跨界创新：青年科学家的AI与生命科学探索之路

——记香港中文大学计算机科学系助理教授李煜的科研之路

在国家大力发展战略性新兴产业、推动科技创新与成果转化的时代背景下，人工智能与生命科学的融合正引领着科研范式的革新，为健康中国战略提供强大助力。在这一浪潮中，29岁的香港中文大学计算机科学系助理教授李煜，正带领团队以独特的跨学科视角，解锁生命科学的奥秘。

作为25岁即担任香港中文大学计算机科学系助理教授，26岁入选福布斯亚洲30岁以下30人精英榜的新锐科学家，李煜站在计算机科学与生物医药交叉领域的前沿。他同时担任美国博德研究所副研究员，并在麻省理工学院和哈佛大学担任访问助理教授与学者，成为中国青年科学家在国际学术舞台上的优秀代表。

李煜不是传统意义上的生物学家，也不仅仅是计算机科学家，而是一位勇于挑战学科界限、将AI技术应用于生命科学研究的创新者。秉承国家创新驱动发展战略的指引，他带领团队勇于探索，用人工智能重新定义生命科学研究方式，在多个领域取得了显著进展，为实现健康中国的战略目标贡献着自己的智慧和力量。

跨学科探索：从生物实验到计算科学的创新之路

李煜的学术之路始于选择。20岁从中国科学技术大学贝时璋生物科技英才班毕业，获得生命科学一等荣誉学士学位后，他面临一个关键抉择：是继续深耕生物学，还是开辟一条创新路径？

"传统生物实验往往耗时长、效率低，一个实验周期可能需要数月，而结果却可能因为微小变量而失败。"李煜回忆道，正是这种亲身经历让他意识到计算方法对生物研究的潜在价值，促使他前往沙特阿拉伯阿卜杜拉国王科技大学深造，攻读计算机专业的硕士与博士学位。

这一决定充满挑战。与那些本科为计算机的同学相比，他面临着巨大的知识差距。"得益于中科大英才班的培养模型，我本科毕业的时候有一定的编程基础。然而确实还是有知识差异，硕士刚开始时，我并没有任何的人工智能背景，但我坚信生物学背景会成为我的独特优势。" 这种坚持不懈的学习精神与跨学科思维为他带来了突破。通过五年的刻苦钻研，李煜不仅掌握了计算机科学的最前沿知识，更重要的是，他培养了将两个领域融合的独特视角，这使他能够发现纯粹的生物学家或计算机科学家可能忽视的问题和机会，并在这一新兴交叉领域取得了显著成果。

2020年，25岁的李煜博士毕业后加入香港中文大学，成为当时计算机系最年轻的助理教授。他迅速组建研究团队，专注于以RNA及药物研发为核心，开发深度学习算法，致力于解决复杂疾病建模、生物分子结构预测、药物设计等医疗健康领域的难题。李煜团队的研究成果在《自然-生物科技》、《自然-方法》等国际顶级期刊发表，彰显了其在国际学术领域的影响力。他的创新性工作得到了《自然》、《科学》、《福布斯》、《麻省理工科技评论》等国际权威媒体的广泛报道，展现了中国青年科学家在全球科技前沿的卓越贡献。

科技攻关：解决生物研究的关键难题

生物学领域与计算机视觉、自然语言处理等AI应用领域相比，面临一个显著挑战——实验标注数据难以大量获取，这成为制约AI技术在生物领域深入应用的瓶颈。李煜教授针对这一问题，于2021年率领团队推出了全球首个以RNA为对象的预训练大语言模型，有效解决了数据稀缺问题，显著提升了多种计算生物学任务的处理能力。

2022年，在第15届结构预测关键评估大赛（CASP）的RNA结构预测竞赛中，李煜团队一举夺得总评全球冠军和全自动化类冠军。这一成绩的背后，是团队开发的创新方法对传统RNA结构预测技术的重大突破。传统预测方法在面对复杂大分子结构时，常常受到计算效率低下、准确性不足以及实验数据缺乏等多重限制。李煜团队的新方法显著提高了RNA结构建模的速度和准确度，使得通过计算方法筛选具有特殊性质甚至药性的RNA分子成为可能。相关研究成果发表于《自然-方法》，展示了人工智能技术在生物学研究领域的巨大潜力。

科技转化：从基础研究到实际应用

对李煜而言，科研的终极目标不是发表论文，而是解决实际问题，服务国家战略需求和人民健康福祉。他深刻理解人工智能不是要取代传统的生物学研究，而是要为其赋能，提高研究效率和准确性。基于前期在RNA结构预测领域的突破，李煜团队开始将目光投向更广阔的应用场景。

