从核糖体到AI：北京大学高宁教授解读三维生命科学前沿丨Cell Press Symposia早鸟注册|cell|北京大学|核糖体|生命科学|生物学|细胞|高宁

生命活动始终发生在三维空间之中，并在不同时间尺度上动态展开。近年来，冷冻电镜（Cryo-EM）、冷冻电镜断层成像（Cryo-ET）、整合结构生物学以及人工智能驱动研究方法快速发展，研究者正以前所未有的方式观察生命系统、理解分子机器，并连接结构、功能与动态过程之间的关系。

即将于 2026 年 11 月 5 日至 7 日在深圳举办的Cell Press Symposia丨Biological Function in 3D: Structure, Dynamics, and AI，将汇聚结构生物学、细胞生物学、生物物理学、计算生物学、人工智能及相关交叉领域研究者，共同探讨生命科学研究的新方法、新问题与新机遇。会议早鸟注册持续开放中，并将于 9 月 4 日截止。

在本次会议召开前夕，我们特别邀请到北京大学高宁教授接受采访。作为长期从事核糖体生物发生、翻译调控及大分子机器研究的科学家，高宁教授围绕结构生物学的发展、动态过程研究、AI 时代的新机遇以及未来交叉学科方向分享了自己的思考。

专访要点速览

✅为什么三维结构仍然是理解生命功能的重要基础

✅ 核糖体等大分子机器研究面临哪些关键科学问题

✅ 动态结构研究如何帮助揭示生命活动背后的分子机制

✅ AI、Cryo-EM 与整合结构生物学将带来哪些新机遇

✅ 原位冷冻电镜将如何改变我们研究生命系统的方式

✅ 给青年科学家的建议：发现好问题比追逐热点更重要

关于高宁教授

高宁

教授

高宁，现任北京大学教授，长期从事核糖体生物发生和翻译调控研究，并以冷冻电镜为核心解析生命活动中的大分子机器。他的研究横跨结构生物学、细胞生物学与生物化学等领域，致力于理解复杂分子机器如何在细胞环境中被组装、调控并执行功能。

三维结构为什么不可替代？答案藏在大分子机器里

CellPress：

本次 Cell Press Symposia 聚焦从三维结构视角理解生物功能。您认为结构生物学在解析复杂生命过程，尤其是理解大分子机器如何发挥功能方面，具有哪些不可替代的优势？

高宁教授：

我认为，结构生物学的独特价值是在三维结构与生理功能之间建立直接、确凿的分子水平的解释，这是其他研究手段难以实现的。例如核糖体这类大分子机器，功能并不是各个组成部分的功能简单相加，而取决于各部件的组装方式、分子界面、构象变化，以及各部件之间的协同运动如何被转化为分子机器的“输出”。三维结构能够直接显示“谁与谁相互作用、在什么位置、以何种状态发生”，从而把生化数据、细胞生物学现象、乃至生理表型连接起来。当然，结构不是终点；只有结合功能扰动和定量实验，静态图像才会成为真正的机制解释。

核糖体如何被“组装”出来？仍然是领域核心难题

CellPress：

您的实验室长期关注分子机器，并以冷冻电镜为核心的整合性方法研究核糖体发生和翻译调控。当前在理解这些动态且复杂的大分子机器方面，最关键的科学问题和技术挑战是什么？

高宁教授：

核糖体生物发生领域的核心问题仍在于：这一高度复杂的分子机器如何在细胞内按照精确的时序完成组装，不同的ATPase、GTPase和组装因子如何共同建立质量控制检查点，并将核糖体成熟过程与细胞生长、应激反应及疾病相关信号相耦联。以人源核糖体发生为例，我们看到这一过程既有线性的时序分子路径，也存在平行组装通路。技术上最困难的是捕捉低丰度、短寿命、柔性很强的中间态。今后需要把时间分辨冷冻电镜、原位冷冻电镜断层成像、计算异质性分析与生化和动力学测量结合，才能从“组装状态的结构集合”的静态描述，迈向对具有因果关系和时间顺序的核糖体发生反应路径的系统解析。

真正重要的不是结构本身，而是结构如何变化

CellPress：

结构生物学正从解析静态结构走向捕捉动态过程和功能状态转换。您认为，对这些动态过程的研究将如何帮助我们更深入地理解生命活动背后的分子机制？

高宁教授：

分子机器的机制本质上存在于构象状态之间的转换，而非局限于某一个孤立的结构快照。研究动态过程可以告诉我们不同构象所占的比例、转换的先后次序和速率，哪些步骤是限速步骤，哪些构象对应质量控制、底物选择、能量耦联或错误纠正。把不同时间点、不同状态和特定突变或扰动条件下的结构联系起来，我们就能重建能量景观和反应路径。这样，结构信息才能精确解释生命活动中的分子机制。

AI能预测结构，但还不能取代实验

CellPress：

近年来，冷冻电镜、整合结构生物学以及AI驱动的结构预测方法快速发展。您认为这些技术目前最有能力解决哪些重要的生物学问题？与此同时，它们仍面临哪些局限和挑战？

高宁教授：

冷冻电镜的优势在于能够解析大型、动态且具有高度异质性的分子复合物，并从同一组实验数据中分离和分析不同功能状态。整合结构生物学则能够将不同分辨率、不同尺度的结构和生物化学信息整合起来，构建更加完整的分子机制模型。AI驱动的结构预测方法则为分子相互作用解析、功能推断和分子设计提供了强有力的工具。三者的结合，使我们能够更加高效地研究复杂的分子机器。当然，这些技术仍存在重要局限。例如，AI预测的高置信度并不意味着其一定能够准确反映真实的动力学行为以及复杂的细胞环境。冷冻电镜，尤其是原位冷冻电镜，在样品制备、数据解析和动态信息获取方面仍面临诸多挑战。现阶段最可靠的路径仍然离不开预测及生化、细胞和功能实验所形成闭环验证。

