过去十年里，新的跨学科研究不断发展，对世界产生了重大影响，尤其是生命科学领域。合成生物学、纳米生物学、生物信息学、计算生物学、组织工程等学科领域不断崛起，一种新的研究模式——交叉学科正在形成，它将工程、物理科学和生命科学结合在一起，对学科发展产生重大变革。在10月31日举办的世界顶尖科学家生命科学3.0与交叉研究论坛上，来自世界各地的专家分享了他们对生命科学和跨学科研究的看法。
AI变革生命科学，但基础研究同样重要
以纳米生物学为例，这是一门将物理学、材料科学、合成有机化学、工程学和生物学相结合的新学科。2021基础物理突破奖得主詹斯·冈拉克就是纳米生物学领域的杰出代表。其创新性地将物理学和生物学将结合，研发出了纳米孔测序技术，有望成为下一代DNA测序的前沿技术，目前正处于商业化开发过程中。
但要论近年来对生命科学影响最大的技术，一定非人工智能莫属。
“过去需要花十多年时间才能开发出一个汇编器，但现在我的研究生一学期就能做一个。”2020年图灵奖得主阿尔弗雷德·艾侯说，究其原因，是过去几十年计算机算力发生了翻天覆地的变化，大大提升了生物学的研究能力。
AlphaFold 2就是人工智能技术改变生物学的典型案例。上海纽约大学教授、华东师范大学教授张增辉认为，传统的生物学研究方法往往只能定性描述，所以生物学被拆分成免疫学、生物化学、细胞学等子学科，但也导致各自领域的科学家缺乏全局观。而AlphaFold 2等工具可以帮助科学家从局部的定性研究转向全局性的定量研究。百万级的蛋白数据可以轻松借助AlphaFold 2完成分析，结构生物学家需要几个月才能完成的蛋白结构建模，计算机只需要几个小时就可以完成。当然，AlphaFold 2也有其局限性，如对蛋白相关结构中缺失的数据以及动态变化过程等依然束手无策。
但生物学未来的发展之路还有很长，未解之谜还有很多。
2016年拉斯克医学特别成就奖得主布鲁斯·阿尔伯茨是一位生物化学家和细胞生物学家，他坦言，一开始从未意识到生命的化学特性如此复杂。他的研究领域是计算生物学，是转化医学的一部分，通过量化的方法来理解细胞的复杂特性。但由于细胞结构过于复杂，直到现在也不能理解所有基因的工作原理。
他提醒说，如果科学家过多关注转化医学，“赶时髦”研究交叉学科，就像是“用小学一年级的词汇和经验来理解莎翁的作品。”在他看来，如果一味注重转化医学和应用，忽略了基础研究的积累，同样不可取。
跨界人才培养：不要给科学的未来设限
当交叉学科日益成为科学研究的重要方向，跨界人才的培养问题也被提上日程。
什么是未来科学家可以深入关注的交叉学科研究方向？作为计算机科学家，阿尔弗雷德·艾侯认为，脑科学将是最具价值的交叉学科之一。
尽管近年来计算机技术迅速发展，但对人脑神经网络的运作机理研究进展依然缓慢。人类的大脑有千亿个神经元，可以以极低的功耗、卓越的容错性和强大的鲁棒性处理问题，是计算机科学发展的未来“金矿”。他说：“人脑一定是使用了某种复杂算法，但我们对其一无所知，如果对其加以研究和理解，或许可以建立新的计算范式，突破现有计算方式的局限，为未来计算机的发展铺平道路。”
2013年诺贝尔生理学或医学奖得主詹姆斯·罗斯曼则不愿给未来设限。“我不愿意对学科的未来做预测，所有的预测可能最后都会大错特错。”他常建议年轻科学家，不要盲目听从前辈科学家的意见，因为他认为前辈科学家也无法解答未来的问题，与其给未来设限，不如给予年轻科学家充分的自由和充足的资源，放手让他们去探索。
布鲁斯·阿尔伯茨也认为，年轻科学家要承担起下一代科学领袖的角色，追求高质量的科学，就必须遵循自己的科研兴趣。但一些探索性的科研领域前期往往很难发表很多论文，需要对现有的科研评价体系进行改革和重新设计。他直言：“要求一年发多少篇论文的评价体系，只会培养糟糕的科学家。”(作者：刘禹）
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