博后出站即任985教授!他致力于寻找人类五感世界的最后一块拼图

cdf5af94113a61b5e2312f5dc1e1f980.png

来源:iNature

两年前,闫致强从底蕴深厚的复旦大学生命科学学院“跳”到尚处于新生期的深圳湾实验室,“蜗居”在一栋商业大楼里,和团队在这里寻找人类感知世界的最后一块拼图。

在亚里士多德定义的五种感官中,介导嗅觉、味觉、视觉、触觉的受体基因已被相继确定。其中,科学家关于五种感受体的研究已经3次斩获诺奖。最近一次是2021年两位美国科学家发现的温度和触觉受体。

但人类感知声音的核心——负责听觉转导的离子通道是由哪个基因编码的,一直是个谜。

2020年,闫致强与合作者最终确认了位于耳蜗毛细胞中的听觉转导离子通道,为听觉受体的确定提供了重要依据。现在,他和团队正在围绕这个国际竞争日趋激烈的问题继续展开攻关。

尽管这个经济实力雄厚的沿海城市科研基础仍然薄弱,但他很看好这里的发展前景,因为“各方面支持都很到位”,在不远处一片20多万平方米的科研场地正在规划建设。

b6431b5878b1c152d797e61f1b6ae60b.jpeg

闫致强与团队

“顺风顺水”的科研之路

深圳湾实验室官网上,简单的五行时间线归纳了闫致强过去22年的科研经历。稍一细看便能发现他博士后一出站就跳过助研、副教授等大多数“青椒”的必经之路,成为国内顶尖高校的一名教授。

“与成长环境相比,一个人的人生走向与自己的关系更大。”闫致强这样认为。

闫致强出生自一个普通的山东家庭。2000年高考进入复旦大学后,这个对生命科学懵懵懂懂的青年逐渐对神秘的脑科学产生了兴趣。彼时,中国脑科学研究刚刚起步,缺乏知识基础与专业训练。这个被认为是生命科学领域最终极的问题,一个中国后生能够做得好吗?答案无人知晓。

“那时的想法处于一个‘天真’的状态。以后挣多少钱?买什么房子?这些都没想过,只是按照自己的兴趣自然地向前走。”闫致强回顾说。

初生牛犊不怕虎,大二时他毛遂自荐到杨雄里院士在复旦大学创建的神经生物学研究所,进入李葆明教授实验室里做研究;大三暑假又通过老师引荐,到新成立的中科院神经科学研究所(以下简称神经所)实习。

凭着这股“闯劲儿”,他在神经所接触到了当时最前沿的科学知识和专业训练。更重要的是,在这个作为中科院自主创新试点组建的研究机构中,他结识了很多在神经科学领域做出漂亮研究的海归“大牛”,蒲慕明、饶毅、罗敏敏等都是他生物学实验的领路人。

这段经历顺理成章地开启了他下一阶段的研究历程。2004年,他作为推免生到神经所硕博连读,一年后,他跟着导师罗敏敏来到另一个新成立的创新型机构北京生命科学研究所(以下简称北生所),做嗅觉神经元信息传导研究。这是当时炙手可热的研究方向,2004年关于嗅觉受体分子家族的研究刚刚获得诺奖。

那段时间,闫致强首次证明了嗅球有精确而特异的两侧连接,这是当时第一篇证明前脑有精确而特异的两侧连接的报道。相关研究2008年发表于《神经元》(Neuron)期刊。

漂亮的研究为他赢得了重量级的推荐信。在饶毅、罗敏敏和王晓东三位教授的联名力荐下,闫致强如愿进入美国加州大学旧金山分校和霍华德•休斯医学研究所(HHMI)詹裕农(Yuh-Nung Jan)实验室做博士后。詹裕农与妻子叶公杼(Lily Jan)是美国科学院和美国艺术与科学学院的“双料”院士,在国际神经科学领域有很高的声望,培养了许多知名科学家,饶毅、骆立群等都曾受教于他。

在闫致强眼中,詹裕农先生有着“老派科学家”的风格:完全按照独立科学家培养青年科研人员。“只要看中的人,不管你做什么,他都信任你。你去做什么方向他完全不管,问他具体意见他也不说。你跟他说一个愚蠢的看法,他也不会说不好,而是让你自己琢磨。”他说,“这就像眼看着自己的孩子马上要撞到桌角了,忍着不去提醒,他认为你自己找方向的过程也是建立能力的过程。”

