矢志创新 | 北京医院 国家老年医学中心举办第十五期“京医荟”

6月27日，北京医院 国家老年医学中心举办第十五期“京医荟”学术交流活动。本期嘉宾是来自清华大学基础医学院的李海涛教授，以及清华大学智能产业研究院的周浩教授。北京医院孙红副院长、张烜副院长、医院相关领域学术带头人及科研人员100余人参加。会议由北京医院刘昱东教授主持。

清华大学基础医学院院长李海涛教授就“Decipher the Epigenetic Code in Health and Disease”（破解健康与疾病的表观遗传密码）作报告，深入浅出地介绍了表观遗传学的研究领域及其发展轨迹，描绘了表观遗传作为塑造生命体复杂多样性的关键力量，并阐释了饮食、代谢、压力等因素与表观遗传修饰间的重要关联，揭示了表观调控的分子本质。李教授还重点探讨了表观遗传改变与人类疾病健康之间的密切关系，如表观遗传因子改变是癌症等疾病的研究热点，为从表观遗传视角理解老年健康与疾病提供了新的思路。

清华大学基础医学院李海涛教授作专题报告

李海涛教授团队长期从事表观遗传修饰识别与调控方面的研究，先后发现并阐明了以一系列不同结构域为代表的表观修饰识别或催化元件发挥功能的生化结构基础，揭示出相关分子事件如何在响应代谢改变与信号传递的过程中，调控基因表达、影响早期发育以及参与肿瘤发生的复杂机制，并成功开展数个靶向表观遗传小分子抑制剂的研发工作。李教授结合团队研究经验，对表观遗传学的科研路径进行了全面的总结和分享，为在场科研人员带来了新的启迪与思考，也为未来老年医学领域的相关研究指明了方向。

清华大学智能产业研究院的周浩教授作题为《面向科学发现的生成式人工智能》的报告，详细介绍了生成式人工智能如何从面向内容创作转向面向科学发现，从语言符号系统跨界到分子、蛋白质以及基因符号系统的过程，展示了生成式人工智能在医学研究领域应用的广阔前景。周教授重点分享了从自然语言理解（NLP）到蛋白质语言理解（PLP）的突破，以及研究团队如何从数据结构、生成算法和基座构建三个方面，克服分子数据特异性带来的重重挑战，实现蛋白质结构预测和设计。

清华大学智能产业研究院周浩教授作专题报告

周浩教授总结了生成式人工智能的发展脉络，从过去的单任务、单数据、单模态，到现在的全数据、全任务、多模态，再到未来可能的通用人工智能和超级人工智能。随着技术的进步，生成式人工智能不仅能够生成更多的创新内容，还将辅助生产的各个环节，甚至推动建立科学发现的新范式。周教授的报告带领大家穿梭于复杂符号系统与人工智能的交汇点，为在场科研人员未来开展研究提供了新的思考和方法学路径。

两位专家的精彩报告赢得了在场科研人员的热烈掌声。在讨论环节，与会人员结合自身科研实践争相向专家们交流请教，获得了很多学术上的建议和启发。最后，张烜副院长再次对李海涛教授和周浩教授两位专家的到来表示由衷感谢，并期待未来开展更多跨领域的交叉研究和创新研究，激发科研人员创新思维，促进老年医学领域高水平科研成果的产出。

撰稿：科研处 刘湘如 张弼

临床检验中心 刘昱东

审校：科研处 张鹏俊

宣传处 孔竞 贺鹏

主编：孔竞 监制：黄贵平

编辑制作：宣传处 贺鹏

关键词： 北京医院 周浩 李海涛