦翔开始专注于开发新型空间组学技术，实现在细胞水平上对组织切片中的表观基因组、转录组和蛋白质组进行高空间分辨率映射。2020 年，他开发了一种新型空间多组学技术（DBiT-seq），这一技术利用微流控平台将分子条形码递送到甲醛或 FFPE 固定的组织切片中，实现了对 mRNA 和蛋白质的空间二维编码，从而构建高空间分辨率的多组学图谱。这项技术能够在单细胞水平上对整个转录组和数十种蛋白质标志物进行高空间分辨率映射，与现有方法相比，具有更高的空间分辨率、高覆盖率和多组学能力。他还开发了两项全新的空间组学技术 Spatial-CUT&Tag 和 Spatial-ATAC-seq，首次实现了在空间和全基因组水平上观察组织发育的表观遗传机制，实现了与发育和疾病相关的表观遗传调节的空间映射，是生物医学领域的一项重大突破。空间组学技术已经催生了一系列新的应用，涵盖从植物生物学到对肿瘤微环境复杂相互作用的研究。值得一提的是，早在 2020 年，一家名为 AtlasXomics Inc. 的公司落地并推进邓彦翔研发的空间组学技术商业化。入选理由：专注于生命数字化研究，通过整合 AI 和系统生物学等研究方法开发前沿性的数字生命框架，并应用于合成生物学和生物医学领域。数字孪生模型（digital twin）是实体对象的精确虚拟模型，也是最新一代技术变革的先锋。其可显著提升人们对复杂生物系统的理解和干预能力，有潜力广泛应用于细胞工厂设计、工业发酵条件优化、药物开发及个性化诊疗等。李斐然的研究围绕生命数字化展开，并取得了多项重要进展。针对数字生命模型构建中酶参数实验测量缓慢的瓶颈，她开发了首个深度学习预测酶参数的方法——DLKcat，加速推进理解蛋白序列-结构-功能关系，也为酶设计及酶改造任务提供了通用的下游功能表征方法。随后，她基于 DLKcat 构建了超大规模的开源酶数据库——GotEnzymes，其涵盖超过两千万个酶-底物对的酶活参数，为基础和应用生物学领域表征了海量的酶元件。她还开发了多生命学过程耦合模块，实现了数字生命从代谢到多生命学过程建模的跨越，包含详尽的蛋白分泌模块，模型涵盖的反应数从 4000 增长至 37000 个，并提供了理性设计方法。后续，李斐然提出了模型自动化构建和迭代方法，率先实现了模型的可追溯性和可重复性，为非模式生物建模提供了自动化方法，进而助力从微生物建模转向更为复杂的人类细胞建模。她目前正在与企业合作，推动现有数字生命模型和垂直领域大语言模型在代谢工程、医学和生物制药领域中的应用。入选理由：通过开发化学驱动的组学技术系统描绘生物分子的交通图谱，为挖掘疾病标志物提供新思路。秦为开发了针对蛋白质空间动态转运的新型邻近标记技术 TransitID，并利用该方法首次描绘了细胞内不同细胞器之间蛋白转运图谱，同时鉴定了通过不同途径从癌细胞转移到巨噬细胞中的蛋白。此突破填补了研究蛋白转运领域的技术空白，为研究细胞间通讯等动态过程提供了有力工具。目前，秦为成立课题组，带领团队致力于在化学生物学、分子探针和时空蛋白质组学等多个领域深入研究，进一步开发多维度的化学蛋白质组学技术，来探索重要的基础生物学难题和挖掘重大疾病的新型分子靶标。其长期目标是推动蛋白质组学从一维到四维的技术革新，从而描绘出细胞内每一个蛋白质在时间、空间、功能和相互作用四个维度中的生命轨迹，精确理解蛋白质功能的动态调控。未来，秦为计划将开发的技术应用于肿瘤免疫领域，探索肿瘤细胞和微环境中免疫细胞间的不同通讯机制，为发展新型肿瘤免疫疗法提供新的思路。入选理由：聚焦于“可信赖的图基础模型”这一领域，在推荐大模型方向实现了对人类行为和价值观的可信建模与对齐，在生化大模型方向实现了对化学分子和蛋白质的可信理解与生成。得益于 AI 技术的迅猛发展，图基础模型在多个前沿领域获得了广泛应用。但是，它仍然存在决策不可靠、模态不对齐、价值不以人为本等诸多可信任危机。着眼于“可信赖的图基础模型”这一前沿领域，王翔的研究致力于解决上述问题。模态不对齐问题是指，多模态数据之间往往存在信息表达方式的差异，这会导致现有的大语言模型难以有效理解和融合图结构数据。为此，他设计了一种面向模态对齐的微调方式，并开发了多模态 AI for Science 大模型，实现了对化学分子与蛋白质等图数据的处理和生成，可应用于药物发现、材料科学等领域。