这种成长模式也让该实验室培养的学生出类拔萃,走出去成为教授的就有200多位,这在美国也是极为罕见的。

在这样的培养环境下,闫致强通过读文献、和同事讨论,很快确定了自己的方向,利用果蝇幼虫研究触觉和听觉的传导机制。这两个感觉系统中尚未破解的生理基础的谜团是全球科学家争相探索的前沿问题,也是詹裕农实验室的新方向。

2013年,闫致强关于触觉传导离子通道NompC的研究发表于国际顶尖科研期刊《自然》(Nature),这项他作为第一作者的研究还被录入美国科学院院士、斯坦福大学教授骆利群编写的教科书《神经生物学原理》(Principles of Neurobiology)。不止如此,闫致强和同事在系列研究中构建的以果蝇幼虫为模式生物的研究系统,也引得国际上其他团队跟进。

这些亮眼的成果成为他职业道路上的坚实阶梯。2013年,时任复旦大学副校长的中科院院士金力在闫致强复旦面试时特意与其促膝长谈,讲起当年谈家桢先生为了促进国内科研的进步,不顾高龄专门去美国邀请他回国的故事,以此激励闫致强回母校任教。复旦直接“破格”给这位刚出站的博士后研究员以博导职位。次年,闫致强又获得上海高校特聘教授“东方学者”称号,并获得上海市青年科技启明星计划支持。

接下来几年的科研成绩,闫致强并未辜负复旦和上海市对人才的期许。2019年,他和该校教授服部素之团队、东京大学教授濡木理团队合作,确认了人感受声音振动的听觉首要机械力门控离子通道,解决了已困扰听觉领域近40年的问题。相关成果以封面形式发表于《神经元》杂志。

9008a3f32dc7c551b8d66f4c405a4973.jpeg

闫致强

别人眼里的“顺风顺水”,在闫致强看来,关键是对自己人生方向的思考和个人行为的管理。

像很多人一样,闫致强的科研之路上也曾遇到烦恼。虽然硕士第二年他就在实验中有了重要发现,后来也很快给《神经元》期刊投了稿,但随着时间推移,闫致强感觉到最初认为的“很有意思的”科研生活实际上有些无聊。每天都是做实验、收集数据……琐碎的日常让他觉得枯燥:“我做的研究重要吗?做科研是我想要的生活方式吗?”在阅读感兴趣文章的过程中,他恍悟:“就像罗素在他的著作《幸福之路》所说,枯燥是大多数伟大工作的基础,马克思的《资本论》,也是要坐在那里一点点慢慢写。”

针对科研中遇到的一些可能让人裹足不前的难题,他的口头禅是:“难度大不是问题,做不做才是最大的问题。”博士生阶段的一次实验中,他要在小鼠脑部注射神经示踪染料,注射的地方要局限在脑部约50微米大小,大约只有5~10个细胞这么宽,大家都说这难实现,不去干这件事。他就自己动手,结果做出了重要发现。博士后时期的触觉实验中,世界上会做模式动物幼虫果蝇电生理的人很少,也无处学习,他就和同事独立研究如何解决。

“最关键的是要看清楚自己选择的研究方向”

2020年,闫致强加盟深圳湾实验室,在新的环境里,他和团队继续探索着人类感知世界的最后一块拼图。

“做科研最关键的是要看清楚自己选择的研究方向,选择可以解决的、重要的问题,最好将问题系统化。”他说。

感知生物学作为神经科学最核心的问题之一,就是他认为的一个“务实且重要”的方向。围绕亚里士多德定义的五种感官——视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉的生理机制研究,一直以来都是国际上最前沿的研究领域。其中介导四种感觉的受体基因已被确定,三种已获得诺贝尔生理或医学奖。

视觉研究冲在最前面,早在19世纪,德国生理学家Franz Christian Boll就发现了光受体蛋白视紫红质rhodopsin在视网膜视杆细胞上的表达,之后美国科学家George Wald通过生物化学手段揭示了该蛋白感光的生化反应,1967年获得诺奖。

进入21世纪,美国科学家Richard Axel和当时的博士后Linda B. Buck因为发现嗅觉受体分子家族,2004年获诺奖。

此后,国际上关于其他感官受体的研究竞争日趋激烈。

闫致强在博士后期间的研究核心是触觉受体,2013年他们在研究中发现果蝇触觉受体在人体内不保守,相关结果发表于《自然》杂志;而2014年美国斯克利普斯研究所教授Ardem Patapoutian则发现了人应对机械刺激的触觉受体PIEZO2。最终在2021年,Patapoutian凭此发现和美国科学家David Julius一起分享了当年的诺贝尔生理学或医学奖。

