王立平博士解读神经代谢研究前沿：探索大脑与健康的奥秘 I Cell Symposia早鸟注册即将截止

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CellPress：

对 “神经代谢” 这个研究领域的看法，以及这个领域对于理解健康问题有哪些重要意义？

王立平博士：

最近几年，神经代谢这个研究方向，由于多学科交叉技术的应用，包括神经环路示踪、全身透明化成像以及全身多脏器功能系统解析技术等，成为一个非常前沿的领域。机体是一个复杂的整体，其功能的稳定实现，不是由单一某个信号通路决定的；在这个复杂的运作网络中，人们试图理解生命的本源，也包括大脑的工作机制、各个脏器之间的结构与功能联系，以及许多疾病的发生机制等。传统的还原论观点结合机体整体观的思路，正在逐步的破译器官与器官功能交互的内在规律。神经代谢研究正是围绕这一背景展开的。通过综合运用一系列前沿技术，结合临床问题，理解疾病的发生机制，为神经调控代谢以及神经代谢与其他疾病的关系方面，提供了许多重要的研究线索。

CellPress：

最近几年在神经代谢领域有哪些激动人心的研究进展？

王立平博士：

从宏观角度来看，研究思路和范式的创新是一个重要的进展。我们开始从多脏器之间的相互调控机理来理解一些问题，比如神经系统与代谢、心脏、呼吸、内分泌、循环等系统的关系。神经调控代谢的信号传导通路，包括肥胖，也包括心脏功能、呼吸系统、循环、免疫系统等方面的研究都取得了重要进展。这些进展不仅体现在研究思路的重构上，还包括对已有发现的再认识，也催生了大量的创新成果。

CellPress：

这个领域目前最大的挑战是什么？

王立平博士：

神经代谢研究面临几个层面的挑战。包括神经系统如何参与代谢过程；以及，它在代谢中扮演的角色，是完全不可或缺还是协同作用？这些问题尚未完全解答。例如：神经系统功能状态与骨代谢的关系。神经系统的功能状态，尤其是对外界压力应激的感知与骨代谢之间存在密切关系。最近几年，国际上有很多关于骨代谢与大脑之间相互调控的研究进展，但这些机制方面仍然存在许多谜团。我们通过多组学方法、神经环路连接图谱绘制技术、透明组织技术等，结合数据驱动的行为分析技术，试图揭示机体整体观下的疾病和生命过程的新规律，形成新认知。

CellPress：

请简单阐述多组学与AI技术对“神经代谢”研究的作用。

王立平博士：

多组学研究离不开AI技术。我们提到的“脑体互作”（brain-body interaction），这是一个更大的研究领域。神经代谢研究离不开大数据驱动的源头发现，因为每个脏器内部都有其调控机制和信号传导通路。神经系统在这些脏器之间扮演了重要的“介质角色”，传递信息并串联起各个系统。运用AI技术，我们可以更好地理解大脑功能以及全身系统网络的特征，揭示其在疾病发生发展和进化过程中的作用。这不仅对生命科学和脑科学的研究有重要意义，也可能对人工智能科学的发展有启发作用。

CellPress：

简单剧透一下您在本次Cell Symposia上即将分享的主题内容。

王立平博士：

这次我们准备分享的是大脑与骨骼之间相互调控的关系。在进化过程中，神经系统和骨骼系统在发育早期就有密切联系。我们前期的研究发现，大脑感知外界压力应激后，会传递信号到骨骼，调控骨代谢。这次我们将进一步探讨骨骼系统是否通过分泌的骨源性因子，调控大脑的认知状态，包括防御天敌和处理环境感知的能力。我们希望开辟新的思考路径，探讨神经系统与其他脏器之间的相互调控在物种进化、机体稳态维持以及疾病发生发展中的作用。

CellPress：

作为本次大会的组织者，您对本次会议有什么期待？

王立平博士：

我们非常感谢Cell Press的支持，这次会议在深圳召开，我们也在这里建立了脑解析与脑模拟重大科技设施，建立了跨物种的神经环路和行为学的研究体系。我们希望通过这次会议，聚集全球研究领域的高端智力，围绕前沿技术开展国际合作，拓展对研究领域深度和广度的认知。非常期待国内外的同行们来深圳参加这次会议！

CellPress：

在培养学生时，您认为最重要的因素是什么？

王立平博士：

对于年轻学生，我认为最重要的是好奇心和对未知的内驱力，这是探索性科学的基础。同时要敢于挑战权威和传统认知的边界。同时，要有强烈的团队合作精神，在信息化和人工智能时代，科学研究不再是小作坊式的模式，而是大科学驱动的源头发现。科研人都需要与不同领域的人合作，拓展知识的边界，利用AI和数据驱动的方法实现创新。简单来说，就是探索力、挑战真理的勇气、跨学科合作和AI思维范式。