日前，復(fù)旦大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院2022級(jí)本科生邱子杰憑借人工智能技術(shù)在蛋白質(zhì)折疊問(wèn)題上的探索研究，成功入選國(guó)家自然科學(xué)基金青年學(xué)生基礎(chǔ)研究項(xiàng)目（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“國(guó)自然”）。
從?政項(xiàng)目到大創(chuàng)賽金獎(jiǎng)，再到以本科生身份拿下“國(guó)自然”項(xiàng)目，邱子杰的“闖關(guān)”路上有困難與挑戰(zhàn)，也不乏驚喜與突破，讓我們一起走近他的科研進(jìn)階之路——
單序列蛋白折疊的突破
“斷斷續(xù)續(xù)花了數(shù)周時(shí)間準(zhǔn)備答辯，過(guò)程雖然辛苦，但好在結(jié)果還不錯(cuò)。”從PPT準(zhǔn)備、答辯稿撰寫(xiě)到整體排演，邱子杰為國(guó)自然答辯傾注大量精力。當(dāng)然，臺(tái)上的流暢應(yīng)答和從容表現(xiàn)，離不開(kāi)背后扎實(shí)的科研積累與項(xiàng)目本身的價(jià)值。
如何僅憑蛋白質(zhì)的一條氨基酸序列，就能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)其三維結(jié)構(gòu)？邱子杰入選國(guó)自然的研究聚焦于人工智能技術(shù)在蛋白質(zhì)折疊問(wèn)題上的應(yīng)用，致力于解決計(jì)算生物學(xué)領(lǐng)域的一項(xiàng)關(guān)鍵難題。
人工智能興起之前，科學(xué)家們嘗試通過(guò)物理化學(xué)的第一性原理計(jì)算蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，但由于系統(tǒng)過(guò)于復(fù)雜，現(xiàn)有算力難以企及。冷凍電鏡等實(shí)驗(yàn)方法雖能直接觀(guān)測(cè)蛋白結(jié)構(gòu)，但成本高昂，難以廣泛應(yīng)用。
“目前主流的折疊算法，依賴(lài)多序列比對(duì)信息?！鼻褡咏芙忉尩?，這意味著預(yù)測(cè)一個(gè)蛋白結(jié)構(gòu)前，必須從進(jìn)化數(shù)據(jù)庫(kù)中搜索相似序列，構(gòu)建多序列比對(duì)信息后才能輔助預(yù)測(cè)。這一限制導(dǎo)致在許多重要蛋白類(lèi)型上，現(xiàn)有方法難以應(yīng)用，比如抗體類(lèi)藥物設(shè)計(jì)、孤兒蛋白折疊、人工設(shè)計(jì)蛋白預(yù)測(cè)等，而這些恰恰是AI制藥中的重要組成部分。
因此，邱子杰明確研究目標(biāo)：在不使用多序列比對(duì)的情況下，僅憑單條序列推測(cè)蛋白結(jié)構(gòu)?！叭缒軠?zhǔn)確折疊抗體蛋白，就有望在實(shí)驗(yàn)前通過(guò)計(jì)算手段獲得可能的折疊結(jié)果。”
作為抗體類(lèi)和小分子類(lèi)藥物發(fā)現(xiàn)的前期步驟，親和力篩選對(duì)整個(gè)藥物設(shè)計(jì)領(lǐng)域具有直接的應(yīng)用價(jià)值。該研究旨在構(gòu)建一個(gè)有效的基礎(chǔ)模型：“類(lèi)似于DeepSeek-V3是眾多下游垂類(lèi)大模型的基座，一個(gè)優(yōu)秀的折疊模型也可以高效微調(diào)為親和力篩選模型?！?/p>
“必須嚴(yán)格按照分辨率和置信度清洗數(shù)據(jù)，按相似度和時(shí)間節(jié)點(diǎn)進(jìn)行過(guò)濾?！闭n題對(duì)數(shù)據(jù)處理管線(xiàn)要求極高，這對(duì)邱子杰的時(shí)間管理提出更高要求?！拔視?huì)細(xì)致拆解每周任務(wù)，按優(yōu)先級(jí)排序，確保最緊急的工作得到優(yōu)先處理。”課余時(shí)間，邱子杰的身影常常出現(xiàn)在圖書(shū)館或三教等自習(xí)室。
邱子杰與指導(dǎo)老師孫思琦（右）
