编者按

人类自诞生之日起，就在与疾病作斗争中成长和壮大。历史和实践都充分证明，只有依靠科学技术，人类才能从根本上找到战胜疾病的有效途径和解决方案。

当前，学科交叉已经逐渐成为科技创新的源泉，成为科学时代一个不可替代的研究范式。而生命科学与医学领域已经成为汇聚多学科前沿研究的“主阵地”，那么，各个学科之间该如何交叉合作才能实现创新突破？

为此，本报特邀两院院士及专家学者围绕这一话题展开讨论，旨在进一步推动多学科交叉，促进医学发展，为人类健康作出新贡献。

苏国辉

       中国科学院院士苏国辉 神经科学与管理科学必将更深“交融”

神经科学已与众多学科深度交叉和融合。一方面神经科学的发展已对管理科学产生了深刻影响。例如，在管理科学领域，研究者应用神经科学的方法，对与决策、消费行为、信任建立、市场判断等相关的脑科学机制进行研究，还将管理科学的理论和神经科学理论相融合。可以说，神经科学方法的应用拓展了管理科学的学科边界。

除研究方法，神经科学的研究进展有望为管理科学的研究提供新思路。例如，基础研究发现运动、光疗、中药提取物等副作用小、接受度高的非传统药物干预策略可对动物的情绪、注意、记忆乃至决策等脑功能起正性调节作用。如能将上述非传统药物干预策略在管理科学领域进行转化研究，无疑将为制定可高效提升决策及工作效率的新型干预方案带来巨大契机。

另一方面，对管理科学相关学术问题的脑科学研究也有助于深入了解和探讨人类大脑的复杂工作原理，而这些原理在动物模型研究中很难被揭示。因此，管理科学与神经科学的深度交叉将对人类行为的预测产生重要影响。

贺林

       中国科学院院士贺林 创新是学科交叉唯一目的

学科交叉历来是科技创新的源泉，诺贝尔奖中众多的获奖者均来自交叉学科就是最好的例证。

1998年，美国斯坦福大学“Bio-X计划”由美国科学院院士James Spudich和诺贝尔奖获得者朱棣文共同发起，以解决生命科学的问题为“初心”，基于斯坦福大学生物学与医学、工程学、计算机科学、物理学、化学等学科开展跨学科研究，促进了生物学与各学科领域研究人员的沟通交流与合作，成功破译了人类遗传基因密码，成为美国以大型跨学科研究计划为核心推动跨学科研究和协同创新的典范。

今年恰逢上海交通大学最早建设的学科交叉平台——Bio-X研究院（上海交通大学原Bio-X中心）成立20周年。20年来，我们始终以生命科学为“交叉点”、解码生命为“初心”，交叉融合校内外多学科资源，在脑科学、遗传与发育生物学、生物信息学、DNA纳米技术、基因组解析与合成等方向取得突破，彻底破解“有记载的人类第一例孟德尔式遗传病”的致病基因和分子机制，并坚持不懈地探索精神分裂症等脑疾病的致病原因、创新生物学大数据分析理论和方法、智造DNA纳米机器人、突破“卡脖子”瓶颈实现超高通量化学生物学基因合成。

此外，我们还在以心理精神疾病遗传学为代表的文理交叉、为扫除出生缺陷开展的医工交叉的“遗传咨询”、生物学大数据与信息科学的交叉、纳米科学与核酸分析的交叉、化学生物学交叉等方面取得了成绩。

开展跨学科研究，自然需要多学科人才的支撑。但客观地说，目前整体的教育体系相对交叉学科研究的需求来说还远远不够，特别是缺乏对学生将基础知识内化成独立的科学精神、思想和方法的能力培养。

开展学科交叉工作必须打破常规、兼容并包，特别需要科学家能耐得住、呆得住、坚持得住。而对于交叉学科研究，不论是评项目还是评人，都应当“唯创新”，因为创新是学科交叉的唯一核心目的。

其实，很多交叉学科的研究尝试起始于突发的“灵感”，往往连最基本的验证都还没有做过，更不要提研究基础，几乎很难申请到专项经费支持。因此，如何真正精准地支持有原始创新潜力的交叉研究项目启动，仍需要在政策上和程序上有更多细节的考量。

