“开展科学研究时，一定要选择看似无人问津的领域。面对不确定性和挑战时，一定要保持初心。”在今天举行的2025年浦江创新论坛主论坛现场，首位90后科学探索奖得主，北京邮电大学网络与交换技术全国重点实验室主任助理、信息智能与数字健康研究所所长王光宇，作为青年特别讲席的演讲者，带来其团队的最新成果，也分享了科研过程中的感悟。以下为部分实录：
北京邮电大学网络与交换技术全国重点实验室主任助理、信息智能与数字健康研究所所长王光宇在浦江创新论坛演讲（袁婧/摄）
我们可以看到，生物医学和生命科学的发展，实际上都是伴随着研究方法、技术的革新，比如说X光成像技术、测序技术的发展。
但是在这个过程中，我们会发现，在传统的医学研究中，面临着从研发到转化的一系列瓶颈。以肿瘤研发为例，一款创新药的研发，实际上研究链条非常复杂。这也促使我们去思考是否可以通过一些新的信息智能的手段，加速我们对生命系统和疾病机理的系统解码。
近年来，我和我的实验室一直围绕着数字生命解码这个领域，开展了一些交叉研究。解码，实际上源自信息科学领域，是指如何把信号从编码状态还原成有意义的信息。
在生命科学领域，我们希望可以通过人工智能或一些计算手段，把传统医学研究中观测统计到的生命信息，能够整合起来，支撑我们去做更好的可表征、可预测和可调控的科学智能工具。
围绕这个领域，我和我的团队近年来在做一些初步的探索和实践，接下来进行简要介绍。
在数字生命建模基座方面 ，我们研发了生物医学大语言模型MedFound，拥有1760亿参数。模型开放发布以来，受到了国际同行的认可，也在Nature Medicine进行了发表。
我们还提出了知识规则引导的偏好对齐统一框架，支撑医疗多场景可靠推理能力。
在疾病机制解码方面，我们提出了通用的蛋白质交互分析与推理框架Unibind，将蛋白质建模为多尺度图结构，并结合双路径神经网络提取交互过程中的几何与能量特征，实现免疫逃逸、病毒进化等多任务的高精度预测。
此外，我们提出了序列-三维结构驱动的蛋白质-RNA预测框架CoPRA，为解析复杂疾病机制中的RNA调控网络提供了有效工具。
在临床认知工具层面，我们研发了一个多中心可泛化的疾病早筛和动态评估工具。通过工具，面向常见的慢性疾病，我们进行智能分析，可以挖掘一些慢病的风险标志物，及早进行风险评估。
我们还提出了给予患者模型的强化学习新框架，通过隐状态约束并引入专家决策知识，解码个体健康状态与演化诡计，作为慢病患者的个性化治疗与智能管理工具。
在这个过程中，我们提出了非常多的性能优异的算法。我们的训练模型，全球下载量已经超过了300万次，希望借此推动人工智能的生态开源和国际研究合作。
最后，作为交叉学科领域研究的从业者，我想给大家分享普利策得主Edward O. Wilson在一封信里提到的一句话：我们在做研究的时候，一定要选择一些无人看似无人问津的领域，秉持着毅力和勇气，在整个科学探索中肯定会遇到很多的不确定性和挑战，但是我们要保持初心，坚持去做以重大问题驱动的研究，才有可能去发现、去体验科学发现的快乐。
未来，我们希望，通过我们团队的不断深入研究，能够真正构建面向数字生命解码的科学智能工具，能够围绕人类的重大疾病正规配资之家，例如肿瘤等，实现从机制认知到诊疗智能化的新路径，经过我们一代代年轻人的努力，能够共筑人类生命和健康的共同体。
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