李寅青：开发了单细胞核基因表达解析技术，层层分解神经系统疾病治病关键因素 | 35岁以下科技创新35...

2019年1月21日，《麻省理工科技评论》公布了2018年“35岁以下创新35人”（Innovators Under 35 China）中国区榜单。从榜单中，我们看到更多中国创新科研力量的崛起，也看到跨学科、跨领域、并且对落地应用有更强烈企图心与使命感的科研创新，这其中涵盖人工智能研究与应用、NLP、脑科学、新材料、新能源、生命科学、生物科技、自动驾驶等多个不同领域。我们将陆续发出对35位获奖者的独家专访，介绍他们的科技创新成果与经验，以及他们对科技趋势的理解与判断。

关于Innovators Under 35 China榜单

自 1999 年起，《麻省理工科技评论》每年都会推出“35岁以下创新35人”（Innovators Under 35 China）榜单，旨在于全球范围内评选出被认为最有才华、最具创新精神，以及最有可能改变世界的 35 位年轻技术创新者或企业家，共分为发明家、创业家、远见者、人文关怀者及先锋者五类。2017年，该榜单正式推出中国区评选，遴选中国籍的青年科技创新者。新一届榜单正在征集提名与报名，截止时间2019年5月31日。详情请见文末。

想要了解细胞乃至细胞核的基因表达情况，首先我们必须能够准确的获取细胞及细胞核内的基因，然后再对其进行精细的测序。在先前的研究的当中，通过小鼠或细胞系进行单细胞基因表达解析或单细胞核基因表达解析仅仅停留在概念阶段，并没有大规模的投入现实的科研研发当中去。李寅青教授在美国留学期间创新性地将组织固定与单细胞核提取技术相结合，全面避免了传统技术会对基因表达的干扰。这一突破性的发明将单细胞核基因表达解析技术带入现实中的科研研发当中。

我们都知道基因测序会带给研究者海量数据，如何处理和分析这些海量数据一直是困扰研究者的大难题，传统地分析方法是人工筛选有用的信息，这样的做法既费时又费力，同时还存在遗漏和错误的分析等问题。李寅青教授硕博期间就读于MIT电机工程与计算机科学专业，博士期间更是师从著名基因编辑大咖张锋教授。这样的求学经历，令李寅青对生物学及基因学有了更为深入的了解，在结合自身的专业知识，开发出基于机器学习的单细胞核基因表达解析技术，利用计算机高效的算法，实现单细胞分析的高分辨率、覆盖度和灵敏性。

在采访中，李寅青教授表示，他自小对人类大脑十分着迷，那么复杂的一个人体器官，研究和开发相应的治疗技术，必须有强大的工具，为此，李教授利用他自己发明的基于机器学习的单细胞核基因表达解析技术首次追踪和解析到成年健康脊髓神经再生的罕见过程，为研究脊髓神经修复有着重要的意义。这篇文章以共同第一作者发表于2016年的《Science》杂志。这项技术在药物研发和临床检测中实用价值受到广泛关注，参与创建的相关科技公司，呈源生物技术有限公司也已完成第二轮融资。在该技术基础上，李寅青教授进一步开发了神经单细胞多组学技术，整合膜片钳、膨胀显微、原位杂交和体内CRISPR 筛选，实现对神经环路从分子、生理、结构、功能多层次的整体高通量解析，并应用该技术，揭示了丘脑外周的抑制神经元是与遗传性多动症等精神疾病相关的核心神经环路中的关键组成部分，对筛选潜在的药物靶点提供了重要信息。

李寅青教授不仅在机器学习与单细胞核基因表达解析上有重要的学术突破，其在CRISPR基因编辑技术上也有重要的建树。

CRISPR基因编辑技术存在脱靶效应，这使得该技术在应用上首先需要考虑安全性问题。为了降低CRISPR-Cas9基因编辑技术的脱靶率，各国研究者都在绞尽脑汁使用不同的方法去解决这一问题。李寅青教授是CRISPR-Cas9 基因编辑靶点筛选专利技术的发明人，它是首个能够选测特异性最好靶点的算法，进而减少脱靶的发生。另外，由李寅青教授主导或参与开发的高效定量细胞改造、筛选、干细胞分化的合成生物学基因电路技术为哺乳动物细胞的基因编程的大型化和实用化奠定了重要的技术基础。

李寅青教授表示，“作为一个研究者，首先就是要专注，不要跟风去做一些事，而是应该专注自己的研究，开拓新的研究领域，最大化地将学术研究转化为具有社会价值的研究应用”。

李寅青在颁奖典礼上的演讲