丛斌

       中国工程院院士丛斌 多学科共推科学研究新范式创建

当前，生命科学研究遇到了一定的困境，医学领域对大多数疾病的认知和治疗并没有实质的突破。人类疾病模型研制基本采用的是模式动物，由于物种差异，动物疾病模型的发病过程、病理机制、发病状态和康复等与人体的真实世界尚存较大差距。

生命科学领域的研究并不只局限于用先进的观测手段，揭示亚细胞水平或分子水平的微观结构，用先进技术所发现的这些静态结构，依然不能表征生命的微观动态过程。而细胞、亚细胞或分子水平的微观生命活动是基于一定的结构存在所表征的结构间系统互作，以这种互作所行使一定功能的时空变化动态过程。

因此，需要建立新的科学范式研究生命领域的三大基本科学问题：一是解析人体微观结构，二是揭示结构间的关联关系，三是探索结构及其行使功能的时相性变化规律。人体是最复杂的高智商网络运行系统，通过对该生命系统的科学解析能够破解生命领域的诸多难题。

解析人体网络化的运行机制需要生命科学与数学、信息科学、工程技术、化学、物理学等多学科交叉互鉴、深度融合，创新研究范式。利用现代信息技术对生命信息进行采集、处理、存储、整合、挖掘和解析，推进系统生物学研究向可定量、可计算、可调控、可预测的方向跃升，驱动生命科学研究转变为“数据密集型科学发现”的新范式，以实现对生命本质的系统揭示；全面系统刻画人类数字生命和全息人体，研制更逼近人类疾病真实世界的数字化人体疾病模型，是生命科学领域的世界前沿。

同时，人体全息生命系统网络解析的研究也可以促进数学、化学、物理学、信息科学、制造业、农业等领域的科学技术进步。

赵继宗

      中国科学院院士赵继宗 脑科学研究应与临床神经学科融合

我国脑计划是以探索大脑秘密、攻克大脑疾病为导向的脑科学研究，以建立和发展人工智能技术为导向的类脑研究。脑科学研究需要生理学、生物学、物理学、基因组学、生物化学、计算机科学、材料科学等多个学科参与。无论是脑科学研究抑或类脑研究，都需要神经内科、神经外科和精神科等临床神经学科融合，促使研究成果向临床转化。

由于伦理等原因，科学家难以用侵入式技术研究人脑。研究脑疾病（损伤）造成人的意识、语言等脑认知功能障碍或开颅手术实时脑功能检测，是探索人脑神经机制的重要途径。我国相关疾病病人绝对数量大，紧密整合临床与基础力量，从反向思路入手研究认知功能的神经机制，是我国脑科学研究的优势之一。

与认知相关的脑疾病之所以诊治困难，主要是因为对这些疾病的发病机理缺乏认识。临床神经学科在诊治神经系统疾病的过程中获取人体生物学标本，开颅手术获得各类人脑疾病的病理学标本，可以为脑科学基础研究提供宝贵的研究材料。脑机接口是类脑研究领域唯一产业化的领域。脑机接口技术在人与外部设备之间建立直接连接通路，以脑信号为基础，通过脑机接口实现控制人机混合系统。脑机接口、医疗外骨骼机器人需要向临床转化，为脑和脊髓损害的偏（截）瘫病人或/和失语的病人提供智能化的神经功能替代。

多年来，我们与中国科学院、北京师范大学等高校院所合作，在颅脑手术中综合运用正电子发射断层扫描术和功能磁共振成像等脑成像神经导航技术，开展脑疾病病人语言和视觉感知环路的相关研究，验证了中国人大脑语言区有别于拼音文字语言区的科学推论，绘制出精准化的脑功能和神经环路图谱，从“脑认知神经环路连接”水平进一步揭示语言区功能重塑的机制。目前继续开展“脑损伤后认知相关环路的特征、重塑和修复机制研究”，为进一步揭示人脑损伤后意识障碍机制，寻找新诊治方法。

脑科学领域需要培养跨学科、跨领域复合型人才，有利于脑科学从基础研究向临床医学转化造福于人类。

陆林

      中国科学院院士陆林 多学科交叉融合实现精神疾病精准诊治

据2017年全球疾病负担报告显示，全球约有9.71亿人饱受精神疾病的困扰。而在我国，各类精神疾病的患病率高达16.6%，其中以焦虑障碍和心境障碍最为常见。

随着人口老龄化以及新冠疫情的影响，精神心理问题的疾病发病率和疾病负担将进一步加大。精神疾病的发生与遗传、环境、年龄等因素密切相关，是多种因素共同作用的结果，但其确切病因并不明确，诊断主要依靠患者的临床表现和医生的临床经验，缺乏客观依据，导致临床上难治性比例高达30%左右。

