很荣幸今年入选麻省理工科技评论“35岁以下创新者“榜单。

🔗https://ter.li/05p3ttfg 🔗https://technologyreview.com/supertopic/2026-mit-technology-reviews-innovators-under-35/…

这份荣誉属于我在斯坦福生物工程系攻读博士期间及在弧形研究所共事的众多杰出伙伴。与才华横溢的实验室成员及导师@BrianHie共同开展研究是我博士生涯最宝贵的经历，这些科学成果正是团队协作的结晶。

我的研究始终基于这样一个洞见：生物学运作的设计原理能够被应用于变革医疗、可持续发展、材料科学等诸多领域，而计算建模（包括人工智能）将帮助我们大规模解析这些原理。自然的创新都镌刻在基因组中，而我们对其理解仍有漫漫长路。关于团队如何开发AI来理解与设计基因组，您可以在下方评论中了解更多。

感谢@techreview所有同仁及评委们筹办此次活动，特别致谢@AmyNordrum和@antonioregalado的大力支持。期待看到其他创新者们创造更多精彩成果！

Samuel King

来源：https://www.technologyreview.com/innovator/samuel-king-ai-designed-viruses/?utm_source=tr_social-organic&utm_medium=tr_social&utm_campaign=social&utm_content=socialbp AI能否设计新生命？2025年，斯坦福大学博士生Samuel King用生成式AI模型Evo提出了初步答案——他利用该模型为噬菌体（感染细菌的微型病毒）设计了基因蓝图。

King随后将这些设计打印成DNA链段，并添加到大肠杆菌培养皿中。部分病毒果然奏效：它们复制出新个体，冲破细胞，感染了邻近细菌。

病毒本身并不具备生命特征，因此这尚非AI创造生命的完整案例。但这可能是未来的方向。科学家或许很快就能让AI模型为细菌设计基因组。King认为，模型甚至可能创造出专为生产药物而优化的生命体，或是有朝一日能吸收污染物的生物。定制化病毒也将大有可为，因为病毒已应用于基因治疗领域（https://www.technologyreview.com/2025/09/17/1123801/ai-virus-bacteriophage-life/）。

27岁的King成长于新斯科舍省小镇，父母是渔厂操作员，住处紧邻码头。他曾喜欢用相机探索风景，但高中时期目睹当地渔业受气候变化冲击后，开始关注生物学如何为可持续未来提供解决方案。“吸引我的是基因组设计——自然世界中所有镌刻在基因组里的技术创造了我们周遭的一切，包括人类自身，“King如是说。

目前他的核心课题是：Evo这类AI模型能否为人类揭示生物学新知。先前研究提示，他设计的某些病毒本不应起效，但它们成功运作的事实意味着AI可能发现了新的设计原理。King正深入研究模型内部机制，试图像模型那样理解基因组。“这些模型提供了观察生物学的新视角，“他说，“我们逐渐开始相信这一点。”

Gabriele Corso运用计算机背景开发了可预测新分子（包括复杂蛋白质和新型药物）结构与功能的软件。他将这些工具开源，使全球研究人员都能推进该领域发展。

2024年，谷歌DeepMind发布了AlphaFold3（https://www.technologyreview.com/2025/11/24/1128322/whats-next-for-alphafold-a-conversation-with-a-google-deepmind-nobel-laureate/），这是首个在精度上超越传统物理方法的生物分子AI模型，能解析生物分子的结构及其在人体内的相互作用。当时Corso正与团队开发竞争模型Boltz-1，这是他MIT博士论文的一部分。

在科学家们持续数月的强烈呼吁下，AlphaFold3才向学术界开放（仍存在使用限制）。对Corso等人而言，这些限制令人不适。“这提醒了我们行业的发展方向，“他指出。

于是27岁的Corso采取行动：他发布了开源项目Boltz-1（https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39605745/）。模型所有组件——代码、权重、数据集及基准测试——均免费开放供人修改使用。

Corso并未止步于此。团队随后发布了升级版Boltz-2，以及与OpenAI已停用视频生成器Sora相似但专注于蛋白质生成的AI工具BoltzGen，均采用开源协议。今年一月，他创立公共利益公司Boltz（https://boltz.bio/），持续开发新模型并围绕这些工具创建软件与服务。