智能復(fù)雜體系基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù)實(shí)驗(yàn)室青年研究員孫思琦和整個(gè)項(xiàng)目組的支持，在項(xiàng)目推進(jìn)中發(fā)揮了至關(guān)重要的作用?！暗鞍踪|(zhì)折疊的研究成本高，對(duì)團(tuán)隊(duì)的積累也有很高要求?！鼻褡咏芑貞?，正由于整個(gè)課題組都聚焦這一方向，完成了很多前期的環(huán)境搭建和數(shù)據(jù)處理流程，他的項(xiàng)目才得以展開(kāi)。
科研進(jìn)階路：從?政項(xiàng)目到大創(chuàng)賽
邱子杰的科研之路，始于大二時(shí)參與的“復(fù)旦大學(xué)本科生學(xué)術(shù)研究資助計(jì)劃”（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“復(fù)芏計(jì)劃”）。他的?政項(xiàng)目“基于深度學(xué)習(xí)的二級(jí)質(zhì)譜肽段從頭測(cè)序”，是一個(gè)對(duì)蛋白質(zhì)組學(xué)研究至關(guān)重要的AI for Science（AI4S）課題。
大一下學(xué)期，邱子杰參加復(fù)芏計(jì)劃的學(xué)術(shù)下午茶活動(dòng)，這成為他科研啟蒙的起點(diǎn)。
在講座中，他不僅了解到人工智能與生物醫(yī)藥交叉的前沿動(dòng)態(tài)，還結(jié)識(shí)了孫思琦老師課題組的博士生。一番深入交流后，他發(fā)現(xiàn)該組的研究方向和個(gè)人興趣高度契合，和組內(nèi)同學(xué)也非常投緣。于是，他主動(dòng)給孫思琦老師寫(xiě)了郵件，經(jīng)面試順利加入課題組。“如果你對(duì)某位老師或某個(gè)方向感興趣，那里會(huì)是接觸并加入課題組的好機(jī)會(huì)?！?/strong>
在孫思琦老師的指導(dǎo)下，邱子杰申請(qǐng)了?政項(xiàng)目。當(dāng)前，蛋白質(zhì)組學(xué)研究主流的質(zhì)譜信號(hào)解讀方法是數(shù)據(jù)庫(kù)搜索。而他選擇攻關(guān)從頭測(cè)序算法，和西湖大學(xué)蛋白質(zhì)組學(xué)郭天南副教授課題組以及國(guó)家蛋白質(zhì)中心合作，通過(guò)基于測(cè)試時(shí)深度重排序的人工智能算法直接從質(zhì)譜信號(hào)中翻譯目標(biāo)肽段序列，為探索全蛋白序列空間的組學(xué)分析開(kāi)辟新路徑。
從立項(xiàng)調(diào)研、算法創(chuàng)新、工程實(shí)踐到論文撰寫(xiě)，歷時(shí)一年，他以第一作者身份將成果發(fā)表于機(jī)器學(xué)習(xí)頂會(huì)ICML。“復(fù)芏計(jì)劃為我叩響了科研之門(mén)?！鼻褡咏芨锌?，“嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目蒲辛鞒逃?xùn)練，以及兼具批判性與啟發(fā)性的答辯交流，不僅培養(yǎng)了我們的科研思維和方法，也為后續(xù)科研項(xiàng)目奠定了基礎(chǔ)?！?/p>
“孫老師強(qiáng)調(diào)，算法需要瞄準(zhǔn)落地應(yīng)用，解決科學(xué)領(lǐng)域的核心難題，追求更本質(zhì)的突破和顛覆性提升。”這一理念讓邱子杰在科研初期就樹(shù)立起科學(xué)觀(guān)，塑造了他的科研品味。
系統(tǒng)的科研訓(xùn)練之外，邱子杰還在創(chuàng)新賽事中嶄露頭角。大二時(shí)，他與同班同學(xué)金羅智杰組隊(duì)攻克一項(xiàng)利用生成式AI設(shè)計(jì)晶體材料的課題，成果發(fā)表于一區(qū)期刊。之后他作為團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人，牽頭帶領(lǐng)來(lái)自大數(shù)據(jù)學(xué)院、經(jīng)濟(jì)學(xué)院、管理學(xué)院、外國(guó)語(yǔ)言文學(xué)學(xué)院的隊(duì)友們跨學(xué)科合作，以“VQCrystal——基于深度學(xué)習(xí)的晶體新材料發(fā)現(xiàn)算法設(shè)計(jì)”課題獲得“中國(guó)國(guó)際大學(xué)生創(chuàng)新大賽（2024）”全國(guó)總決賽金獎(jiǎng)。