在味觉方面,另外三位美国科学家也在近20年的白热化竞争中于2018年集齐了酸甜苦咸鲜五种基本味觉的分子受体。

而处于亚里士多德五种感官等级序列中仅次于视觉的听觉,其生理机制的最后一块拼图一直未被找到。

事实上,在听觉研究方面,美籍匈牙利裔科学家Georg von Bekesy因为发现听觉器官——耳蜗,已经在1961年获得诺贝尔生理学或医学奖。但听觉受体的发现却困扰了科学家数十年。

闫致强表示,这是因为听觉在五感中是工作机制最为复杂和精巧的。“嗅觉和味觉都是化学反应,相对简单,相关受体与化学分子的结合通过体外培养细胞实验就能证明。听觉则需要感受机械力,要了解把这种力转化为电信号的分子机制。”他解释说,“与触觉相比,声音振动引起的电信号比压力引起的电信号的受体更难捕捉,也需要比触觉更加精巧的蛋白复合体,这在体外培养细胞里很难重构或者筛选。”

过去几十年,听觉科学家们发现TMC1与TMC2基因对人和小鼠听力十分重要,这两个基因在耳聋患者中也被发现,但它们是不是人耳感受声音机械力的门控“开关”却一直不清楚。闫致强和合作者2020年的研究为此提供了一个关键的证据。

不过,闫致强表示,这只是为听觉受体的确定提供了依据,听觉怎么传导、如何感受机械力刺激,这些问题尚未完全解决。这意味着相关的研究仍面临激烈的国际竞争。“国际上有的实验室已经做了二三十年了。不过,我们也处于最前沿。”他笑着说。

尽管对自己和团队有信心,他仍然很拼:有时候像着了魔,可以吃饭睡觉上厕所24小时不间断地想一个问题;也会在实验室干到精疲力尽,直到干不动了才回家休息,连续一年不给自己放假;偶尔觉得自己的生活方式太不健康了,他也会找同事、朋友打打羽毛球、爬爬山,放松一下。“(科研)做得好的人都非常努力,不能只看运气。”他说。

尽管对自己有点“狠”,闫致强对团队成员的要求却没有这么严苛。“真正有兴趣、有能力解决问题,工作的时候全身心地投入把一件事做好,就是这个要求。不用天天工作,做研究就要开心一点。”他说。

1f9fe1d920fe081a088e2ff331a01991.jpeg

闫致强与团队

“这里最好的地方是‘以人为本’”

在深圳湾实验室,闫致强也在拓展其他的研究方向。

他希望,进一步研究听觉、触觉、湿度感觉、渴觉等感觉受体及其工作机制,了解生物体感知外界的密码。同时,了解与上述感觉相关的关键神经细胞群和神经回路,研究其发挥生理功能的机制以及和其他重要生理功能的交互作用。此外,我国是世界上听力残疾人数最多的国家,听力障碍影响着约2780万患者,他盼望能够将相关研究成果转化落地,研究耳聋的致病机理、研发诊断相关疾病的基因和治疗药物。

目前,经过两年的建设,闫致强团队已有4名博士后、1名副研究员,加上与香港大学和香港科技大学的联合培养生已有十余人。不过,他坦言,由于深圳教育基础比较薄弱,目前整个实验室人才储备仍待加强。

“深圳目前最大的问题就是需要积累,就像清华、北大、复旦,教育基础已经有100多年了。但我相信深圳会发展得非常快,因为它在科研、教育方面都支持力度很大,不会让你有‘支援或献身’的感觉。”闫致强说。

他觉得,这里最好的地方是“以人为本”,对科学家采取信任的态度。“这里给科学家经费支持并不是看你项目申请的内容是什么,而是选好人后给你自主权,让你选择看中的东西去做,这是符合科学规律的。”闫致强说,而如果以项目为本,不仅会在各类项目申请中牵涉到科研人员的很多精力,而且很难预测最后的研究结果,因为科学本身是探索性的。

闫致强认为,该实验室另一大优势是行政服务科研的管理模式。譬如由研究员组成的平台建设委员会对仪器购买等拥有决策权,而行政部门则是执行决策的机构,“一切都在围绕科研转”。  