“价值不以人为本问题”是指，现有的大语言模型往往和人类的价值观有一定的偏差，可能导致决策过程中的偏见或不公正。为此，他设计了一种鲁棒偏好学习方法，能够优化大模型的训练过程，从噪声数据中寻找符合人类价值和行为的偏好数据，让大模型在做出预测或决策时，能够更好地与人类的价值观和行为对齐，从而促进大模型在社会科学、智慧金融等领域的可信应用。接下来，他计划探索由大模型驱动的智能体博弈技术，帮助智能体理解并模拟复杂的博弈场景，如经济市场、战略游戏、社会互动等，进而提高模型在现实应用中的准确性和可靠性，以给人类决策带来可信性辅助和有效性推演。入选理由：开发一系列柔软聚合物化学电池，兼具高生物安全性和高能量密度，推动可穿戴设备和植入式医疗器械的应用落地。张晔通过设计和制备聚合物电极材料，构建出一系列新型柔软聚合物化学电池。这类电池力学性能与软组织相匹配，具有高度生物安全性。她通过设计新型反应路径，构建以体液为电解质的新型电池体系，大幅提高能量密度。她提出网络重构的制备方法，创制了柔软、高导电的聚合物电极；合成具有高度生物相容性的电池材料，实现高生物安全性；开发了柔软的薄膜和纤维聚合物化学电池，实现了与生物软组织相匹配的力学性能和优异的电化学性能。她设计新型反应路径，开发以体液为电解质的新型电池体系，构建与人体环境适应的生物医用电池。此外，张晔还阐明了聚合物化学电池与生物软组织相互作用的基本规律，建立稳定的器件/组织界面，实现了生物体内稳定的能量输出。她通过发展普适性集成方法，开发生物医用电池与具有检测、修复、通讯等功能器件的高度集成系统，并将其用于生物医学领域。入选理由：运用冷冻电镜和 AI 辅助原子建模，明确纤毛类细胞器核心骨架的分子组成，构建纤毛相关遗传病的候选致病基因库，并用于指导临床分子诊断和疾病机制研究。纤毛病是一大类遗传病，涉及因纤毛功能障碍引起的生殖不育、反复呼吸系统感染、内脏异位等全身多器官的异常，其临床分子诊断和治疗一直是难点。利用传统方法仍有大量致病基因未被发掘，且基因突变引起纤毛组装和运动缺陷的机制尚不清楚。这些困难背后的关键点就在于，纤毛这种大型细胞器的具体分子组成和组装机制尚未被解析。为解决这一难题，桂淼从结构生物学角度出发，转变传统研究思路，以蛋白质为切入点，深度解析纤毛复杂的分子组成和组装机制。他建立了一套基于冷冻电镜结构解析和 AI 结构预测的快速精准蛋白质鉴定和原子模型搭建方法，近乎完整地解析了包含 400 万个原子的纤毛轴丝的三维结构，成功鉴定出了 200 余种纤毛组成蛋白质，极大丰富了纤毛病的候选致病基因库。这些研究一方面回答了从原子水平理解纤毛组装和运动的细胞生物学基本问题，另一方面提出了原发性纤毛运动障碍等纤毛相关遗传病诊断的新思路。建立独立实验室后，他继续关注不同细胞和物种纤毛结构的差异，鉴定了多种精子特异的微管内结合蛋白，并结合临床分析定义了一类新的弱精症亚型。这些工作建立了纤毛病研究的新范式——基于结构导向的遗传病致病基因的鉴定，也对未来其他疾病的研究具有推广意义。入选理由：成功鉴定 HIV-1 囊膜蛋白上影响构象、稳定性及抗原性变化的关键氨基酸位点，为疫苗设计提供帮助；深入研究新冠突变株、分离鉴定多株新冠高效中和抗体和评估新冠 mRNA 疫苗的免疫效果等，助力新冠防疫策略的调整和疫苗的更新迭代。王茜解析了艾滋病病毒囊膜蛋白在体内的进化与变异、膜蛋白构象变化与免疫逃逸的分子机制，同时深入探究关键氨基酸位点突变对囊膜蛋白的构象和免疫原性的影响，为艾滋疫苗设计提供新方案。并且，她利用在膜蛋白方向的研究经验，开发了非中和抗体在细胞内干扰病毒颗粒组装的策略，从而拓宽了其在基因治疗艾滋病方面的潜在应用。自 2019 年新冠疫情暴发以来，王茜投入新冠病毒相关研究。她主要研究新冠各个突变株膜蛋白的各种理化性质，其研究的突变株涵盖了主要的 Omicron 突变株。这一项系统性工作为疫情防控提供了详实的科学数据，帮助政府和民众第一时间了解 Omicron 突变株逃逸宿主免疫压力和提高受体亲和力的能力，及时调整疫情的防控策略。此外，她还评估新冠 mRNA 疫苗的免疫效果，为疫苗的更新迭代提供指导。