因此，精神医学与其他学科的交叉对于精神疾病的预防、识别和干预有重要意义。当代脑科学的研究涉及多学科的交叉融合，综合运用影像学、分子生物学、信息科学及工程学等新技术，便于深入探索精神疾病的发病机制，加快新型精神科药物的研发，以实现精神疾病的精准治疗。

我们团队既往通过心理学、认知科学和精神医学相结合，利用病理性记忆再巩固理论发现了唤起—消退范式，可以有效消除恐惧和成瘾的复燃，为恐惧相关精神疾病以及药物成瘾的治疗提供了新的视角。我们还利用神经科学技术和转基因动物发现，成瘾记忆的储存和表达需要大脑基底外侧杏仁核的参与，基底外侧杏仁核神经元集群介导了这一过程。

随着未来医学的快速发展以及神经科学、心理学、计算机科学、生物信息学、物理学、生物化学等多学科研究的不断创新，精神疾病的发病机制与诊治技术将得到全面突破。结合脑磁图、核磁共振、PET、近红外成像等神经影像技术将发现精神疾病的客观生物学标志物，实现精神疾病早防早疗；结合生物信息学，通过大数据模拟建模可以实现实时最佳决策，改善诊疗流程，快速从数百万候选化合物中识别潜在的生物活性分子，促进精神类药物的研发；结合人工智能，虚拟现实技术实现对社交障碍等精神疾病进行心理康复训练，具有丰富的表情和肢体动作、拟人的情感思维、环境感知的机器人医疗在与孤独症儿童互动和康复教育中具有独特的优势。

此外，精神医学还将与神经科学、神经内科、睡眠医学、消化科、心内科、耳鼻喉科、功能外科学等大医学建立更实时便捷、更深入的联络会诊模式，整合多学科医疗资源，提高疑难重症的诊治能力，培养复合型人才，开创全学科医学协同创新的新局面。

余学清

      广东省人民医院院长余学清 生物医学成多学科前沿交叉“聚集点”

从科学发展的历史来看，最开始并没有明确学科分类，人们只是有认识自然的朴素愿望。随着研究内容的增多，分工越来越细，类似的研究内容慢慢就形成了一个学科。

而人体是非常复杂而又精密的系统，单一学科往往难以揭示其内在规律，需要多学科合作，采用新的研究手段、方法和技术的集成以及新的理论突破。

21世纪是生物医学的世纪。生物医学与物理、化学、数学等基础学科，与材料、信息、工程等应用学科之间的交叉日趋紧密。电子显微镜和冷冻电镜、新的组学技术、人工智能技术的应用使医学研究的手段有了质的飞跃。许多过去无法识别的疾病如今变得简单可行，过去难以治疗的顽疾也有了治愈的希望。

大数据时代催生了数字医疗的迅速发展，广东省人民医院（广东省医学科学院）一方面加强“医疗+互联网”等智慧医疗的建设，方便病人便捷和安全就诊；另一方面利用海量医疗数据信息，加强基于大人群样本的真实世界医学研究。新冠疫情期间，我院临床检验诊断学的研究团队与材料工程学专家团队合作，将纳米胶体金、稀土探针等新兴材料应用到病原体检测体系的构建中，成功研发新型冠状病毒核酸快速检测试剂盒。肾内科团队与新加坡等国际研究团队合作，通过采用新的遗传学技术，找到了中国汉族人群IgA肾病特有的易感基因，并进一步利用冷冻电镜技术研究IgA肾病患者IgA分子的晶体结构，探明IgA肾病的确切致病机制。

多学科的前沿交叉汇集在生物医学领域，必将催生新的生命科学的进步和发展，进而从彻底上改变生命科学的面貌，并带动和促进相关学科的发展和进步。生命医学的发展必然会对人类健康做出直接贡献，更加重要的是它将促进科学模式的转变和整体科学技术的发展，进而通过经济社会发展对人类健康产生根本性的影响。

栗占国

      北京大学人民医院临床免疫中心主任栗占国 跨学科交叉为风湿免疫病学发展“提速”