不过,他表示,没有博士生招生资格是深圳湾实验室的痛点。这需要我国教育制度进一步深化改革,让深圳湾实验室以及北京生命科学研究所、北京脑中心这样具有高水平研究的机构可以独立招收博士生。另外,应该让愿意出大力气加强教育和研发的省份拥有更大的招生自主权。例如,深圳经济发达,也乐意在教育、科研事业上投入巨额的资金,但是由于深圳或者广东都不能自主决定是否招收博士生,从而教育和人才资源短缺,从而对深圳发展一流教育,发展世界领先的科研产生了很大的阻碍,长远来讲,对深圳或者广东教育、科研和未来的经济发展都会有不良的影响。 

谈起科研这份职业,闫致强觉得我国科研整体环境和高级研究人员薪资待遇和欧美发达国家已经相差无几。“不要说赚多少钱,生活不错就行。实际上,做科研就业途径也比较多,做得好了可以当教授,也可以开公司。可以说‘进可攻,退可守’,发展并不差,作为职业即使以‘世俗’的眼光看也是不错的。”

“一千个人中有一个人喜欢做科研就够了,中国有14亿人,千分之一就是140万人,足够了。科研不需要那么多人,只需要真正喜欢的人。”闫致强说。

未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)大脑研究计划,构建互联网(城市)大脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。每日推荐范围未来科技发展趋势的学习型文章。目前线上平台已收藏上千篇精华前沿科技文章和报告。

  如果您对实验室的研究感兴趣,欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”

d72d95af061ec0c66d4c018cf992b2ad.jpeg

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/481455.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【实体对齐·BootEA】Bootstrapping Entity Alignment with Knowledge Graph Embedding

文章目录0.总结1.动机2. 贡献方法3.应用场景4.其他模型5.数据集6.效果以下的是组内比较BootEA: “Bootstrapping Entity Alignment with Knowledge Graph Embedding”.Zequn Sun, Wei Hu, Qingheng Zhang, Yuzhong Qu. (IJCAI 2018) [ paper][ code]0.总结 BootEA笔记 BootE…

一项人工智能、化学和分子机器人的交叉研究,加速创新和药物发现,并简化复杂的化学过程自动化...

编辑 | 萝卜皮深入了解各类化学物质的最佳一般反应条件,可以加速创新和药物发现,并使复杂的化学过程自动化且易于使用,对生物医药、材料研究具有重要意义。然而,有机反应的一般条件很重要但很少见,以往识别它们的研究通…

【实体对齐·综述】An Experimental Study of State-of-the-Art Entity Alignment Approaches

文章目录0.总结1.Introduction2.Preliminaries2.2 Scope and Related work2.2.1 Entity Linkingentity disambiguation2.2.2 Entity resolutionentity matchingdeduplicationrecord linkage2.2.3 Entity resolution on KGs2.2.4 EA3.general框架3.1 Embedding Learning Module3…

汽车生产线上的工业机器人是如何工作的?

来源:宝石部落 责任编辑:朱光明 审核人:王颖十年来,随着机器人在制造业的普遍应用,我国工业机器人产业规模快速增长。2021年,我国工业机器人产量达36.6万台,比2015年增长了10倍,市场…

【实体对齐·HGCN】Jointly Learning Entity and Relation Representations for Entity Alignment

文章目录1.动机2.输入输出3.相关工作4.模型4.1 GCN4.2 approximating relation representations4.3 joint entity and relation alignmentHGCN: “Jointly Learning Entity and Relation Representations for Entity Alignment”. Yuting Wu, Xiao Liu, Yansong Feng, Zheng Wa…

Science:海马中如何实现选择性地招募神经元来巩固记忆?

来源:brainnews作者:brainnews创作团队神经元网络活性的标志是选择性地将神经元招募到活跃的集合中,形成暂时稳定的活动模式。在哺乳动物的海马体中这种神经元集合在ripples(~200Hz)振荡期间反复激活,支持空…

往年笔试题

文章目录1 概率1.1 条件概率.每天9点到10点,小明和小红在同一个车站乘坐公交车上班。小明坐101路公交车,每5分钟一班{9:00, 9:05, 9:10, …};小红坐102路公交车,每10分钟一班{9:00, 9:10, 9:20, …},问小明和小红每天相…

量子生物学的未来:量子理论如何帮助理解生命?

