11月24日消息,日前,在11月19日-20日,2021未来科学大奖周科学峰会正式举办。由于疫情原因,本次活动采取线上为主、线下为辅的形式进行。
科学峰会期间,来自斯坦福大学、北京大学、清华大学、中国科学技术大学、哈佛大学、元禾璞华、华大九天等顶尖科研院所与产业龙头,数十位全球顶级科学家及专家学者,分别围绕生命科学、物理、化学、天文、数学、计算机6大领域,聚焦干细胞与再生医学、RNA生物学、功能性脑成像与干预、量子的人工调控、量子材料、化学与材料、有机合成分子、宇宙起源、宜居星球、深空探测、代数几何、数论、几何拓扑、人工智能与生命科学、芯片等全球挑战性科学议题,分享及探讨前沿学术成果。
在【生命科学】干细胞与再生医学专场中,未来科学大奖科学委员会委员、耶鲁大学Eugene Higgins讲席教授、耶鲁大学干细胞中心创始主任、上海科技大学生命学院创始院长(兼)、美国科学院院士、美国人文与科学院院士、中国科学院外籍院士林海帆,以《Piwi-piRNA 通路: 一个基因调控的新世界》为题进行了学术报告。林海帆院士团队与1998年发现了第一个在动植物界干细胞都起着关键作用的基因家族——PAZ/PIWI结构域基因家族(即PPD家族,又常称argonaute家族),此外,团队也与其他三个实验室同期发现并命名了piRNA。PPD家族在各种非编码小RNA机制中发挥核心作用,其中,PIWI蛋白能与piRNA结合,在生殖细胞与原始干细胞中特异表达,代表了一种能整合基因组里各种序列的全基因组调控模式。
北京大学博雅讲席教授、干细胞研究中心主任邓宏魁以《化学重编程:细胞命运调控的新方法》为题,介绍了利用化学重编程制备多潜能干细胞和功能细胞,利用人多潜能干细胞分化制备肝脏细胞并应用于生物人工肝等研究成果。通过化学重编程对细胞命运进行调控,在体外可以实现功能细胞的制备,用于修复损伤的组织,在体内可以直接促进组织的再生,具有广泛的应用前景。
在【生命科学】RNA生物学,未来医疗新方向专场中,未来科学大奖科学委员会委员、芝加哥大学讲座教授、美国霍华德·休斯医学研究所研究员何川,以《RNA 甲基化在生物医学和农业里的未来前景》为题进行学术报告。2010年何川提出RNA的表观遗传学的概念,发现可逆的RNA修饰如RNA的甲基化和去甲基化能够调控RNA的稳定性和翻译,在动植物中都具有非常重要的生物学功能。这些发现已在促进干细胞扩增以实现骨髓移植等方面证明了其临床的广泛用用前景,推进了细胞治疗进展。同时在农作物生产和草地恢复方面也展现出巨大的应用前景。
美国加州大学圣地亚哥分校细胞和分子医学系教授付向东,在《神经再生:一个异常颠簸的发现之旅》的学术报告中分享了他在非神经元细胞转化为神经元的科研经历。付向东教授长期从事RNA基础生物学研究,大约十年前付教授团队发现,敲降一个RNA 结合蛋白PTB能够将多种类型的细胞转化为神经元。这揭示了一种新的将非神经元细胞转分化为神经元的“减法”策略。
在【生命科学】功能性脑成像与干预专场中,未来科学大奖周Steering Committee委员、未来论坛理事、北京大学李兆基讲席教授谢晓亮在致辞中表示:“随着新的技术手段的进步,我们不仅能在分子和细胞的水平上继续研究,还可以在神经网络和系统的水平上理解脑功能。” 谢晓亮教授也对环节嘉宾进行了介绍:“刘河生教授团队利用功能核磁找出了人脑不同的功能区域,对理解大脑机制进行脑疾病的个体化治疗具有重要意义。李路明教授团队的脑起搏器关键技术系统与应用,攻克了帕金森步态障碍的治疗等世界难题,同时也是我国有源植入医疗器械超越进口实现领跑的成功范例。而高家红教授团队正在研发全新的大脑动态成像仪器,让脑磁信号成为探索人脑奥秘和治疗干预的重要途径。”
在【计算机】人工智能与生命科学专场中,清华大学智能科学讲席教授、智能产业研究院院长,美国艺术与科学院院士,中国工程院外籍院士张亚勤在致辞中表示:“过去四年引入深度学习给生命科学领域带来了快速发展。从一开始ResNET的应用到后来Transformer伴随着很多进展的产出。同时,从序列、结构、功能的研究再到成药需要很长过程。秉持远见、保持耐心,让人工智能加持下的生命科学产生更多突破。”
未来科学大奖科学委员会委员、滑铁卢大学校级教授(University Professor)、加拿大皇家学会院士李明在《深度学习赋能高精度免疫肽段组学和个体化癌症免疫治疗》学术报告中表示:“当一个细胞发生癌变,我们的白细胞抗原(HLA)系统会把一些变异的肽段(新抗原)表达在细胞表面,以通知胞毒T细胞(CD8+ T)来清除这个癌细胞。个体化癌症免疫治疗的关键就是找到这些新抗原,而这正是人工智能取代湿实验室的必然性。我们用深度学习来3倍提高肽段从头测序的精度,从而为个体化癌症免疫治疗铺平道路。”
另外,华大九天CEO杨晓东在《电子设计自动化 (EDA) 技术的过去与未来》分享中表示:“虽然EDA已发展近半个世纪,但半导体产业依然不断面临来自性能、成本、良率、功耗及物理极限的持续挑战。”他指出,集成电路的发展遵循着摩尔定律,摩尔定律的延续需EDA技术的支撑,而设计复杂性驱动整个设计方法的发展,新的应用也催生很多集成电路需求,带动EDA的发展。中国自主研发EDA产业的发展对保障国内半导体产业至关重要,但需要加速和强化人才培养和相关基础科学的研发及投入。他相信,EDA的未来在中国,中国的EDA大有可为。