对话何川:表观遗传、农业革命与AI时代的科学家|What's Next
- 2026-05-12 09:23:04
对话何川:表观遗传、农业革命与AI时代的科学家|What's Next
访谈｜魏凡杰（中）、李春园（左） 嘉宾｜何川（右），中国科学技术大学8912校友 本期访谈嘉宾：
本文将以何川教授的主要观点作为整体的篇章来呈现，他为我们描绘了一幅从实验室通向未来的图景： 01 DNA 上的“齿轮”与生命的千变万化 02 即将到来的「第四次农业革命」 03 小心 AI 将拉大「顶尖与普通科学家」的差距 04 科学家的首要使命是「实验室创新」 以下是本期访谈的精华内容（后续我们也将陆续发布视频版、音频播客，敬请期待）。 
DNA 上的“齿轮”与生命的千变万化 未来启点：作为表观遗传学领域的世界级科学家，您能给我们做一个简单的科普：到底什么是表观遗传学？ 何川：其实表观遗传学比较容易理解。我们人体大概有 200 多种不同的细胞形态，总数有几十万亿个细胞。但是，这些细胞都是从同一个受精卵发育而来的。也就是说，这几十万亿个细胞里，DNA 的序列模板基本上是一模一样的。 既然 DNA 序列一样，那为什么有的变成了皮肤细胞，有的变成了神经细胞？表观遗传学起了很多作用。 可以把 DNA 想象成一把钥匙，它不是平的，上面有齿轮。虽然钥匙的长度和形状（序列）是一样的，但是上面的齿轮（修饰）可以千变万化。在我们的几十万亿个细胞里，虽然 DNA 模板一样，但上面的“齿轮”——也就是 DNA 上的修饰——是不一样的。正是这些不一样的修饰，赋予了每一类细胞各自的特异性。 除了 DNA 上有“齿轮”，包裹 DNA 的组蛋白上也有各种修饰。这些修饰共同编码了生命的复杂性。 未来启点：您在 RNA 表观遗传学方面取得了巨大的突破，这又是怎么一回事？ 何川：生物学的中心法则是：DNA -> RNA -> 蛋白质。过去大家知道 DNA 和蛋白质（组蛋白）上有修饰，但我们在 2010 年提出，RNA 上可能也有类似的修饰“编码”。 也就是说，RNA 不仅仅是一个线性的、简单的模板，它上面也有类似的“指纹”或“齿轮”。我们最初发现，这些修饰可以影响 RNA 翻译成蛋白质的过程。最近我们发现事情比想象的还要复杂——染色质上不仅有 DNA 和组蛋白，还有 RNA，而 RNA 上的这些编码，甚至可以反过来调控染色质，调控基因的表达。 所以，在中心法则的每一个环节——DNA、RNA、蛋白质，都有表观遗传修饰在发挥作用，赋予细胞特异性。 未来启点：这项研究在实际应用中有哪些场景？ 何川：应用场景非常多。比如干细胞的分化和发育，从一个干细胞变成成体细胞的过程，表观遗传发挥了重要作用。 另一个重要的方向是免疫系统。我们发现，在肿瘤微环境中，肿瘤生长会抑制旁边的免疫反应。而我们要做的，就是消除这种免疫抑制，提高免疫治疗的效果。 还有一个很有意思的领域是神经科学。记忆的形成其实是一个外部信号刺激神经，然后重新编码基因表达的过程。 我们发现 RNA 修饰对记忆形成至关重要。比如我们做过实验，有些基因你把它消除后，没有任何表型变化，但是长期记忆就不存在了。未来在阿尔茨海默病等神经退行性疾病的治疗上，表观遗传学可能会有很大的意义。 
未来 5-10 年：即将到来的第四次农业革命 未来启点：站在当下，您能不能预测一下，未来 5 到 10 年，在您关注的范围内，哪些方向可能会出现大的突破？ 何川：除了大家常说的脑机接口、RNA 药物，我想说一个稍微“土”一点的领域——农业。我们可以回顾一下农业与人类文明的协同作用。 如果你看过去上万年的这几次农业革命，无论是驯化、转基因还是杂交育种，本质上都是在针对基因组进行改良——在基因组上找突变，找更好的品种。 未来启点：那下一波革命会是什么？ 何川：我觉得未来 5 到 10 年，我们可能会进入另一个农业革命。 这一次，我们将真正利用现代分子生物学的手段，特别是对表观修饰底层原理的理解，进行定向育种，甚至定向的基因编辑，这对于应对未来的挑战意义重大。 比如通过表观遗传学的手段，提高农作物对干旱、高温等极端环境的应激反应能力（抗逆性）。我们实验室已经发现，我们可以通过调控植物内源的基因来改变染色质，从而获得稳定的优良性状。这方面的潜力是非常巨大的。 
