从 1760 亿参数模型到生命解码新路径 ——90 后科学家王光宇的科研坚守

　　“开展科学研究，要敢于选择看似无人问津的领域;面对不确定性与挑战，更要守住初心。” 在 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兼信息智能与数字健康研究所所长王光宇，以青年特别讲席演讲者的身份，不仅带来了其团队在 “数字生命解码” 领域的最新突破，更分享了深耕交叉学科的科研感悟。以下为演讲部分实录：

　　(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)

　　生物医学与生命科学的每一次跨越式发展，几乎都伴随着研究方法与技术的革新 —— 从 X 光成像技术的诞生到基因测序技术的成熟，莫不如是。但在传统医学研究中，“从基础研发到临床转化” 的瓶颈始终存在。以肿瘤创新药研发为例，其研究链条之复杂、周期之长、成本之高，一直是行业难题。这促使我们思考：能否借助信息智能的全新手段，为生命系统与疾病机理的系统解码按下 “加速键”?

　　近年来，我和团队便聚焦 “数字生命解码” 这一交叉领域深耕。“解码” 本是信息科学的核心概念，指将编码状态的信号还原为有意义的信息。而在生命科学领域，我们希望通过人工智能与计算技术，整合传统医学研究中观测、统计到的海量生命信息，构建出可表征、可预测、可调控的科学智能工具，为医学研究与临床实践提供新范式。

　　围绕这一目标，我们开展了三方面的探索与实践：

　　其一，筑牢数字生命建模基座。 我们研发了参数规模达 1760 亿的生物医学大语言模型 MedFound，该模型开放发布后获得国际同行广泛认可，相关成果已发表于《Nature Medicine》。同时，我们提出 “知识规则引导的偏好对齐统一框架”，为医疗多场景下的可靠推理能力提供了核心支撑。

　　其二，攻坚疾病机制解码难题。 我们构建了通用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，通过双路径神经网络提取交互过程中的几何与能量特征，实现了对免疫逃逸、病毒进化等多任务的高精度预测。此外，还提出序列 - 三维结构驱动的蛋白质 - RNA 预测框架 CoPRA，为解析复杂疾病中 RNA 调控网络提供了有效工具。

　　其三，研发临床认知智能工具。 针对常见慢性病，我们打造了多中心可泛化的早筛与动态评估工具，能够挖掘慢病风险标志物，实现早发现、早评估。同时，提出基于患者模型的强化学习新框架，通过隐状态约束与专家决策知识引入，解码个体健康状态及演化轨迹，为慢病患者的个性化治疗与智能管理提供助力。

　　值得欣慰的是，我们团队提出的多款算法性能优异，相关训练模型的全球下载量已超 300 万次。我们希望以开源生态搭建桥梁，推动人工智能在生物医学领域的国际研究合作。

　　最后，作为交叉学科的研究者，我想分享普利策奖得主爱德华・威尔逊(Edward O. Wilson)的一句话：“做研究要选择看似无人问津的领域，秉持毅力与勇气。” 科学探索从来充满不确定性与挑战，但只要守住初心，坚持以重大问题为导向，就一定能体会到突破的快乐。

　　未来，我们团队将继续深入研究，力争构建起完善的数字生命解码科学智能工具，围绕肿瘤等人类重大疾病，开辟从机制认知到诊疗智能化的新路径。也期待与更多年轻人一道，以代代接力的努力，共筑人类生命健康共同体。