引  言

经中国中医科学院研究生院“岐黄菁英·暑期国际研修项目”选拔，中国中医科学院中医药信息研究所2025级直博研究生、屠呦呦班学生潘柔妍赴英国剑桥大学参加为期一个月的访学研修。本项目于2026年7月22日在剑桥大学正式启动，访学期间，潘柔妍参加了医学与生命科学前沿课程、小组研讨、英文汇报和学术海报展示，也在文化参访中切身感受了剑桥的百年学术传统。以下是她结合课堂学习、学术实践与文化体验写下的访学感悟。

01在剑桥课堂重新理解学科交叉

访学期间，我和团队成员先后学习了临床微生物学、感染性疾病、医学人工智能、生物信息学及药物研发等方向的专题课程，并与Fiona Cooke、Ravindra Gupta、Namshik Han、Pietro Liò等专家学者进行了面对面交流。这些课程让我接触到不同方向的前沿知识，也让我明白了一项研究是如何从临床或生命科学问题出发，逐步形成可分析、可验证和可转化的研究路径。与授课专家的交流，加上不同课程之间的联系，使我更加直观地认识到，现代医学研究往往需要生物学、临床医学与信息科学的共同参与。

沿着“数据—表示—模型—验证”的主线，我逐渐理清了人工智能参与医学研究的完整过程：先收集能够回答科学问题的数据，再将基因、蛋白质、细胞、影像或临床资料转化为机器可处理的形式，随后选择合适的模型进行分析，最后通过独立数据、生物学实验和临床研究验证结果。

这套思路让我认识到，医学人工智能的起点不是追求最复杂或最流行的算法，而是先把科学问题想清楚。面对数量庞大的基因、蛋白质、信号通路、细胞状态和候选药物，人工智能可以帮助研究者缩小搜索范围，筛选更值得优先验证的研究对象。在我看来，模型给出的不是最终答案，而是需要继续检验的科学假设。

这也促使我思考，不同研究者如何在同一条证据链中协作。信息学分析可以整合数据、识别模式并提出候选，基础实验可以验证生物学机制，临床研究则进一步判断研究结果能否改善患者结局。只有这些环节彼此衔接，研究结论才可能建立在完整、可靠的证据之上。

与此同时，我也更加警惕数据和模型的局限。人工智能能够处理大量数据，却不能自动弥补实验设计和数据质量上的不足。批次效应、数据缺失、样本量不足、数据泄漏和类别不平衡等，都可能让模型得到看似准确却不可靠的结果。这也提醒我，在学习新方法的同时，仍要坚持医学科研的证据标准，并保持独立判断。

02在学术表达中梳理研究问题

除课堂学习外，我还和小组成员一同完成了文献检索、小组讨论、英文汇报和学术海报制作等任务，先后完成两次专题汇报与一次A0规格学术海报展示。这些实践任务推动我将零散的知识重新整合，让我从单纯理解研究内容，逐步过渡到提炼科学问题、筛选支撑证据、清晰呈现观点的阶段。

第一次小组研究围绕古乙型肝炎病毒展开。我们从病毒学、古DNA、考古学和人群迁徙等角度梳理证据，讨论研究者如何从牙齿和致密骨骼中提取高度降解的病毒DNA，并借助短片段特征、末端损伤模式和阴性对照判断样本的真实性。在梳理这些证据时，我更具体地理解了古代病毒基因组如何保存已经消失的历史分支，并为重建乙型肝炎病毒的演化过程提供现代病毒数据无法替代的材料。完成英文专题汇报后，我们又把相关研究浓缩为一份A0学术海报。与我较为熟悉的PPT汇报相比，海报需要在有限版面和较短时间内呈现研究问题、核心证据和主要结论，也更重视信息层级、视觉表达和现场互动。制作过程中，我发现真正困难的不是继续增加内容，而是判断哪些信息必须保留、哪些可以舍弃，让读者尽快把握研究主线。

第二次小组研究聚焦肿瘤微环境空间生态型。我们学习了研究者如何利用机器学习，将大量肿瘤空间邻域归纳为可以重复识别的空间生态型，用来描述肿瘤间质、边缘和内部不同的细胞组合及功能状态。通过这一案例，我进一步理解了如何把复杂的单细胞和空间数据转化为可比较的生物学模式，并通过多癌种、不同技术平台和独立样本验证结果。

两项研究方向不同，却遵循相似的科研逻辑。古乙型肝炎病毒研究从破碎的古代DNA中重建病毒演化证据，肿瘤空间生态型研究则从高维生物数据中提炼可重复的组织模式。对我而言，这两次任务最重要的训练，是围绕科学问题建立清晰、可信的证据链，并用有限的篇幅把研究主线讲明白。

03在课题之外认识剑桥

课堂和小组作业构成了这次访学的学术主线，课堂之外的文化体验，则让我看到了剑桥的另一面。

访学期间，我漫步于风格各异的学院，在康河上泛舟，从圣玛丽教堂俯瞰整座城市，也在国王学院附近寻找《再别康桥》诗碑。哥特式建筑、都铎式红砖和现代建筑在城市中自然相接。我感受到，古老的学术传统并未停留在博物馆里，而是依然存在于今天的教学、科研和日常生活中。

访学期间恰逢剑桥学生毕业。庄重而热烈的毕业游行，让我感受到大学仪式背后对知识、成长和共同体的尊重。正式晚宴中的着装、礼仪和座次，也让我从许多细节中体会到不同文化的表达方式。

周末的白崖之旅同样让我难忘。受夏季干旱影响，原本翠绿的草地呈现出不同于以往的颜色。徒步途中，我们经历了强烈的阳光、海风和沙尘，也在意外的景色中感受到自然的辽阔。对我而言，旅途中的困难没有削弱体验，反而让共同前行的记忆更加清晰。

04把访学收获带回科研实践

离开熟悉的学习和生活环境后，语言交流、饮食差异、陌生环境和社交压力都曾让我担忧。真正抵达英国后，这些困难并没有完全消失，但在老师和同学的陪伴下，我逐渐把笼统的担心拆解成一个个可以面对和解决的具体问题。

这种从陌生到逐渐适应的经历，也让我想到自己面对人工智能等新技术时的状态。未知容易带来畏难，也会激发好奇。对我而言，学习人工智能不是把思考交给工具，而是借助新方法提出更好的问题、提高研究效率，同时对数据、模型和结论保持审慎。

回看这一个月，“康桥之外”记录的是我在课堂、讨论和旅途中获得的见闻；“未来之前”则提醒我，科研能力需要在一次次具体实践中慢慢积累。作为屠呦呦班学生，我也在这次访学中对“青蒿素精神”有了更具体的理解：从实际问题出发，尊重证据，在反复验证中耐心推进研究。面对不断变化的医学与科技，我需要保持好奇、主动学习，也要坚持独立思考。

寄  语

一个月的剑桥访学，让潘柔妍同学更加重视科研中的提问方式、证据意识和合作经验。作为中国中医科学院中医药信息研究所2025级直博研究生、屠呦呦班学生，希望她将所见所学融入日常科研，认真做好每一次文献阅读、数据分析和结果验证，在一项项具体的研究工作中继续积累、稳步前行。