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生物计算时代,医药界“爱迪生”Robert Langer教授给初创业者的几点建议

作者:陈宣合 2021-05-13 15:00

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5月10日,“首届中国生物计算大会” 在苏州金鸡湖畔拉开帷幕,产、学、研、资界专家围绕 “BT&IT” 主题,从各自领域出发,从不同角度探讨生物计算的定义、边界以及 AI 对于生物数据的意义。此次大会由中国首家生物计算技术驱动的生命科学公司百图生科,与致力于 IT 和 BT 交叉融合的创新孵化中心播禾创新共同主办。


在国际视角下的生物计算新孵化专场,美国科学院、工程院、医学院院士,麻省理工学院 David H.Koch 学院教授 Robert Langer 通过视频连线现场,与现场专家们针对生物计算的定义、AI 与生物科学的结合方式、生物计算行业发展等问题展开了对话。

 

Robert  Langer 图片.png

 

嘉宾介绍:Robert Langer 教授在药物传递系统、生物材料、纳米技术、组织工程和再生医学等领域进行前沿研究,素有医药界的“爱迪生”之称。43 岁时,Robert Langer 便以史上最年轻的身份获得了美国三大科学院院士头衔,是 MIT 的13 位学院教授之一、全球组织工程领域的顶级人物,被谷歌学术列为历史上被引用最多的七个人之一,也是美国最有钱的科学家群体中的一员。1995-2002年,Langer担任FDA最高顾问委员会的科学委员会委员,并于1999-2002年担任委员会主席。截至目前,他已经撰写了1,180多篇文章,在全球拥有约800项已发布和正在申请的专利;他还带领着他的学生们创办了 20 多家生物技术和医疗器械领域的公司。

 

以下为对话实录,动脉网进行了不改变原意的修改:

 

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作为一名交叉科学应用领域的先驱,您在把化学工程的技术和知识结合到生物医药领域上有着非常成功的经验。能否请您分享自己关于如何做好科学研究、青年人才发展以及科技行业的发展经验的建议?

 

关于这个话题我可以分享很多的东西,但是我认为这个问题取决于你所处的状态。在我看来,如果你现在是一名高中生或者是本科学生,我认为最重要的部分是打牢基础知识。在这一阶段,学习到扎实的生物学、化学、数学或者物理的基础知识很重要。即使是在博士和博士后期间,坚实的基础训练也是最重要的。

 

但就我个人当时所处的状态来讲,这会是一个不同的答案。在我看来,对大多数人来说,也许是在他完成本科教育之前,别人对他们的评价大都基于他们能否很好的回答别人的问题。比如说你在考试中获得99分或者100分,那只能说明你很好地回答别人的问题。

 

但我认为,那些能在某些领域具有开拓性,最终很成功的人,他们所具备的特征是——能够提出很好的问题。如何能向别人提出好的问题是十分重要的,这与如何回答好问题是不一样的。

 

也许当你处于研究生阶段、或者博士后,或是成为新的教授、再或是刚创业,在很大程度上来说,外界对你的评价取决于你是否能够回答好问题。但是,如果你只能对不重要的事情提供很好的答案,谁会关心呢?所以,给他们创造能提出重大问题的条件是非常重要的。那么我们要如何做到这一点?要学会拓展自己的能力边界。

 

当你真的想弄清楚如何问好问题时,你就像进入了一片未知的水域,因为在你之前没有人问过类似的问题。因此,成为第一个提出这个问题的人,这是十分重要的。

 

此外,拥有出色的导师也很重要,比如当你需要完成硕士或者博士论文的时候。在美国,我发现很有意义的一件事情是找到机会让这些青年学者帮助撰写研究经费申请书。因为在这种时候,我们相当于推着他们去思考。我想,当你开始成为一名年轻的教授时,你应该真正开始思考如何才能提出真正重要的问题。

 

回到刚才所说的第二点,学会拓展自己的科学能力边界也非常重要。以我自己为例,作为化学家,有时人们会问我,你认为你哪些方面做得非常好然后才获得了今天的成就?我认为自己很幸运,当然我也很感恩,但我认为这也与我在博士后期间做了一些与众不同的事情相关——大概是在50年前,我当时是一名化学工程师,我的同学毕业后基本上从事石油行业,他们有高薪工作,那个时候石油化工行业有很多的高薪工作机会。所以当我去面试时也得到了很多的工作机会。但我并不感到兴奋。我认为他们提出的问题并不能在很大程度上改变世界。

 

我最终选择了在医院的外科工作,作为那里唯一的工程师,我接触了各种各样的生物学家,临床医学家,这让我大开眼界,我在那里了解到每个人对医学和生物学的看法都与我不一样。在那个时候,我学习到了很多的知识,在那儿的经历也让我意识到,要不断学习新的知识,而不是单单做同样的一类事情,要学会拓展自己的能力和边界。这仅仅是我自己的经历和思考,为了达到同样的目的你们可以有更多的选择。

 

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假如您现在是一家AI制药企业的管理者,您如何在企业内有效的提升不同背景,比如AI工程师,生物信息学家和生物科学家之间的合作呢?

