报 告 人：李亦学，广州国家实验室研究员，大湾区生物信息中心主任

报告时间：2026年9月30日 上午10：00  

报告地点：计算机学院201会议室

报告摘要:数字孪生是 AI4S 的重要终极目标之一，是目前国际竞争的制高点，生命科学正由传统还原论研究范式迈向跨尺度系统建模，从经验试错转向模型驱动的科研新范式。报告对标美国 NIH “生物创世纪计划” 国家级战略布局，剖析其全链条科研闭环建设思路，梳理我国面向数字生命的技术攻关方向。

报告的AI4S研究依托 Bio‑OS（白泽）与毕方科研智能体的自研科研新基建底座，形成五条研究主线。一是构建 BAA 生成‑编码‑Gibbs 后验闭环分子发现框架，引入吉布斯热力学物理能量项，解决分子筛选仿真成本高、黑盒可解释性差的痛点，在公开数据集验证可大幅降低湿实验成本。二是搭建 “蓝盾” 百万级 ABM 多智能体防控体系，以南京‑扬州疫情案例完成反事实干预推演，明确外溢地区高风险场所管控优于单纯切断交通的防控启示。三是发展量子‑经典融合计算，基于 CIM 硬件搭建 scQuantaVita 框架实现细胞能量景观高效采样，利用 TMO‑Net 完成癌症多组学数据补全。四是研发 STATE 虚拟细胞扰动靶点发现模型，以结直肠癌、肺腺癌细胞系开展案例，实现候选肿瘤靶点的证据链排序挖掘。此外还开展病毒孔蛋白大规模计算筛选，挖掘潜在抗病毒靶点。

底层平台层面，Bio‑OS 云原生操作系统实现海量生物数据统一治理、异构算力调度；毕方多智能体工作台搭建多层技能生态，解决通用科研智能体算力不足、幻觉、溯源缺失、数据安全等沙盒困境，实现论文自动解析、工作流构建、实验闭环迭代。整套体系打通从分子、细胞到系统层面的 “计算‑仿真‑湿实验‑数据回流” 闭环，为药物研发、公共卫生预警、生命数字孪生提供自主可控的全栈技术支撑。

报告人简介: 李亦学，广州国家实验室研究员，大湾区生物信息中心主任，中国生物信息学会（筹）副理事长，中科院计算生物学重点实验室副主任，全国五一劳动奖章获得者，研究方向为生物信息、生物医学大数据及人工智能。长期参与国家科技战略规划与重大科研任务组织实施，担任国家“十五”高技术发展计划（863计划）生物和农业技术领域生物信息技术主题专家组组长、国家精准医疗重点专项总体专家组成员等多项国家重点专项专家组组长及成员。在Nature、Science、Cell等国际著名期刊发表论文300余篇，H-index 79，单篇最高他引7395次。入选2023全球顶尖科学家—遗传学学科中国TOP20顶尖科学家。

邀请人：曾湘祥

联系人：王烽傲