过去一年，「 虚拟细胞」（Virtual Cell）成为了生命科学和 AI 交汇处最热门的词汇。全世界的科研机构和科技巨头都纷纷押注，共同推动着一场「虚拟细胞革命」。 DeepMind CEO 诺奖得主 Demis Hassabis 在多次采访中说「虚拟细胞」将是 deepmind 重要的研究方向，他将致力于构建能够模拟整个细胞的AI系统。马克·扎克伯格与妻子普莉希拉·陈共同发起的科研机构 Chan Zuckerberg Initiative （CZI） 也是在今年高调宣布，他们将要在 未来十年在虚拟细胞上投入数亿美元，开发开放数据集与计算工具。就在上个月，NVIDIA 宣布了与 CZI 的合作，通过提供 AI 基础设施，共同推动虚拟细胞的开发和应用。 我们今天的节目请到了上海交通大学医学院教授、万乘基因创始人施威扬老师。一起来聊一聊究竟什么是「 虚拟细胞」？我们要如何将细胞数字化? 以及虚拟细胞将如何改变疾病治疗、药物研发，甚至我们理解生命的方式？ 【本期嘉宾】 施威扬，上海交通大学医学院教授、万乘基因创始人 【时间戳】 00:35 从 DeepMind、CZI 到 NVIDIA，为什么科技巨头纷纷押注「虚拟细胞」？ 02:29 什么是虚拟细胞？它是一个试图模拟真实细胞行为的超级大模型 06:46 生物学曾被视为「天书」，AI 如何解构这种极度复杂的高维系统？ 09:24 从「90%实验+10%计算」到「10%实验+90%计算」，AI 带来生物学研究的范式转移 15:57 科技大厂追求通用基座模型，药企更务实于垂直专有模型，谁能跑赢？ 18:17 虚拟细胞进化史：从 「规则模型」到「数据驱动」 29:47｜如何构建虚拟细胞？统一表征 → 多组学数据 → 模型 → 实验验证（lab-in-the-loop） 36:53 模型幻觉与黑箱：生物模型的可靠性和可解释性 46:32 虚拟细胞的应用：药物发现、合成生物学、细胞与基因治疗（CGT） 53:27 数据量的匮乏与维度的缺失——为什么我们需要千万级的多组学数据？ 01:09:12 「图谱计划」的争议：为什么大规模测序是 AI 时代的必要基础设施？ 📬【联系我们】 商业合作：[email protected] 微信：atgcdoctorschat，备注「加听友群」

这是一期与《科技早知道》的串台节目 2024 年的诺贝尔化学奖是颁给了三位在蛋白质结构预测和蛋白质设计领域作出开创性贡献的科学家。这标志着 AI 已经成为生命科学的核心工具 ，正在改变我们理解生命的方式和重塑药物研发的未来。 我们今天的嘉宾是深圳湾实验室的周耀旗教授，他是这场变革的亲历者和推动者之一。他最初在学术界专注于蛋白质结构预测，后来他敏锐地意识到 RNA 领域的潜力与挑战，将研究方向转向 RNA 结构预测。现在他又走上创业之路，带领团队开发 以 RNA 为靶点的小分子药物，探索如何将基础研究真正转化为新的疗法。今天的节目我们聊一聊作为蛋白质结构预测工具的 AlphaFold3，它的突破与局限在哪里？RNA为什么是新一代药物的重要靶点？以及 AI 在新药研发中的作用究竟是什么? 【本期人物】 周耀旗，深圳湾实验室资深研究员，砺博生物科学创始人 【时间戳】 02:42 为什么蛋白质结构如此重要？解析蛋白结构是理解生命机器的关键 05:47 蛋白质结构预测简史：基于模板 --> 碎片拼接 --> 二面角+距离预测 14:26 「1+2=3」：AlphaFold 革命性飞跃的背后 17:40 结构生物学家会不会被替代？聊聊 AlphaFold 还做不了的事 23:26 RNA 结构预测为何更难？仅4个碱基，结构不稳定，已知数据稀缺 29:24 蛋白质只是「提线木偶」，RNA 才是「操纵者」 31:56 从靶向蛋白到靶向 RNA -- HIV蛋白酶抑制剂的成功和 KRAS 蛋白的「光滑锁眼」的难题 35:49 靶向 RNA 药物的里程碑：首个靶向 RNA 的小分子药利司扑兰（Risdiplam） 38:50 在缺乏结构数据的情况下，如何开发靶向 RNA 的药物？ 43:06 AI 在新药研发中的真实作用：是加速器，而非革命 45:39 AI for Science：摆脱数据依赖，回归物理，寻找分子世界的「牛顿定律」 📬【联系我们】 商业合作：[email protected] 微信：atgcdoctorschat，备注「加听友群」