 

在我的实验室,我会把具有完全不同背景的人们放在一个办公室。在MIT的小会议室,一个房间只能容纳3—4个人。我印象很深,我们有一位很出色的分子生物学家Dan,以及很优秀的化学合成学家David,虽然他们背景不同,但他们成为了很好的朋友。

 

David开发化学合成,Dan发展新的检测,联合成为了一种全新高通量的手段,这种手段为我们产生了新的SiRNA,mRNA,新的高聚物等。所以我认为,把不同背景的人在物理环境层面放在一起,期望他们成为很好的伙伴,这是非常重要的。这一原则在我身上得到了体现。1970年,我和两个好朋友,一位是小儿外科医生,另一位是神经外科医生,我和他们一起开发了组织工程学的一些原理。那是五十年前了,但他们至今仍是我最好的两个朋友,直到今天我们仍在一起工作。所以我认为,有机会在相对近距离的接触到不同背景的人,让他们有机会交流想法、成为朋友,是一件很重要的事情。

 

另一个例子是在罗伯特・科赫研究所。这里包含7门工程学方向,医药科学、生物科学……每个方向里的人才都处于不同领域。我认为这对于帮助人们接触自己不容易接触到的领域是非常有帮助的。

 

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现在有不少新技术是围绕计算机展开的,那么您觉得诸如人工智能或机器学习之类的技术会如何影响生命科学行业?


我认为计算机将会有广泛的应用。在我们的实验室中,我们也一直在使用它来发表论文。科学期刊上发表了很多有关如何改善微球释放性,比如如何预测食品等的相关文章。有一些特别令我兴奋的研究是,能否可以预测出哪种结构对SiRNA,mRNA传递的生物具有最好的兼容性,我认为我们首先需要一个非常庞大的数据库。

 

这就回到了我刚才提出的Dan和大卫的数据库,他们创建了数据库方便计算使用,从而了解到哪些方法是真的有用,你也可以以多种方式将其广泛应用于人工智能。

 

MIT正在建立一所人工智能学院,我认为未来有很多的机会可以利用起来。人工智能使得预测可以变得更快、更好,使得各个研发项目可以进展的更快。

 

 

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您如何看待我们在利用 AI 进行快速预测和预测更精准这两件事中寻找平衡的?

 

我认为核心是要有一个很好、很纯净的数据集,没有污染数据的干扰,否则的话将会弄乱整个数据集。

 

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对现场的学生、青年科研人员,特别是一些交叉科学领域的探索人员,您对帮助他们探索自己的职业方向有哪些建议?

 

向交叉学科探索,也就是拓展你的多学科能力,我认为这很重要。但是你要一直做出色的工作,时刻拥有远大的理想,那些可以改变世界的梦想,做那些可以真正改变世界的工作而不是一些墨守陈规的工作。


这是很不容易的,如你所知,做一些颠覆性不强的工作是非常保险的,很少会失败。但是就我个人而言,我更愿意做高概率会失败但是十分创新的工作而不是追求取得渐进式的成功。


我说的再详细一点,如果你做的是一些颠覆性的工作,你可能会收获很多的批评,这在我的职业生涯中十分常见。我们成立的公司之一Moderna,从成立的开始就收到了新闻界和科学界各种各样的批评。虽然他们可能说得不对,但是你能看到,如果想做一些颠覆性的事情,这样的评论实在是太常见了。

 

因此,我的第二个建议是,如果你想尝试进行一些变革性的工作,你要对将要面对的批评、困难和失败有心理预期。我的建议是不要放弃,继续为了这些梦想而努力。

    

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您刚才提到了Moderna,我们想了解更多您的看法。您是否能分享一两个故事,帮助其他的企业家了解如何才能在生物领域创办一家成功的公司。

 

首先,Moderna拥有一种变革性的技术。其次,我们拥有很好的知识产权保护以及非常优秀的人才,特别是出色的首席执行官Stephane Bancel。

 

需要特别强调的是我们的平台技术。你知道可以不断利用相似的生产方式,以类似即插即用的方式产生现有的9种疫苗的探索,这都是在纳米颗粒领域我们实验室进行前沿探索得到的。所以,基本上你在平台上拥有了 50 种技术,就可以不断地产生不同的东西以及更好的方法。

 

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在初创公司的运营过程中,您对年轻的创始人有什么建议?

 

当你建立一家公司时,主要是科学家和商人之间的合作。还是以Moderna为例来讲,创办该公司很重要的一件事是我们拥有很多优秀的科学家,同时也有远见的卓越商人Noubar。Noubar来自Flagship,具有很好的眼光。此外我们聘请Stephane担任公司的首席执行官。

 

我认为他们合作地非常好,一起规划、勾画出了非常好的公司战略。因此,我认为经营一家成功的公司主要是靠团队,公司在拥有很好的科研团队的同时,也要有优秀的商业团队。

 

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最后一个问题,您如何看待和定义生物计算?

 

用计算机技术和算法来帮助预测不同的生物现象。

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