她还在各种突变株流行早期评估临床抗体中和能力，及时帮助调整新冠治疗手段，并深入分析各个突变株所携带的刺突蛋白突变位点在逃逸不同表位中和抗体、改变受体结合能力上的作用，不仅为揭示病毒进化方向提供了分子水平的解释，同时为后续判断新发突变株的流行趋势提供科学依据。入选理由：从多个层面阐明了阿片类药物与受体的作用机制，为设计更加安全的新型阿片类镇痛药提供了精确模板和创新途径，助力应对全球蔓延的“阿片危机”。全球 20%-40% 成年人受慢性疼痛困扰，阿片镇痛药成为治疗疼痛的主要手段之一。传统阿片类镇痛药在发挥治疗效应的同时，也伴随系列严重的毒副作用，包括呼吸抑制和成瘾等，极大限制了其临床使用。庄友文致力于对阿片受体的活性和信号传导调控分子机制展开深入研究，以期为高效低毒的新型阿片镇痛药的合理设计和发现提供新思路。他首次揭示了吗啡和芬太尼分别与阿片受体 μOR 结合的精准结构，澄清了领域内对吗啡和芬太尼结合模式混乱的认识，并明确了芬太尼衍生物与 μOR 的构效关系，对未来更安全的阿片类镇痛药的设计提供了模板。他还发现不同药物分子可以激活 μOR 产生多种构象和活性状态，揭示了配体介导 μOR 产生偏向信号的新机制，并设计了新型的信号偏向性分子，为后续 μOR 的 G 蛋白偏向性药物定向设计和进化明确了方向。他系统地阐释了内源性阿片肽选择性识别和激活阿片受体的机理，提出了阿片受体遵循一套保守的激活机制，发现了多个新的阿片受体潜在可成药口袋，将有效促进新型阿片药物的开发。他的研究解决了积淀在阿片受体药理领域长期未解决的多个问题，在完善对阿片受体生物学和药理特性认知的同时，明确了新型阿片药物设计开发的底层思维逻辑，为新一代阿片药物的发现指明了方向。入选理由：开发类组织支架生物电子传感器，打破人造电子传感器与活体组织的物理壁垒，为植入式脑机接口避免排异反应提供了新方法。生物电子传感器在尺寸、力学、结构上与活体组织大相径庭，二者物性的失配会导致生物电子传感器在植入活体组织后引起排异反应，这是限制电子-组织稳定融合的主要瓶颈。戴小川致力于解决生物电子与活体组织的理想界面问题。他提出了一种模仿组织支架的生物电子传感器概念，将生物电子器件完美地“隐身”于活体组织之中，并通过微纳加工技术使其特征尺寸、弯折刚度、多孔结构均与天然组织支架相当，打破了人造电子传感器与活体组织的物理壁垒。这种类组织支架生物电子能够与活体组织在三维空间中交织在一起并长期融合，在不改变活体组织本身的生存微环境的前提下，构建出生物-电子双向信息交流界面。在此基础上，戴小川将类组织支架生物电子应用于能够免疫逃逸的脑机接口，实现高植入精度、低植入损伤、长期稳定的神经界面，并与多模态神经技术相结合，建立多模态融合脑机接口技术体系。2023 年，戴小川作为首席科学家创办公司将相关技术商业化，致力于打造一套高度集成且易用的脑机接口基础设施技术平台，持续推进类组织支架生物电子学在脑科学研究、脑疾病诊断与治疗、脑机接口与人机混合智能领域绽放光彩。入选理由：深度解析细胞重编程中细胞命运调控的重要分子机制，并开发用于治疗帕金森病等的再生医学细胞疗法。诱导多能干细胞（iPSC）的诞生是干细胞领域一个具有里程碑意义的突破，有望规避伦理限制以及免疫排斥等问题。目前，iPSC 已在疾病模型、药物筛选、以及细胞治疗和再生医学等领域发挥了重要作用。然而，人体细胞重编程技术还面临着诱导效率低、表观遗传记忆以及潜在成瘤性风险等问题，这很大程度上也阻碍了这项技术的转化应用。为了解决这些难题，刘晓东一直致力于深度剖析重编程的底层分子机制，并取得了一系列成果。他建立了不同阶段多能干细胞状态的直接诱导方法，并发现命运转换核心调控转录因子，该研究首次揭示了在重编程过程中细胞命运被调控至早期胚胎发育的状态。后续，他利用重编程中多细胞谱系的发现，构建了首个完整的 3D 类囊胚结构，这项研究构建出了世界首个由皮肤细胞诱导发育成的类囊胚结构。他还基于对重编程细胞命运调控的单细胞水平转录组和表观组解析，建立了滋养层干细胞直接诱导方法及消除表观遗传记忆和异常的重编程新方法，有望解决 iPSC 产业化中面临的挑战。 免责声明：本文旨在传递生命科学和医疗健康产业最新讯息，不代表平台立场，不构成任何投资意见和建议，以官方/公司公告为准。本文也不是治疗方案推荐，如需获得治疗方案指导，请前往正规医院就诊。
|
