祝贺！9位生物技术新星入选“35岁以下科技创新35人”榜单

Boltz

人工智能正在快速改变分子研究，而Gabriele Corso博士希望让这场变革惠及尽可能多的科学家。在麻省理工学院攻读博士学位期间，他参与开发了用于预测生物分子结构和相互作用的AI模型Boltz-1。Corso博士选择将Boltz-1完全开源，包括代码、模型权重、数据集和基准测试，任何研究人员都可以自由使用和修改。

此后，他和团队又推出了Boltz-2，以及能够生成与特定分子靶点结合的蛋白质的生成式AI工具BoltzGen。今年1月，Corso博士进一步创立Boltz公司，希望围绕这些模型持续开发新的软件与服务，同时坚持尽可能广泛地开放相关工具。据Corso博士介绍，目前全球前20大医药公司，以及数千家生物技术公司和数十万名科学家，均已在使用基于其团队研究成果开发的模型。对于他而言，开放不仅是一种软件开发模式，更是一种推动生命科学创新扩散的方式。

Sarah Grandinette，26岁

宾夕法尼亚大学（University of Pennsylvania）

Sarah Grandinette博士参与完成了一项极具开创意义的工作——为一名患有罕见且可能致命的遗传疾病的婴儿开发个体化基因编辑疗法。患儿Kyle “KJ” Muldoon Jr.出生于2024年，其遗传疾病会导致有毒的氨在血液中积累。确诊后，Grandinette博士迅速加入项目，希望利用基于CRISPR技术的碱基编辑，为这名患儿量身设计治疗方案。

她首先构建携带KJ遗传变异的细胞，并利用这些细胞筛选多种碱基编辑方法。患儿出生仅约6周后，团队就确定了一种潜在治疗方案。随后，团队将研究分子转化为可用于治疗的药物，并在携带相同遗传变异的动物中开展研究。在小鼠、猴及其他安全性研究取得积极结果后，将相关数据提交美国FDA。随后，团队向美国FDA提交单例患者扩展使用IND申请，并在一周内获得批准。KJ约7个月大时开始接受治疗，此后医生得以减少其原有药物的使用，并最终让他出院。一个为单个患者量身打造的治疗方案，也由此成为个体化基因编辑迈向临床的重要案例。

Paschal Kija，28岁

Afya Lead

在坦桑尼亚接受医学培训期间，Paschal Kija先生亲眼看到了产后出血对女性生命造成的威胁。在非洲，每年约有20万名女性在分娩期间或分娩后不久死亡，而产后出血是最常见的致死性并发症之一。部分常用药物需要冷藏，而当地许多基层医疗机构缺乏相应条件，病情严重患者的转运又需要时间。一次未能挽救产妇生命的经历，让Kija先生决定不再继续传统的临床职业道路，转而寻找一种更简单、更实用的解决方案。

他与医学院同学James Kalema先生共同设计了Mkanda Salama，这是一套由弹性泡沫和医用织物制成的压迫带，并配有手动泵和压力表，医护人员能够迅速施加并监测腹部压力，成本仅约70美元。Kija团队2023年发表的一项研究显示，该装置帮助73%的女性在20分钟内控制产后出血。如今，他创立的Afya Lead正与联合国人口基金及坦桑尼亚主要的政府卫生研究机构合作开展临床试验，该装置已在当地85家医疗机构投入使用。Kija先生希望，有一天它能够成为非洲基层医疗机构挽救产妇生命的常用工具。

Samuel King，27岁

斯坦福大学（Stanford University）/Arc Institute

人工智能能够设计一种全新的生命体吗？Samuel King先生给出了一个初步答案。2025年，还是斯坦福大学博士生的King先生利用生成式AI模型Evo设计噬菌体的基因蓝图。噬菌体是一类能够感染细菌的微小病毒。随后，他将AI生成的设计制备为DNA链，并把这些DNA加入大肠杆菌培养体系。令人惊讶的是，其中一些设计能够组装成新的病毒颗粒，从细胞中释放，并继续感染周围的细菌。

由于病毒通常不被视为能够独立存在的生命体，这还不能称为真正意义上的“AI创造生命”。但这项工作展示了生成式AI直接参与基因序列设计的潜力。King先生认为，未来类似模型甚至可能设计出能够生产药物或吸收污染物的生物系统。

吕垣澄，34岁

怀特黑德生物医学研究所（Whitehead Institute）

如果细胞的年龄可以被部分逆转，一些与衰老相关的疾病是否也可能因此得到治疗？吕垣澄博士多年来一直在探索这一问题。2018年，在哈佛医学院攻读博士学位期间，他利用一种被称为“重编程”的方法修复了小鼠视神经，并于2020年将相关研究发表于《自然》。如今，他在Whitehead Institute研究人类视网膜细胞，并继续探索通过基因治疗预防年龄相关视力丧失的方法。

细胞重编程通常可以通过OSKM四种重编程因子让细胞回到更加年轻的状态，但完全重编程也可能带来包括肿瘤在内的风险。吕博士将其中可能造成危险变化的一种因子去除，仅使用OSK，并将研究重点放在视神经上。今年6月，Life Biosciences宣布，在相关方法的首次人体临床试验中，研究人员已经向一名青光眼患者眼内注射基于吕博士研究开发的重编程疗法。相比追求极端延长寿命，吕博士更关注一个现实问题：能否通过改变细胞的分子年龄，改善特定的年龄相关疾病。