据Corso介绍，全球前20大药企、数千家生物科技公司及数十万科学家已在使用基于该研究开发的模型。

“我们所有成果都将保持可及性，“Corso强调，“部分开源，部分通过API提供。我们将持续扩大其可用范围。”

2024年夏，Kyle “KJ” Muldoon Jr.出生时即患有罕见且可能致命的遗传疾病，宾夕法尼亚大学研究团队已准备介入。

临床科学家Rebecca Ahrens-Nicklas与Kiran Musunuru一直在探索针对KJ这类疾病（导致血液氨中毒）的个性化基因编辑疗法。他们意识到KJ将成为首位受试者。

当时在Musunuru实验室读研的Sarah Grandinette（现26岁）“立即投入项目”，在KJ获得基因诊断后即刻开展工作。

她首要任务是寻找适合KJ的基因编辑方法。团队决定采用碱基编辑技术（https://www.technologyreview.com/2026/01/12/1129999/gene-editing-base-edited-baby-personalized-drugs-2026-breakthrough-technology/）——这种基于CRISPR的技术可通过化学修饰DNA单碱基进行编辑。

Grandinette构建了携带KJ基因突变的细胞模型，用以筛选多种碱基编辑方案。据她表示，基于测试结果，团队在KJ出生六周后即向其父母提供了潜在疗法，父母同意接受治疗。

团队随后与制药商合作将研究分子转化为药物，Grandinette开始在携带相同基因突变的小鼠模型中进行测试。

时间紧迫——KJ正在医院等待肝移植，面临不可逆神经损伤风险。小鼠实验显示积极结果后，Grandinette与同事启动猴类药物测试。

这些测试连同其他安全研究均令人鼓舞。团队向美国食品药品监督管理局提交数据后，该机构在一周内批准药物用于KJ。

约七个月大时，KJ开始接受极低剂量治疗，后续数周内增加两次剂量。治疗效果显著（https://www.nejm.org/doi/abs/10.1056/NEJMoa2504747）——医生得以减少其原有用药，最终让他出院。

“他已达成所有发育里程碑，“Grandinette表示（治疗首日曾与KJ会面），“他的状况非常好。”

作为在坦桑尼亚受训的医疗人员，Paschal Kija直面了非洲乡村分娩的凶险。每年该大陆约20万女性死于产时或产后并发症，而这些症状在设备完善的医疗机构本可轻松处理。

最常见的致命并发症是产后出血。通常源于子宫的过度出血，本可通过注射刺激子宫收缩的药物阻断血流来预防。但这类药物需要冷藏，而坦桑尼亚许多诊所缺乏冷藏设备。它们也缺乏处理危重病例的人员，这意味着危重患者必须转院。Kija团队曾竭力抢救但未能成功的一名女性，为接受输血奔波了超60英里。“那是令人崩溃的时刻，“他回忆道。

因此28岁的Kija放弃临床医生职业道路，转而钻研解决方案。培训期间他曾接触过通过腹部压迫减少产后出血的器械，但这些设备过于简陋（基本是裹布）或过于昂贵复杂，不便于培训有限的人员操作。

他与医学院同事James Kalema设计的产品填补了这一空白。Mkanda Salama（斯瓦希里语意为“安全包裹“）包含弹性泡沫与医用级面料制成的腰带，以及手动泵与压力计，便于医护人员快速施加并监测压力。该设备操作简便且成本仅70美元。在Kija团队2023年发表的研究（https://www.eajsti.org/index.php/EAJSTI/article/view/715）中，该包裹在73%的女性受试者身上实现了20分钟内止血。Kija表示，对于轻中度病例，该设备可独立止血；对重度病例，则能为患者转运或现场实施复杂干预争取时间。

Kija创立的初创公司Afya Lead正与联合国人口基金及坦桑尼亚主要政府卫生研究机构合作开展设备临床试验，并已在该国85家医疗机构部署。他期望该设备有朝一日能成为拯救非洲女性生命的标准工具。

