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2022年“神童”榜單發布，28名生物醫藥新星上榜( 二 )

健康知識養生常識


AnaGonzalez-Reiche
紐約西奈山伊坎醫學院
AnaGonzalez-Reiche博士的工作聚焦于系統發育分析和基因測序 。 她在紐約西奈山伊坎醫學院工作時 ， 發表了19篇關于新冠病毒的論文 ， 包括對Omicron變種刺突蛋白突變的分析 ， 以及對BA.1.23變種的分析 。
BrianHie
斯坦福大學
BrianHie博士是斯坦福大學醫學院的研究員和MetaAI的訪問學者 。 他使用基于自然語言處理的機器學習技術來理解蛋白進化 。 他的研究顯示 ， 基于語言模型的機器學習模型能夠預測蛋白的進化走向 。 目前 ， 他的工作聚焦于如何使用這些模型人工推動蛋白的人工進化 ， 設計能夠更好和靶點結合的抗體 。
AlainnaJamal
多倫多大學
AlainnaJamal博士聚焦于對細菌耐藥性的研究 。 她基于流行病學和基因組學的方法 ， 對產碳青霉烯酶腸桿菌（CPE）的研究顯示出CPE在醫院環境中傳播的危害 ， 已經對安大略醫院的感染控制流程產生了影響 。 在她看來 ， 預防細菌耐藥性雖然不是廣為關注的話題 ， 但是正因為容易被人忽略而格外重要 。
JuliaJoung
麻省理工學院
JuliaJoung博士在CRISPR先驅張鋒教授實驗室攻讀博士學位的時候 ， 開發出一種CRISPR篩選技術 ， 這一激活性CRISPR篩選技術可以用于分析基因組中廣泛的非編碼區域 。 利用這一技術 ， 她發現癌細胞能夠通過啟動某些基因表達 ， 對CAR-T療法和其它免疫療法產生耐藥性 。
她的最新研究構建了一個轉錄因子圖譜 ， 這讓科學家們可以通過有序地激活不同的轉錄因子 ， 將干細胞分化成幾乎任何不同類型的人類細胞 。
HirofumiKobayashi
ChanZuckerbergBiohub
HirofumiKobayashi博士在攻讀博士學位時 ， 開發了利用人工智能分析血液中癌細胞的技術 。 這一技術能夠識別癌細胞形狀中細微的變化 ， 從而確定它們是否會對療法產生應答 。
如今在ChanZuckerbergBiohub ， 他致力于使用由OpenCell項目收集的超過1300張細胞圖像 ， 訓練深度學習模型自動描繪出蛋白在亞細胞水平的位置圖譜 。
Hyunwoo“Tony”Kwon
俄亥俄州立大學醫學院
Hyunwoo“Tony”Kwon博士在攻讀博士學位時聚焦于研究T細胞耗竭的問題 。 當T細胞耗竭時 ， 它們無法分裂增殖 ， 以及攻擊癌細胞 。 Kwon博士的研究發現雄性動物的腫瘤中耗竭T細胞水平更高 ， 而雄激素水平是主要驅動因素 。 下一步 ， 他的目標是把這些發現轉化成為治療患者的療法 。
HussainLalani
布萊根婦女醫院&哈佛醫學院
HussainLalani博士在布萊根婦女醫院接受培訓時經常目睹有些患者因為負擔不起治療而被送到急救室 。 對于他來說 ， 提高療法可及性是他推動變革的核心 。 他希望能夠將臨床診治和科學研究 ， 以及醫療政策研究結合在一起 ， 幫助確保更多人能夠獲得健康醫療 。
CalebLareau
斯坦福大學
CalebLareau博士在做博士后的時候聯合創建了初創公司CartographyBiosciences 。 它使用單細胞基因組學和其它計算技術 ， 構建了健康組織和癌變組織詳細到單細胞水平的圖譜 。 研究人員的目標是發現更具特異性的新抗原 ， 從而開發毒副作用更小的創新抗癌免疫療法 。
DigBijayMahat
麻省理工學院
DigBijayMahat博士在麻省理工學院（MIT）的研究聚焦于更好地理解RNA的功能 ， 不過當新冠疫情爆發后 ， 他覺得必須為自己的家鄉做些什么 。 與MIT合作 ， 他將新冠測試和試劑運送回尼泊爾 ， 他和妻子一起設立了一個檢測項目 。 他同時幫助當地健康機構與疫苗制造商牽線搭橋 ， 致力于改善全球的疫苗可及性 。
AvinashManjula-Basavanna