12月16日-12月18日，2022世界生命科技大会在杭州市余杭区梦栖小镇举办。大会发布了2022 科学 Talk · 生命科学新力量年度人物榜单，这是该榜单首次发布。榜单基于往期科学 Talk 活动定向邀请优秀青年科学工作者作为榜单候选人参与评选，并邀请世界生命科技大会组委会院士专家评审团，从面向科技前沿、面向临床价值、面向科研进展等多个维度对候选人进行评审，产生 10 名优秀青年科学工作者。北京师范大学系统科学学院张江教授入围该榜单。张江的主要研究领域包括复杂系统分析与建模、复杂网络与机器学习、社会与经济系统的规模法则（Scaling Laws）等。其创办的集智俱乐部是国内有影响力的复杂系统与人工智能学术交流社区。

在科学 Talk 榜单发布活动的分享环节，张江介绍了系统科学领域的发展概况，并介绍了数据驱动的复杂系统建模工作及其在生命科学领域中的若干应用。例如，张江及其合作者设计了一种可解释的胶囊网络深度学习架构（scCapsNet），通过对胶囊结构间的内部权重参数做分析，让决策黑箱透明化。该方法能够稳定高效地分辨出新细胞类型，并通过模型内部参数找出细胞类型的相关基因。再如，张江及其学生开发了一种深度学习方法，可以自动从数据中构建复杂网络动力系统的模型，并重构相互作用网络，该研究可以用于基因网络的重构，并能够对网络缺失的部分进行自动的补全。除此之外，张江指出，近年发展起来的因果涌现理论可以尝试回答生命复杂系统中普遍存在的“自上而下”的因果作用（Downward Causality）， 张江及其学生近期开发了一个神经网络模型，用以从数据中自动辨识因果涌现现象，并能够自动构建复杂系统的最优粗粒化策略和隐含的宏观态动力学。张江表示，随着对复杂系统自动建模技术的发展，以及对生命系统跨尺度的精细数据采集和机制研究，未来生命科学尤其是人类医学研究将有望获得新突破。

部分相关工作已发表于Nature Machine Intelligence、Physical Review E、Chaos等刊物上。

关于“胶囊网络”的论文地址:https://www.nature.com/articles/s42256-020-00244-4

关于复杂系统的动力学和网络重构的论文地址：https://journals.aps.org/pre/abstract/10.1103/PhysRevE.106.034315

关于复杂网络的补全论文地址：https://aip.scitation.org/doi/10.1063/5.0076521

关于因果涌现的自动识别：https://arxiv.org/abs/2201.10154

作者：张江

编辑：郝林青

审核：王大辉