Yuancheng (Ryan) Lu痴迷于衰老研究与视觉领域。年龄相关性失明在他家族中遗传，其个人23andMe检测显示存在黄斑变性突变。他也是重获青春（及视力）领域最酷研究成果的缔造者之一。2018年攻读哈佛医学院博士期间，他运用名为“重编程“的年龄逆转技术修复了小鼠的视神经。

如今34岁的Lu在怀特海德研究所研究人类视网膜细胞，并开展预防年龄相关视力丧失的基因疗法，但他的博士成果仍持续引发关注。今年六月，初创公司Life Biosciences宣布将他创造的重编程疗法变体注入一名青光眼患者眼中，作为该方法的首次人体临床试验。

重编程是指将细胞逆转回胚胎状态的年龄恢复过程。2006年日本研究者证明，通过引入OSKM四个关键基因可在实验室触发该过程。这很强大，但以这种方式逆转时钟也伴随风险，例如患者可能罹患癌症。

Lu找到了控制这种效应的方法：他将基因列表精简为OSK——排除了最可能引发危险变化的基因——并聚焦于视神经。其2020年发表于《自然》杂志的成果引发了美国科技亿万富翁对Altos Labs、NewLimit等私营抗衰企业的巨额投资热潮。

在喧嚣声中，Lu一直在实验室潜心研究OSK的真实作用机制。部分长寿狂热者认为人类可活至200岁，Lu并不认同。衰老过程中确实存在太多不可逆损伤。但他承认自己的研究改变了对话方向。“六年前你无法谈论’重获青春’。我们不敢用这个词——会遭到反对，“他说，“但现在人们已接受’分子年龄可被逆转’的概念。”

情绪与大脑活动的关联性长期困扰着神经科学家。常见研究策略是寻找个体经历愤怒、恐惧或性冲动等情绪时被激活的特定神经元。

Aditya Nair通过不同路径——寻找更复杂的信号模式——发现了将微妙脑活动模式与情绪匹配的新方法。该突破有望为抑郁症、焦虑症等精神疾病带来更优疗法。

30岁的Nair将机器学习与钙成像结合（该组合最近才实现数百神经元同步分析），在小鼠下丘脑中发现了与攻击行为直接相关的隐藏模式。

Nair指出，这些模式类似交响乐。若只听单一乐器可能无法领会作曲家意图，但所有乐器合奏时音乐的情感重量便清晰可辨。

Nair不仅发现了这些模式，还展示了如何利用它们诱发情绪——实质是将实验反向运行。例如，当他以特定模式刺激小鼠下丘脑时，便产生了预期的情绪状态。

这促使Nair深入探究情绪相关的神经网络。他发现了神经肽（如加压素和催产素）等化学信使，其运作速度慢于传统谷氨酸信号。他表示，这有助于解释为何愤怒情绪有时比引发它的事件持续更久。

他接下来的挑战是将这些动物模型发现转化为人体应用。尽管距离尚远，但Nair认为这可能为焦虑症等疾病开辟新疗法——通过干扰或修改特定神经模式。

本文已更新以更准确反映Nair的实验性质。

多数X光机通过向患者身体发射电磁辐射，再穿过称为闪烁体的材料（将X光转化为可见光）来成像。这种成像技术数十年来一直是临床必备工具，但存在重大缺陷——提高分辨率需增加辐射剂量。

32岁的Charles Roques-Carmes改进了X光机与CT扫描仪使用的某种材料，将其整体效率提升一个数量级，在无需增加辐射的情况下生成更优质图像。由此他开创了“纳米光子闪烁“新方法。

Roques-Carmes首先优化了闪烁体的表面形态。在2022年《科学》期刊论文（https://www.science.org/doi/10.1126/science.abm9293）中，他与合著者描述了在现有闪烁体上刻蚀间距仅500纳米（约为人类发丝宽度的1/200）的微型凹坑。新设计发出的可见光强度是原设备的十倍，且未增加能耗。

该技术若投入地方医院应用将影响深远。它既能提升X光片质量，又能降低患者受照剂量。这对儿科或高辐射CT（肿瘤学广泛使用）尤为重要。但突破性意义涵盖所有应用闪烁体的领域，包括机场行李扫描仪、高能物理实验及生产线检测。

近年来Roques-Carmes持续深化其设计。