小心 AI 将拉大「顶尖与普通科学家」的差距 未来启点：现在 AI 的发展非常迅速，您觉得 AI 对科研和人才培养带来了哪些改变？ 何川：AI 已经变成了一个强大的工具。以前我们做科研，可能用搜索引擎搜索信息；现在，我们可以用 AI 来总结规律。 举个例子，以前找一个小分子抑制剂，可能要先筛选几十万个化合物，后面不停的做好多轮各类衍生物，工作量巨大。现在利用 AI，我们可以在最初筛选和后续实验测试基础上进行归纳总结，快速筛选出几十个或几个高潜力的分子去做功能研究。速度极大增加，工作量极大减小。 未来启点：听起来 AI 极大地赋能了科研？ 何川：但我这里也想泼一盆冷水。 AI 在晶体结构、语言、图像这些规律清晰的领域非常强大。但是，一旦进入到一些机理尚不明确、存在诸多争议观点的科学领域，AI 给出的结论往往也不够准确，甚至可能是误导性的。 所以我个人感觉，如果我们不去认真思考如何应用 AI，如何教育学生正确使用 AI，可能会把真正的顶尖科学家和普通科学工作者之间的差距拉大。 未来启点：为什么会这样？ 何川：因为在 AI 时代，更需要你有对科学本质的深刻洞察力。 顶尖科学家，能透过 AI 给出的海量信息和表层结论，看到内部的本质，这需要长期的训练和深厚的科学素养。而如果缺乏这种判断力，很容易被 AI 误导，甚至因为有了 AI 而变得偷懒，失去了创造力。 未来启点：那在这样的时代，您在培养学生时最看重什么素质？ 何川：我有三点非常看重： 第一是好奇心。科学研究是一个枯燥漫长的过程，没有好奇心很难坚持到底； 第二是责任心。在实验室里，对自己、对别人的项目负责至关重要； 第三是执行力。聪明人很多，但能把想法落地的执行力是稀缺的。 其他的视野、胸怀我可以慢慢培养，但这三点是根基。 此外我还想补充一点，「聪明」跟「智慧」是两回事。聪明人很多，但有智慧的人没有那么多。当你真正了解到科学无穷无尽的疑难时，人会变得很谦虚。只有谦虚，才能愿意跟别人合作。所以我们在培养青年科学家时，非常看重他是否能融入团队，是否具备这种谦虚合作的智慧。 
科学家的首要使命是实验室创新 未来启点：您不仅是科学家，也有丰富的创业经验。您觉得在创业过程中，科学家应该扮演什么角色？ 何川：科学家最重要的使命，还是在实验室里做创新。这是科学家的主业，真正的创新永远是稀缺的。 创业是很多科学家的梦想，但失败的成本很高。科学家创业失败，损失的是名誉、信用和时间。如果能尽早通过与工业界的交流，理解创业的难度，就能大幅降低这种失败的成本。比如，我建议青年科学家可以去创业公司做 Volunteer Consultant（志愿者顾问），去亲眼看看成功的公司是怎么做的，失败的公司又是怎么失败的，这种实战经验非常重要。 未来启点：芝加哥大学在推动科研转化方面有什么经验？ 何川：我们正在推行一种“防火墙”模式。 左边是基础科研，目的是发现新知识；右边是转化，目的是商业化，这两边的管理逻辑完全不同，中间必须要有防火墙分开。但是，关键在于建立一个渠道，把左边的成果筛选到右边去，同时让左边的科学家意识到，右边的商业化运作和左边的科研一样复杂，需要尊重专业的商业人才。 未来启点：您觉得未来会有新的科研转化范式吗？ 何川：我觉得未来可能会出现一种新的模式：实验室+快速概念验证。 以前是拿几千万美元建个公司去验证，以后可能会更多地结合实验室资源，进行快速、低成本的早期验证。 这里面可能会诞生一类新的服务公司——AI 赋能的 CRO（合同研究组织）。它们专门服务于科学家，利用 AI 技术帮助科学家快速完成早期的分子发现或验证，然后对接给大药企或资本。 这种模式可以大幅降低科学家创业的门槛和试错成本。因为针对一个科学家去孵化一家公司成本很高，但如果用 AI 赋能的 CRO 去服务 100 个、1000 个科学家，效率就会产生质变。 
我们正处于一个剧烈变革的时代。
AI 的爆发、生物技术的突破……都在重塑我们对未来的认知。为了探索这些变化背后的底层逻辑，我们发起了「What's Next」系列访谈。
我们希望通过与顶尖科学家、创业者和投资人的深度对话，去寻找未来的方向性答案——下一个范式是什么？下一个机会在哪里？
何川，芝加哥大学 John T. Wilson Distinguished Service Professor、霍华德·休斯医学研究所（HHMI）研究员，也是 RNA 表观遗传学（表观转录组学）领域的主要开创者之一。
2011 年，他的实验室通过发现首个 mRNA m6A 去甲基酶，首次证明 mRNA 甲基化是可逆的。提出的“可逆 RNA 修饰/ RNA 表观遗传学”概念显著改变了人们对基因表达调控和中心法则在 RNA 层面传统认识的观点。
作为表观遗传学领域的顶尖科学家，何川教授不仅在基础科学领域取得了开创性成果，也对从微观的分子生物学到宏观的农业革命、AI for Science 以及人才培养有着深刻的洞察。
第一次农业革命。是人类开始定居，因为要种东西，这直接导致了城市和文明的产生； 第二次是工业革命。有了农具和更高效的生产方式，农业变成了商业行为； 第三次是绿色革命。包括杂交水稻、矮秆小麦等育种技术，支撑了地球庞大人口的生存。
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