学术活动 Products
Products 学术活动
产品名称：

世界顶尖科学家生命科学3.0与交叉研究论坛成功
发布日期： 2021-11-15 18:45


       10月31日，第四届世界顶尖科学家论坛生命科学3.0与交叉研究论坛在上海临港举行，2013年诺贝尔生理学或医学奖得主詹姆斯·罗斯曼、2016年拉斯克医学特别成就奖得主布鲁斯·阿尔伯茨、2021年基础物理突破奖得主詹斯·冈拉克、2020图灵奖得主阿尔弗雷德·艾侯、1994年菲尔兹奖得主埃菲·杰曼诺夫、浙江大学求是讲席教授周如鸿、复旦大学教授马剑鹏、上海纽约大学/华东师范大学教授张增辉等，共同围绕生命科学交叉研究的新范式这一主题进行了深入探讨。2013年诺贝尔化学奖得主迈克尔·莱维特教授、中国科学院院士曹晓风教授等嘉宾出席论坛。

 
论坛现场画面     
 
       论坛由浙江大学上海高等研究院院长、美国科学促进会会士、美国物理学会会士周如鸿教授主持。他说，在过去的十年中，新的跨学科研究不断发展，对世界产生了重大影响，特别是在生命科学领域，随着合成生物学、纳米生物学、生物信息学、计算生物学、组织工程等学科领域的不断崛起，以及计算能力、自动化、机器人和人工智能的快速发展，交叉学科正在改变生命科学领域的研究范式以及产业面貌。以纳米生物学为例，这一新兴领域的特点是将物理学、材料科学、合成有机化学、工程学，以及生物学有机的结合在一起，作为一门新学科，它可能具备彻底改变生命科学的潜力。他认为，生物学研究正在往定量方向发展，2013年的诺贝尔化学奖是生物学研究由定性走向定量的里程碑事件。



周如鸿教授致开幕词
 
       布鲁斯·阿尔伯茨教授是知名的细胞生物学家，43年前就出版了大学教材，在过去5-6年中，他不断更新教材，尤其是在数学和计算方面，吸纳了许多年轻科学家的智慧。他认为，生物体十分复杂，但通过计算生物学，并经过复杂与深入的研究，形成反馈的闭环，用量化的方法能更好地解释生命的复杂性。比如，随着计算科学的应用和发展，为我们理解极其复杂的大脑神经元提供了帮助。一个典型例子就是通过果蝇的大脑建模，就能了解人类的大脑。当然还需要各个国家的科学家合作，以尽快取得计算生物的突破。

       阿尔弗雷德·艾侯教授是加拿大计算机科学家，其在编程语言、编译器和相关算法方面的成果显著，也以编撰计算机编程技术和科学方面的教科书而闻名。他认为，通过计算思考和计算方法来解决问题，将在很多学科起到重要作用。比如，计算机科学和IT的快速发展，已经应用到计算生物学、化学、数学、物理等领域。计算思考的两大支柱是抽象和算法，抽象要通过数学模型和词义来实现，算法则像一个菜谱，是一系列行为的编排，随着算力的不断增强，将有望破解人类的智慧和意识。



 阿尔弗雷德·艾侯教授作报告       
 
       詹斯·冈拉克教授是华盛顿大学物理学教授，原来研究的领域是引力物理学，后来他将研究方向转到生物物理学，主要是对DNA纳米孔的测试。刚开始做实验碰到了困难，但随着他将物理和生物结合起来，取得了突破性成果，并由此获得2021年基础物理突破奖。冈拉克教授认为，跨学科的科学研究很有趣，从物理学跨界到生物学，为他带来了很多灵感和启发。



詹斯·冈拉克教授作报告   
 
       埃菲·杰曼诺夫教授是加州大学圣地亚哥分校讲席教授，是当今国际上代数学界的最高权威学者之一，他指出，数学方法正越来越多应用到生命科学领域，统计学和数学对于基因组的研究贡献就是一个例子。他也认为事实上，数学本身也是可以被生命科学、密码学、消费者情绪分析等学科所推进的。他表示，如果说17、18世纪，物理学推动了数学的大发展，21世纪则是生命科学推动数学大发展的世纪。

       詹姆斯·罗斯曼教授来自耶鲁大学，先后涉猎物理学、医学、化学、细胞生物学等学科，是交叉学科的先驱和代表性人物。作为2013年诺贝尔生理学或医学奖得主，他认为，做学科交叉研究并不难，只要大家目标清晰，不同学科的研究者加强协作研究，就能在实践中取得突破。



詹姆斯·罗斯曼教授作报告
 
       马剑鹏教授2018年作为上海市高峰人才引进团队的核心成员加盟复旦大学，与迈克尔·莱维特（Michael Levitt）教授一起创立复旦大学复杂体系多尺度研究院（MRICS）并任院长，研究领域为生物物理，计算生物学及结构生物学。马教授为美国医学生物工程学会会士，美国科学促进会会士，美国物理学会会士，Norman Hackermann化学研究奖获得者。他认为，在当今的生物学中，研究蛋白质动态维度这一主题将是最好的时机，结构可以通过实验或者是计算机预测来确定，但动力学性质只能通过计算机模拟来实现。



马剑鹏教授作报告
 
       张增辉教授是皇家化学学会会士，其研究致力于探索和运用新的算法以更准确有效地进行生物系统研究。他认为，从计算的角度来看蛋白质的相互作用，目前主要有两种研究思路：基于物理模型的理论计算方法，能够提供生物问题的物理机制；另一种是基于大数据，用机器学习的方法来研究。他从目前alpha fold有待提高的领域出发，介绍了利用机器学习来提高蛋白质-配体复合物的结构预测的准确性的方法以及利用物理模型方法来研究新冠病毒与人体细胞受体结合的动力学机制。

       在圆桌论坛中，科学家一致认为，来自数学、计算机、物理学、化学、材料科学与工程学的新思路、新技术与生物学的研究融合以及生物学的定量化研究，正不断推动着现代生命科学的快速发展。以单个蛋白测序为例，以前要一年时间，现在则只要几个小时。同时，计算生物学的发展前景让嘉宾们充满期待，大家认为，生物学交叉研究领域目前最大的突破可能是AI预测蛋白质结构、大数据、人工智能、机器学习等，传统的生物学正在从定性和描述的研究，进入到定量和全局性的研究。



圆桌论坛后合照



迈克尔·莱维特教授（上图中），曹晓风院士（下图左）参与嘉宾讨论     
 
       本次论坛由世界顶尖科学家协会和浙江大学上海高等研究院联合主办，200多位观众现场参加了此次论坛。

王则柯 | 市场经济理念的本土思想资源
Institute of Quantitative Biology, Zhejiang University
Copyright © 2021 浙江大学定量生物中心
粤ICP备09063742号-1
地址：浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
传真：
邮编：310058