又到了一年一度的诺贝尔奖周，关于“中国科学家何时能获得诺贝尔奖”的讨论再次成为热点。中国如今在科研论文发表数量和引用量上已位居世界前列，但为何在摘取科学界最高桂冠方面似乎总差一步？ 本期节目，我们邀请到了两位学术界的嘉宾。我们将从诺奖谈起，对比中美科研制度，特别是 Tenure Track（预聘长聘制）在两国截然不同的实践逻辑。我们还将探讨一个难以量化却很重要的概念——科研品味，它如何影响原创性研究的诞生。 【本期嘉宾】 史冬波 北京雁栖湖应用数学研究院 研究员 公众号：熊彼特的厨房 李老师 北京某高校 助理教授 🎤【时间轴】 02:48 中国科研的矛盾现状：量化指标已达世界第一，但缺乏真正的原创性突破。 08:23 美国如何成为现代科学中心:“Tenure Track” 人事制度和现代化的科研资助体系。 14:42 中美Tenure Track制度差异：美国模式是“风险投资”，中国模式更像“内部赛马”式的筛选。 23:12 现有制度筛掉了有“品味”的人才，并鼓励“短平快”的研究。 33:23 难以量化的“科研品味” 48:05 当下的评价体系让从事长线、冷门研究的风险与代价过高。 52:09 中国擅长“标量型”创新（延伸），缺乏“矢量型”创新（开辟新方向）。 57:21 如何激励原创？守住诚信底线、加强科学传播、鼓励社会资助 📬【联系我们】 商业合作：[email protected] 微信：atgcdoctorschat，备注「加听友群」

玛丽·布伦科（Mary Brunkow）、弗雷德·拉姆斯德尔（Fred Ramsdell）和坂口志文（Shimon Sakaguchi）因其在外周免疫耐受方面的基础发现而获得 2025 年诺贝尔生理学或医学奖。 表彰他们关于外周免疫耐受（peripheral immune tolerance）的发现，尤其是调节性T细胞（Treg）的识别与功能阐明，以及FOXP3基因作为Treg谱系开关的确定，这一系列的工作让我们理解了：免疫系统不只是“打仗”，它也有“刹车”和“自我约束”的机制。我们今天的节目就来聊聊这次的诺奖 🎤【时间轴】 00:42 诺奖？我来评评！(‾◡◝) 05:07 诺奖奖什么？「外周免疫耐受（peripheral immune tolerance）机制的分子基础」👀 06:57 获奖者玛丽·E·布伦科、弗雷德·拉姆斯迪尔、坂口志文简介👏 09:04 免疫系统调控科学史话 11:29 被嘲笑的科学家：坂口志文与Treg细胞的发现 14:56 曼哈顿计划也搞生物研究？FOXP3基因的发现 20:45 同获诺奖“姊妹奖”，Alexander Rudensky 为何与诺奖擦肩？ 24:20 Treg 离“治病” 还有多远？ 27:10 工业界？学术界？国人的诺奖在哪里？ 📕【相关资料】 诺奖官网-2025：www.nobelprize.org 工作细胞：细胞大作战 www.bilibili.com 📬【联系我们】 商业合作：[email protected] 微信：atgcdoctorschat，备注「加听友群」