他们成功构建了设计特定结构RNA分子的深度学习系统，通过创新性采用高精度预测结构作为扩增数据等策略，解决了RNA结构数据稀缺问题。该系统与美国麻省理工学院合作进行实验验证，相关成果发表于《自然-计算科学》，展现出显著的速度和准确性优势。同时，团队开创性地将深度学习应用于同源序列搜索，无需传统序列比对步骤，大幅提高搜索效率，相关工作发表于《自然-生物科技》。作为实际应用，团队利用类似方法挖掘信号肽，在短短几个月内发现了300多个潜在的信号肽分子。这一数量是过去几十年全球研究者发现的约700条信号肽的重要补充，充分证明了AI算法在生物分子研究中的高效性和应用潜力。

近期，李煜团队在应对抗生素耐药性这一全球性公共卫生挑战方面取得了重要突破。抗生素的广泛使用导致耐药性细菌快速繁殖，使传统抗生素疗效下降。李煜团队将研究重点放在抗菌肽这类不易诱导细菌产生耐药性的新型抗生素上，开发了高效的抗菌肽挖掘工具。该工具成功在动物宏基因组中发现了与已知抗菌肽在序列和结构上显著不同的新型抗菌肽，实验证明其对多种耐药菌株具有良好的抑制效果。

除此之外，团队还致力于传统药物的重新利用研究。针对联合用药这一经典治疗策略，团队通过引入多模态信息，开发了一种癌症联合用药协同作用预测模型。该模型综合考虑药物分子结构、癌症细胞遗传特性及药物与疾病间的复杂关系，能更准确地预测药物组合效果，为癌症治疗提供了重要理论支持，助力健康中国战略落地实施。

科教融合：培养创新型交叉学科人才

作为香港中文大学人工智能医疗（AIH）小组的领导者，李煜深知生命科学的发展需要多学科的共同作用，为此带领团队积极探索计算机科学与生物医药等领域的交叉融合，促进跨学科研究的发展，拓展团队学术视野。他以及团队成员经常前往美国麻省理工学院、哈佛大学、斯坦福大学、英国剑桥大学等世界顶尖高校交流学习，与国际科研团队开展合作研究，为团队带来了更为广阔的学术视野和更多的发展机遇。

在李煜看来，人才培养是学科建设的重中之重，也是科技强国战略的核心支撑。他形成了独特的教育风格：注重启发式教育，鼓励学生主动思考、勇于探索，大胆提出自己的想法；重视培养学生的实践能力和创新思维，让学生在实践中不断提升科研水平；他还经常与学生讨论问题，分享经验，答疑解惑。

这种教育风格得到了学生的认可和回应。在李煜的指导下，多名学生被包括卡内基梅隆大学在内的全球计算机科学顶级名校录取。他指导的博士生获得了香港政府奖学金、国际顶会参会奖学金以及最佳助教奖等荣誉，所指导的4名离站博士后全部获得了内地高校教职。李煜的教学视频在网络平台上拥有2.3万粉丝，扩大了他的教学影响力，让更多对AI与生命科学交叉领域感兴趣的年轻人受益。这些努力让他获得了香港中文大学计算机系模范教学奖等多个奖项，是对其教学成果的肯定。

使命担当：为健康中国贡献科技力量

站在29岁的人生节点，李煜已经取得了一系列研究成果，但他深知，真正的科研之路才刚刚开始。他认为，AI与生命科学的结合有着广阔前景，我们目前看到的只是初步探索。作为新时代的科研工作者，我们有责任也有义务将科技创新成果转化为解决实际问题的有效手段，为国家发展和人民健康贡献力量。

未来，李煜的研究将持续从RNA结构预测拓展到癌症药物开发、渐冻症等罕见病治疗、新型抗生素设计等多个领域，紧密对接国家健康中国战略和"十四五"生物医药产业发展规划。"我们的目标是让AI成为生命科学研究的有力工具，加速新药开发，降低医疗成本，最终造福患者，提升人民健康水平。"

李煜的经历告诉我们，创新常常发生在不同思维的碰撞中。每个人都可以是自己领域的创新者，关键在于敢于打破思维局限，勇于尝试新方向。他对年轻读者说，"无论你是什么专业的学生，都可以尝试学习另一个领域的知识，你会发现意想不到的机会。"

生命科学与人工智能的融合正日益成为推动科技创新和产业变革的重要力量，也是实现健康中国战略的重要科技支撑。期待更多的科研人才投身于这一交叉领域的研究，以科学家精神和家国情怀勇攀科技高峰，为实现科技自立自强的国家战略目标，为我国乃至全球生命科学的发展作出更加突出的贡献。（赵军）

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