該項(xiàng)目最大的亮點(diǎn)在于結(jié)合AI與材料科學(xué)，聚焦新質(zhì)生產(chǎn)力，未來(lái)有望構(gòu)建連接上下游產(chǎn)業(yè)鏈的生態(tài)系統(tǒng)?！巴ㄟ^(guò)比賽，我們不僅深化了對(duì)多學(xué)科交叉的理解，也提升了將技術(shù)商業(yè)化的能力，學(xué)會(huì)在壓力下整合資源、高效決策?！鼻褡咏苷f(shuō)。
科研上的這些積累，最終匯聚成他申報(bào)國(guó)自然項(xiàng)目的底氣?；赝麃?lái)路，邱子杰認(rèn)為，?政項(xiàng)目如同滴入湖水的甘露，它所激起的漣漪還將不斷擴(kuò)散。
“盡早到實(shí)驗(yàn)室里面去鍛煉。”
如何從科研小白變身科研達(dá)人？邱子杰表示這離不開(kāi)大數(shù)據(jù)學(xué)院的系統(tǒng)培養(yǎng)。學(xué)院學(xué)生背景多元，研究方向涵蓋統(tǒng)計(jì)、人工智能和優(yōu)化算法等，平時(shí)有很多交流機(jī)會(huì)?！袄?，和未來(lái)信息創(chuàng)新學(xué)院張浩副教授團(tuán)隊(duì)使用離散空間的生成式人工智能算法設(shè)計(jì)晶體材料，就是我們?cè)谌粘Ｓ懻撝斜虐l(fā)出的靈感?！鼻褡咏鼙硎?，學(xué)院課程內(nèi)容扎實(shí)硬核，“老師們不僅關(guān)注前沿，教得也好，極大拓展了我的視野?！?/p>
復(fù)旦課程中，林偉老師的《常微分方程》和邵美悅老師的《數(shù)值算法與案例分析》讓邱子杰受益匪淺?！笆谡n內(nèi)容雖然不直接關(guān)聯(lián)人工智能研究，但對(duì)開(kāi)拓思維和強(qiáng)化數(shù)理基礎(chǔ)起到了重要作用?！彼€推薦魏忠鈺老師的《人工智能》課程，“目前本科生能接觸強(qiáng)化學(xué)習(xí)課程的機(jī)會(huì)不多，魏老師愿意帶領(lǐng)學(xué)生入門(mén)，讓我非常受益?！?/p>
“盡早走出課堂，到實(shí)驗(yàn)室里面去。選擇既有科學(xué)價(jià)值又符合個(gè)人興趣的方向，與導(dǎo)師保持密切溝通，不斷完善課題設(shè)計(jì)。”邱子杰如此建議學(xué)弟學(xué)妹們，“科研路上難免遇到苦難，保持耐心和韌性，將每個(gè)挑戰(zhàn)都視為成長(zhǎng)的機(jī)會(huì)，相信這些積累會(huì)在日后開(kāi)花結(jié)果。”
在他看來(lái)，自學(xué)能力、找準(zhǔn)問(wèn)題的能力和工程實(shí)現(xiàn)能力，是科研道路上非常重要的三個(gè)素質(zhì)。他認(rèn)為一種有效的學(xué)習(xí)方式是“反思性學(xué)習(xí)”：在學(xué)習(xí)新知識(shí)時(shí)，先進(jìn)行深入思考，理解核心概念，再通過(guò)實(shí)踐來(lái)驗(yàn)證所學(xué)內(nèi)容是否能實(shí)際應(yīng)用；在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，定期回顧學(xué)習(xí)進(jìn)度，評(píng)估哪些方法有效，哪些需要調(diào)整。此外，他也比較注重與他人交流，通過(guò)討論和分享幫助加深理解知識(shí)點(diǎn)。
當(dāng)前，人工智能領(lǐng)域論文層出不窮，但質(zhì)量參差不齊，邱子杰認(rèn)為，“只有找準(zhǔn)真正有價(jià)值的問(wèn)題，才能做出具有實(shí)際科學(xué)貢獻(xiàn)的工作?！彪S著人工智能對(duì)工程實(shí)現(xiàn)的要求越來(lái)越高，“并非僅憑好的想法或所謂的科研熱情，就能直接做出成果。工程落地的能力，會(huì)影響個(gè)體在科研道路上的發(fā)展。”
展望未來(lái)，邱子杰的目標(biāo)清晰、堅(jiān)定?！澳壳暗恼Z(yǔ)言模型不具備跨科學(xué)領(lǐng)域的通用能力。我希望能打造新的通用大模型基座，讓它能夠理解不同科學(xué)模態(tài)和數(shù)據(jù)，加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)，賦能科學(xué)研究?！?/p>
