精选
生物医学 AI 领域备受瞩目的领军人物
叶明
2025 年 11 月 14 日星期五，加拿大皇家学会（The Royal Society of Canada，简称RSC）在魁北克省蒙特利尔举行庆典仪式上, 59 名新院士正式加入 RSC ，其中特别引人注目的38岁的Bo Wang（王波）位列其中。这一国际顶级殊荣是对他在生物医学 AI跨学科技术融合及医疗健康创新领域卓越成就的肯定。
加拿大皇家学会成立于 1882 年，包括加拿大皇家科学院、皇家艺术和人文学院、皇家社会科学院，是加拿大最重要的科学团体之一，当选者均为在加拿大自然和应用科学各领域取得突出成就的佼佼者，均需经过严格的同行评审，凭借卓越的学术成就与行业贡献脱颖而出。
学术渊源
王波于2010年毕业于华中科技大学电子信息工程专业，获学士学位。本科期间，共发表合作论文7篇，基本上都是计算机视觉、模式识别领域的会议论文。
2017年在斯坦福大学计算机科学系获得博士学位，师从塞拉菲姆·巴特佐格卢 (Serafim Batzoglou) 。他是一位在计算生物学领域具有深远影响的学者，在斯坦福大学15年，通过开创性的算法研究和人才培养，有力推动了基因组学与计算科学的融合；他转向工业界的9年，将在学术界的深厚积累应用于生物技术和精准医疗的研发前沿。
巴特佐格卢2000年在麻省理工学院 (MIT) 获得计算机科学博士学位，导师为邦妮·伯杰和埃里克·兰德。博士期间正值人类基因组计划，他从事人类和小鼠的全基因组组装与比较基因组学研究。
巴特佐格卢的研究领域是计算生物学、计算基因组学、生物信息学、机器学习在生命科学中的应用。他专注于开发算法、机器学习方法和软件工具，用于分析大规模的基因组和生物分子数据；他是 ARACHNE 基因组组装工具的核心算法设计者之一，该工具用于小鼠、狗等多个物种的基因组测序组装；开发了包括 LAGAN 在内的多基因组比对工具；指导了约30名博士生及众多博士后与本科生。他在遗传学和分子生物学领域的D指数（评估学者论文产出与引用的重要指标）为63，累计被引次数超过7万次，其参与的人类基因组初始测序与分析论文被引次数极高。2005年，在生物信息学领域权威期刊上发表了关于序列比对的综述；2008年，参与了关于利用遗传差异识别祖源的工具“HAPAA”的研究； 2015-2019年间，作为作者之一在预印本平台bioRxiv上发表了至少12篇研究，涉及宏基因组、单细胞分析等多个前沿方向。
巴特佐格卢被《技术评论》杂志评为“百名顶尖青年技术革新者” （2003年），荣获斯隆基金会研究奖（2004年）、国际计算生物学学会 (ISCB) 首届创新者奖（2016年），当选为国际计算生物学学会会士 (ISCB Fellow)（2020年）。
2016年，巴特佐格卢离开斯坦福大学，进入工业界：担任过llumina公司（基因测序公司）的应用与计算生物学副总裁，Insitro公司（人工智能公司）首席数据官。 现任Seer Bio公司（生命科学和健康数据公司）首席数据官，领导计算和机器学习团队，推动蛋白质组学技术的生物医学应用。他是生物信息云平台 DNAnexus 的联合创始人，并曾担任23andMe、NextBio等多个生物技术公司的科学顾问委员会委员。
王波研究方向是利用机器学习算法解决计算生物学问题，重点关注整合癌症分析和单细胞分析。他的博士论文题目为Visualization and analysis of single-cell RNA-seq data by kernel-based similarity learning.。博士期间，王波发表论文7篇，其中第一作者论文4篇：自然-通讯（2017年，2018年），计算生物学（2017），蛋白质组学（2018年）；合作论文3篇：自然-通讯（2018年）生物信息学（2016年），科学报告（2017年）。
跨越两界
王波在Illumina（因美纳）和Genentech（基因泰克）等多家领先公司拥有丰富的工业研究经验。因美纳是全球基因测序和芯片技术的领导者，致力于“以基因的力量改善人类健康”，堪称生命科学领域的传奇，是二代测序技术的破局者，在其成立20余年期间，打破制约行业发展因素的摩尔定律，将全球的生命科学研究推动到了一个全新的高度，成为世界领先的基因测序与诊断创新者，在生命科学、基因诊断等领域致力于帮助解决全球众多重大的健康挑战。基因泰克是美国历史最久的生物技术公司，也是目前规模和实力仅次于安进的世界第二大生物技术公司。全球顶尖的生物科技公司基因泰克开创了一个新的以生物技术为基础的工业门类，并对这个领域产生了深远的影响。
之后，王波加入多伦多大学，历任医学物理系成员、外科系交叉教授，后转入实验医学及病理学系与计算机科学系联合任职，担任计算机科学系和检验医学与病理生物学系的助理教授。他的核心研究领域是机器学习、计算生物学和计算机视觉，并专注于这些技术在生物医学领域的应用。他领导的研究致力于开发用于单细胞组学、医学影像分析的人工智能模型，目标是帮助临床诊断和制定个性化治疗方案。