Aditya Nair，30岁

南洋理工大学（Nanyang Technological University）

愤怒、恐惧等情绪究竟如何产生？传统神经科学研究常常寻找在特定情绪出现时被激活的单个神经元，而Aditya Nair博士选择观察更复杂的神经活动模式。通过将机器学习与钙成像技术结合，他得以同时分析数百个神经元，并在小鼠下丘脑这一情绪研究的重要脑区，发现了与攻击行为直接相关的隐蔽神经活动模式。

Nair博士将这种模式比作一支交响乐团：单独听一个乐器，也许无法理解作品想表达什么，但当所有乐器共同演奏时，情绪便变得清晰。更进一步，他还反向进行了实验：通过刺激小鼠下丘脑产生特定活动模式，诱导出预期的情绪状态。研究随后指向血管加压素、催产素等神经肽，这些化学信号传递速度较慢，可能有助于解释为什么情绪有时会在触发事件结束后继续存在。未来，他希望进一步探索这些发现能否从动物模型走向人类，并最终为焦虑、抑郁等精神健康疾病提供新的治疗思路。

Charles Roques-Carmes，32岁

奥地利科学技术研究所（Institute of Science and Technology Austria）

X射线和计算机断层扫描（CT）成像已经成为现代医学不可或缺的工具，但提高成像分辨率往往意味着需要增加辐射剂量。Charles Roques-Carmes博士正试图打破这一限制。他通过改造X射线和CT设备中用于将X射线转化为可见光的闪烁体材料，将检测系统的整体效率提高了一个数量级，并由此开创了一种被称为“纳米光子闪烁”（nanophotonic scintillation）的新方法。

在2022年发表于《科学》的一项研究中，Roques-Carmes博士及其合作者通过改变闪烁体表面结构，在不增加能量输入的情况下，使其产生的可见光达到原来的10倍。这意味着未来有望在降低辐射剂量的同时获得质量更高的X射线图像，对于儿童以及需要接受较高辐射剂量CT检查的肿瘤患者尤其具有潜在意义。近年来，他又进一步探索多层、多色闪烁体以及与之配套的检测算法，希望在提升成像能力的同时，让相关装置更容易制造。

Loza Tadesse，34岁

麻省理工学院（MIT）

在埃塞俄比亚学习医学期间，Loza Tadesse博士注意到，医疗诊断能力往往首先受到设备可及性的限制。如今，作为麻省理工学院机械工程助理教授，她正在尝试把原本依赖大型实验室设备完成的光谱分析，带到更加便携和易于使用的场景中。她的实验室开发了一种微型传感器，可以通过简单的呼气测试诊断肺炎，同时也有潜力检测其他生物分子、工业化学品和不同类型的材料。

Tadesse博士进一步将生成式AI引入光谱学，提出“虚拟光谱”概念。传统研究可能需要分别采用拉曼散射、X射线衍射和红外吸收等多种方法分析样本，而她的团队尝试让AI在一次测量的基础上生成其他类型的光谱信息。其开发的SpectroGen工具生成的结果，与近700项矿物样本的传统光谱测量结果几乎完全匹配。这意味着，未来一台相对简单的设备或许能够承担过去需要多种昂贵仪器完成的分析工作。她希望让人们无论身处何地，都能在需要时获得高质量的检测信息，无论是在医学、制造、农业还是环境监测领域。

杨笑，34岁

约翰斯·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）

植入脑内的电极可以记录神经活动、刺激神经元，甚至帮助人类通过意念控制设备，但传统植入物的刚性也可能损伤周围组织，并形成影响长期功能的瘢痕。杨笑博士提出了一个不同的思路：如果电子设备能够变得更像神经元本身，会发生什么？她和团队利用制造半导体常用的光刻技术，开发出极其微小、轻薄且柔性的金属和聚合物电子器件，使其在形态和力学特征上更加接近神经组织。

在动物实验中，这些柔性器件被注射至活体小鼠脑内后，可以与神经元高度融合。针对脑类器官研究中的另一项挑战，杨博士又从日本传统剪纸艺术Kirigami中获得灵感：她将超薄电极片切割出微小图案，使其展开后形成类似螺旋篮状的三维结构。将早期脑类器官置于该结构上后，会逐渐与电极网络交织，从而使研究人员能够更长期、更温和地记录其中的神经活动。未来，杨博士希望继续利用这类“与组织共生”的生物电子技术，帮助科学家理解拥有约860亿个神经元和海量连接的人类大脑。

在本届“35岁以下科技创新35人”榜单的其他领域中，人工智能、材料科学、计算科学、气候与能源等领域探索新的可能。由于篇幅所限，本文不再逐一展开介绍。感兴趣的读者可点击文末“阅读原文/Read more”，查看2026年完整榜单。

参考资料：

[1] MIT Technology Review Announces this year's 35 Innovators Under 35. Retrieved September 11, 2026, from

[2] MIT Technology Review, 35 Innovators Under 35. Retrieved September 11, 2026, from

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