跨学科交叉对于风湿免疫病学的临床诊治和研究至关重要。风湿免疫病多为病因复杂的疑难性疾病，从发病机制到临床诊断和治疗无不需要学科间的合作和创新，如致病性分子的发现和靶向治疗药物的研究。而突破和灵感多源于不同领域知识的碰撞。

正是与不同临床专科、医技学科的合作，风湿免疫病诊治水平才得到发展提高。临床医生时常面对诊治中的问题，如早期诊断中的困难和治疗方法的缺乏，但却无力解决，而跨学科专家则可能通过创新技术和不同的方法，破译发病机制、发现关键致病分子和标志物。

从近20年来的发展可见，风湿免疫病领域离不开跨学科合作，经典例证之一是肿瘤坏死因子（TNFα）作为类风湿关节炎（RA）治疗靶点的发现。由于TNFα在RA中的致病机制得到免疫学家的证实，推动了抗TNFα生物靶向药物的研发，并由临床进行验证，使之成为RA治疗的重要方法。另一例证是我们在新型治疗方法的研究中，通过与免疫学专家的合作，发现了系统性红斑狼疮（SLE）患者的免疫细胞缺陷以及白介素—2（IL—2）的调控作用，经过与免疫学及药学等学科的专家合作，证明了低剂量IL—2治疗SLE的临床疗效显著，完成了从发病机制到治疗的临床转化，成为临床上SLE的治疗药物之一。

跨学科、多专业交叉合作在风湿免疫领域已成共识。从不同形式的小型交叉学科论坛、研讨会到跨领域的年会，搭建了多学科交流的平台，促进了本学科的发展。最近，我们联合欧美、亚太国家等国际上10余位风湿免疫领域的知名专家形成共识并发表文章，呼吁本专业与其他领域的合作，推动风湿免疫病研究和诊治方法的“颠覆性创新”,从而促进本学科的创新和突破，此举得到国际风湿免疫学界的积极响应。

跨学科合作就是博采众长，聚四海之气，它必将成为风湿免疫学科发展的基石。

刘荣

      解放军总医院肝胆胰外科学部主任刘荣 多学科交叉的“创新逻辑”

医学发展伴随科技的进步与创新，从最初的依靠经验和实验的传统医学，到对数字影像、大数据、手术机器人等新技术全面应用的现代医学。医疗科技创新不仅要具备医学思维，同时还要具备工程思维等学科思维。不同的学科相互碰撞，在交叉创新的逻辑中诞生新的医疗技术。

医学需求提供了科技进步的驱动力。因手术视野与操作受限，手术机器人系统诞生。它通过自动过滤手的颤抖、自由操作的机械臂、3D高清稳定放大的视野等技术解决了这些问题，赋能外科医生。同时工程学思维也可以指导临床医学，我们团队通过工程学中的桥梁对拢理论对胰腺良性疾病新术式进行了临床探索性研究，诞生了“荣氏”机器人胰腺中段手术。这一术式不仅缩短了手术时间，减少了对胃肠道的创伤，而且更符合正常的胰腺解剖及生理。

医学与其他学科之间的交叉融合不仅会促进其他学科的进步，同时其他的学科思维与知识也将促进医学发展取得更大进步，最终提升了各个学科整体的科技水平。

针对偏远地区交通不便、医疗资源受限的问题，我们率先开展了远程手术的试验。通过与机器人和通信企业的合作，利用机器人和5G技术，成功实施了世界首例5G远程外科手术和多点协同5G远程多学科机器人手术。

为解决胰腺囊腺瘤两种分型鉴别难、治疗决策难的问题，我们团队结合大数据、人工智能技术，利用两步卷积神经网络的方法，进行胰腺黏液性/浆液性囊腺瘤的智能核磁影像诊断，实现在术前计算/预测病理结果，并大幅提高诊断效率，为临床治疗提供帮助和指导。

此外，我们还利用新型生物纳米材料技术，成功构建出一种纳米粒子，实现了抗肿瘤药物的精准释放以及肝癌的深层穿透治疗，并抑制它的早期转移。

未来，我们将通过工学技术实现外科操作中的全辅助导航功能、通过人工智能技术替换传统的依靠人工进行的影像学诊断系统、通过大数据技术进行个体化的手术方案风险预测等。最终通过学科交叉达到提高医学效率和医疗质量的目的，降低医疗成本减轻医生负担，并为患者提供更为优质的医疗体验。