导语2022年诺贝尔物理学奖授予了关于量子信息科学的基础性研究。一百多年前,量子革命为我们带来了晶体管和激光,今天,基于量子信息的新技术正在让我们进入一个新的量子信息时代。事实上,已有研究表明,在生命过程中也存…

【量化投资1】

文章目录0.相关包及常识1.股票买卖收益分析2.双均线策略2.1 均线2.2 双均线2.2.1 金叉死叉的获取量化投资0.相关包及常识 股票的买入卖出:最少为一手,100股 tushare open:开盘价格,close:收盘价格 1.股票买卖收益分析 每次至少买入1手最后…

超高效人工光电神经元成真?速度比自然神经元快3万倍,研究登Nature子刊

来源:悦智网作者:Charles Q. Choi翻译:机器之心原文链接:https://spectrum.ieee.org/neuromorphic-computing-superconducting-synapseAI系统越来越受限于为实现其功能的硬件。现在,一种新的超导光子电路问世&#xff…

2022年工业机器人的5大应用行业

来源:工业机器人前言截止至2022年,在中国60%的工业机器人应用于汽车制造业,其中50%以上为焊接机器人;在发达国家,汽车工业机器人占机器人总保有量的53%以上。‍本文梳理了五大应用行…

【java spring学习1】IOC理论,spring用DI实现IOC

狂神说java spring:让java 开发更容易 IOC:控制反转 AOP:面向切面编程(业务面) 2. spring组成和扩展 2.1spring 组成 Sprint AOP ORM:对象关系映射 Context:UI界面、邮件验证等 2.4 拓展 学习路线: spring boot:构…

深度学习以最佳纳米尺度分辨率解决重叠单个分子的3D方向和2D位置,生成蛋白质图片...

编辑 | 萝卜皮偶极扩散函数 (DSF) 工程重塑了显微镜的图像,可以最大限度地提高测量偶极状发射器 3D 方向的灵敏度。然而,严重的泊松散粒噪声、重叠图像以及同时拟合高维信息(包括方向和位置)使单分子定向定位显微镜(SM…

【大数据学习-hadoop1】大数据如何处理

文章目录1. 大数据启蒙1.1 意义1.1.1 查找元素1.1.2 单机处理大数据问题1.2 历史1.3 hadoop1. 大数据启蒙 学习视频 大数据多,复杂度很重要, 内存不够,分治处理IO仍成为瓶颈,多机器并行多机器间通信也可以并行,但仍是…

自动驾驶数据之争,走向合规

报道数字经济 定义转型中国撰文 | 泰伯网 编辑 | 鹿野2015年12月,一辆百度无人车从京新高速到五环进行了最高时速达100公里的全自动行驶,将国内自动驾驶推向大众视野。当自动驾驶产业随时间沉淀驶入商业落地的下半场,百度对这场自动驾驶持久…

【推荐系统算法学习笔记1】基本架构、专有名词、构建流程

文章目录1.架构1.1 大数据框架:lambda 架构的1.2.基本概念2. 推荐模型构建流程2.1 数据2.1.1 数据来源2.1.2 数据清洗、处理2.2 特征工程2.3 算法(机器学习)来源1.架构 推荐算法架构 召回 协同过滤基于内容的基于隐语义的 排序 召回决定了推…

DeepMind专题之创始人访谈|DeepMind创始人Demis Hassabis:AI 的强大,超乎我们的想象...

来源:图灵人工智能作者:黄楠、王玥编辑:陈彩娴导读:DeepMind,位于英国伦敦,是由人工智能程序师兼神经科学家戴密斯哈萨比斯(Demis Hassabis)等人联合创立的Google旗下 前沿人工智能企业。其将机…

世界首个!Meta AI开放6亿+宏基因组蛋白质结构图谱,150亿语言模型用两周完成...

来源:ScienceAI编辑:陈萍、杜伟如今,在蛋白质结构预测领域,各大厂也出现了「百家争鸣,百家齐放」。今年,DeepMind 公布了大约 2.2 亿种蛋白质的预测结构,它几乎涵盖了 DNA 数据库中已知生物体的…

谷歌用AI研发「乒乓球机器人」,4分钟对拉300多次,还能指哪打哪!

一个人怎么练习乒乓球?或许这事你可以问问谷歌。最近,谷歌又玩新花样,这回是乒乓球机器人AI 项目,号称和人类对战时能够连续接球340次?!要知道,让解说员激动到破音的「乒乓球史上最疯狂一球」—…

【网络搜索】学习资料

文章目录1.综述2.相关技术3.课程4. 论文4.1综述召回预训练4.2 相关模型及论文5.书6. 博客6.1 电商搜索QP:Query Processor相关性1.综述 微软综述视频,较老但不过时 2.相关技术 相关技术目录 3.课程 北邮《网络搜索原理》2020 4. 论文 sigir 4.1综…