2023年9月，王波同时身兼多重学术与行业职务 ——多伦多大学健康网络（University Health Network）（加拿大最大研究型医院）的首席人工智能科学家，CIFAR AI（加拿大高等研究院人工智能项目）主席以及首届Temerty医学AI研究与教育讲席教授，横跨多伦多大学计算机科学系与检验医学与病理生物学系，构建起学术研究与产业应用的深度桥梁。
2025年4月，王波加入AI制药公司Xaira Therapeutics，担任高级副总裁兼生物医学AI负责人，负责领导虚拟细胞模型的构建工作。王波是Xaira Therapeutics公司的负责制定公司战略、业务计划等的高层管理团队（C-suite）包括CEO（首席执行官）、SVP（高级副总裁）、CSO（首席科学官）、CTO（首席技术官）、CMO（首席医疗官）、CHO（首席人事官）等一系列以“Chief”开头的职位的8位成员之一。
建构模型
王波教授在Xaira的主要职责是领导公司开发AI驱动的模型，以揭示难以治疗疾病的分子基础，并将新疗法匹配给最有可能响应的患者。他负责构建基于AI的"虚拟细胞"模型，利用大规模单细胞多组学数据和大型语言模型(LLM)开发数字化细胞模拟系统。该模型能够模拟基因表达和扰动反应，预测细胞对基因编辑、药物等干预的反应，从而大幅减少昂贵的实验室试验。
“虚拟细胞”就是在计算机里“建一个细胞模型”——让我们可以“问问题”：“如果我改变这个基因／加这个药物／改变这个条件，细胞会怎么反应？”。虚拟细胞可以作为科学研究的副驾驶，发挥预测模型的作用——它是一个能够理解细胞并呈现其动态状态的人工智能系统。虚拟细胞旨在解决一个根本性的生物学难题：在细胞、组织和动物身上开展真实世界实验的缓慢且资源消耗巨大的过程。它是一个非常有前景但尚未完全成熟的领域。
2025年6月，Xaira Therapeutics发布了名为X-Atlas/Orion的Perturb-seq基因扰动测序图谱。这是目前全球最大规模的单细胞数据集，涵盖800万个细胞，覆盖所有人类蛋白编码基因，测序深度超过每细胞16,000个独特分子标识符(UMI)。该数据集通过FiCS（固定-冷冻保存-单细胞RNA测序）平台生成，解决了传统Perturb-seq的时效性限制和批次效应问题，实现了高通量、标准化和可重复的样本处理。
王波团队在技术层面实现了多项突破：剂量依赖性分析：创新性地引入了剂量依赖性分析，通过检测单细胞中sgRNA的丰度，定量评估基因抑制强度，获得更细腻的基因功能调控图谱。这是首次实现全基因组剂量分层分析；sgRNA丰度作为剂量代理：证明sgRNA的丰度在每个细胞中能被检测到并表达数百个拷贝，为基因被抑制的程度提供了可靠的替代指标，这是单细胞检测中的罕见突破；数据质量提升：批间相关性达到r>0.996，显著优于传统方法的r~0.85，灵敏度可检测Δ>2.5 log2FC的微扰信号。
王波团队的工作使Xaira Therapeutics在AI驱动的虚拟细胞领域处于领先地位。公司计划基于X-Atlas/Orion数据和scGPT技术，打造涵盖从靶点识别到临床试验患者分层的多模态、可推广的AI平台，推动药物发现全流程智能化。虚拟细胞的核心挑战是确保AI模型"扎根"于真实生物学数据。Xaira的独特之处在于将AI预测与湿实验验证结合，形成预测-验证-再优化的循环，持续提升模型的准确性和泛化能力。未来，王波团队计划将数据生成扩展至诱导多能干细胞(iPSC)和体内模型，丰富虚拟细胞的生物学多样性和临床相关性.
2025年7月，王波晋升为加拿大多伦多大学计算机科学与实验医学及病理学系副教授（终身职）。这位在生物医学人工智能领域开拓创新的研究人员，核心贡献集中在生成模型与基础模型的开发，并推动其在基因组学、医学成像和临床决策三大核心领域的突破性进展：他主导开发的多模态基础模型（MFM），整合基因组学、转录组学等多组学数据，为细胞状态表征、疾病机制解析提供全新工具；首创的 BioReason 架构实现 DNA 基础模型与大型语言模型的深度集成，破解了传统基因组分析 “推理弱、解释性差” 的痛点，准确率高达97.24%；在 Xaira Therapeutics 领衔构建的虚拟细胞模型，依托全球最大 Perturb-seq 数据集，为药物研发提供精准预测支撑。这些研究不仅推动了学术领域的范式革新，更为疾病诊断、个性化治疗提供了切实可行的技术方案。王博士的长期研究目标是开发整合且可解释的机器学习算法，以帮助临床医生构建预测模型和决策支持系统，从而根据患者独特的临床和基因组特征制定个性化的治疗方案。
凭借生物医学 AI 领域的重大贡献，王波斩获多项重量级荣誉，包括盖尔德纳早期职业研究员奖（Gairdner ECR，2024年）、加拿大研究席位奖等，成为备受瞩目的领军人物，不仅推动了学术领域的范式革新，更为疾病诊断、个性化治疗提供了切实可行的技术方案。
转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自叶明科学网博客。
链接地址：https://wap.sciencenet.cn/blog-3426423-1516680.html?mobile=1
收藏