下一代结构生物学：直接在细胞里观察分子机器

CellPress：

本次会议也关注结构生物学如何走向更复杂、更接近生理状态的体系。您认为未来在细胞环境中理解分子机器的组装、调控与功能，将带来哪些新的机遇和挑战？

高宁教授：

最大的机遇在于，基于Cryo-ET或者原位单颗粒技术的冷冻电镜方法能够在天然环境下观察分子机器，研究其在细胞内的拥挤环境下（例如细胞质、天然膜环境、细胞器）中的运行。这能够揭示出低丰度中间态以及高阶的空间组织规律，而这些在纯化的体外生化系统中是无法看到的。原位冷冻电镜技术、光电关联成像和多模态分析正开始将高分辨率结构与细胞表型联系起来。然而，挑战也十分显著：细胞较厚、衬度较低、目标难以识别、时空异质性高，且通量仍然有限。我们需要更好的特异性标记、样本制备、自动化采集、图像处理以及机器学习方法。

从结构到功能：为什么跨学科合作越来越重要？

CellPress：

本次会议汇聚了来自结构生物学、细胞生物学、计算生物学及生物物理学等不同领域的研究者。您认为这种跨学科交流能够带来哪些独特价值？又可能催生哪些新的合作与研究机会？

高宁教授：

复杂生命过程本身并不遵循学科边界。结构生物学帮助我们理解分子组分如何组织和相互作用，细胞生物学揭示这些结构在特定时空环境中的功能意义，生物物理学提供能量变化和动力学规律的解释框架，而计算方法则帮助我们解析结构异质性、连接不同尺度的信息。真正有价值的跨学科合作，并不是在研究结束后简单整合不同领域的结果，而是在科学问题提出、实验体系设计和技术路线选择的早期阶段就实现深度融合。以冷冻电镜技术为例，这样的交流可以催生新的样品制备方法、图像数据处理技术，我尤其期待围绕原位冷冻电镜技术与计算生物学、生物医学工程领域的合作。

给年轻人最重要的建议：先找到好问题

CellPress：

对于有志于投身结构生物学及相关交叉领域的青年科学家，您有哪些建议？

高宁教授：

第一，要从重要的生物学问题出发，不要把某一种技术本身当作最终目标；技术更新很快，但好问题具有更长的生命力。第二，要打牢生化、分子与细胞生物学基础，同时培养定量思维，并尽量亲自参与处理原始数据，因为这会帮助你判断实验结果的可靠性和解释边界。第三，要保持耐心、严谨和独立判断。复杂大分子机器的研究往往周期很长，负结果、技术困难和反复探索是过程的一部分。最后，要学会与不同背景的人合作和交流，但也要真正理解合作者所采用的技术体系及其结果解释方式。对年轻研究者而言，好奇心和持续学习比追逐某一个热点更重要。

一场好的会议，应该带来什么？

CellPress：

您对本次Cell Press Symposia有哪些期待？最希望在会议中看到哪些讨论或交流？

高宁教授：

我最期待看到的是新的技术突破如何帮助解决了悬而未决的领域难题。尤其希望看到围绕时间分辨的结构技术、原位结构解析方法以及相关计算分析策略的深入讨论。在我看来，一次高质量的学术会议不仅应该展示最新的研究成果，更重要的是为科学家提供一个开放交流的平台，让大家能够坦诚讨论尚未解决的重要问题、技术方法的适用边界以及研究过程中遇到的挑战。与此同时，我也非常期待青年研究者带来新的思路和视角，并在交流中推动新的合作机会。

相约深圳：在三维空间与时间尺度上理解生命

CellPress：

对于正在关注Structure、Dynamics与AI前沿发展的研究者，您认为为什么值得参加本次Cell Press Symposia？

高宁教授：

我诚挚邀请全球同行于今年 11 月 5 日至 7 日相聚深圳，参加Cell Press Symposia “Biological Function in 3D: Structure, Dynamics, and AI”。无论您来自结构生物学、细胞生物学、生物物理学、计算生物学还是 AI 与分子设计领域，这里都会有值得深入交流的问题。深圳是一座开放、年轻而充满活力的城市，也非常适合孕育跨学科合作。希望大家带来最新发现，也带来尚未解决的问题，在面对面的讨论中建立新的连接。尤其欢迎青年研究者参与，让我们共同探索如何在三维空间和时间尺度上理解生命过程。

从大分子机器的组装与调控，到动态过程解析、原位结构研究及人工智能驱动的方法创新，高宁教授的分享勾勒出了结构生物学发展的诸多前沿方向。

这些也正是本次 Cell Press Symposia丨Biological Function in 3D: Structure, Dynamics, and AI 希望重点探讨的核心议题。会议将汇聚来自结构生物学、细胞生物学、生物物理学、计算生物学及人工智能等领域的国际知名学者，共同交流最新发现，探索未来生命科学研究的新问题与新机遇。

会议主题包括：