清华大学|原子尺度上的追逐｜专访张强锋：为何27岁从零开始学生物( 二 )
接下来的常规路线是出国深造 ， 张强锋沿着这条路线迈了并不常规的一步 。 27岁的张强锋远赴美国纽约曼哈顿 ， 决定进入一个完全崭新的另一个领域 ， 去哥伦比亚大学生物化学和分子生物物理系攻读博士学位 。
“我出国也可以去做博后 ， 但当时对生命科学特别感兴趣 ， 我就想花特别多的时间沉淀下来 ， 再去读一个博士 ， 那时候有兴趣也有时间 。 ”跨学科在科学领域内并不罕见 ， 但像张强锋这样拥有两个学科背景相差甚远的博士学位的人并不多 。
另外 ， 不同的角色自然也承受不同的期望和压力 。 “如果你是博士后的话 ， 导师、同事以及周边的人 ， 对你的要求就会期待你尽快地去发表成果或者建立自己的学术影响 ， 但对于博士 ， 大家可能觉得他是来学习的 ， 所以我当时选择这样一个角色。 ”
2006年到2015年 ， 张强锋在哥伦比亚大学度过了5年博士、1年博士后生涯 ， 随后又前往斯坦福大学医学院继续3年博士后工作 。 张强锋回忆起来略有感慨 ， “我其实花了很多的时间 ， 在哥大一开始非常的辛苦 ， 我是纯粹的计算机科学背景 ， 之前完全没有学过生物 ， 然后突然切换到一个生物领域研究生的角色 ， 其实完全不懂 。 别人五分钟可以回答的问题 ， 我可能要查上三天的资料 ， 从零开始学习 。 一到考试季 ， 只能使用达芬奇睡眠法 ， 常常几个星期几乎不眠不休 。 ”此外 ， 和其他出国留学生一样 ， 初来乍到的张强锋还要适应文化和语言差异 。
谈及究竟是什么吸引其从热门的计算机领域义无反顾扎进生物堆里 ， 中科大博士时期的一次研究生夏令营原来早已埋下了火苗 。 “当时有两个不同的课程 ， 一个是计算生物学 ， 一个是计算经济学 ， 可能觉得对生命科学比较感兴趣 ， 然后就去上计算生物学的课 ， 就接触到如何用计算机去解决一些生命科学中的问题 。 ”张强锋认为他对生命科学的兴趣可谓“一发不可收拾” 。
将计算和生物结合起来 ， 这种学科交叉的研究方法在张强锋跨领域之前就有学者在采用 ， 但张强锋追求一个更完美的结合状态 。 “虽然都是交叉学科 ， 但做什么样的科研仍取决于你在什么样的环境里面 。 如果你是在计算机系做计算生物学 ， 那么你可能会强调算法、强调如何是用现有的计算框架去完成；如果你是在生命科学系 ， 那么你更强调的是科学问题 。 ”
张强锋推崇的是 ， “一个好的科学家 ， 他不应被领域所局限 ， 应该按照自己的兴趣去追问科学问题 。 ”他认为自己跟其他大部分计算机科学家或者生物学家有着不一样的地方 ， “我不会考虑做计算更好还是做实验更好 ， 我不会有偏好 ， 如何更有效地解决科学问题才是最重要的 。 ”
2015年 ， 张强锋回国任清华大学生命科学学院助理教授 ， 2018年至今任清华大学生命科学学院副教授 ， 同时也是清华大学结构生物学高精尖创新中心PI ， 曾获拜耳研究员奖、杨森研究员奖 。 提及回国原因 ， “把自己的小追求和国家的大追求结合起来”是其中之一 ， 另一方面则是“国内的机会、清华紧张努力的工作氛围 ， 都比国外更好 。 ”
在接受****采访人员采访时 ， 张强锋毫不掩饰他的自豪 ， “我在计算和生物实验两方面都扎根很深 ， 不是浅表的 ， 更不是纯计算和纯实验的 ， 我们课题组一半做实验一半做计算 ， 做的生物学问题是前沿的 ， 特有的实验技术是世界领先的 ， 这些丝毫不含糊 。 ”
用人工智能的方法取代高性能计算
张强锋团队目前的研究重点之一 ， 是对蛋白质冷冻电镜的图像处理和模型搭建 。
目前各大采用冷冻电镜工具研究蛋白质结构的实验室普遍使用的单颗粒分析技术 。 这一方法需要研究人员获得成千上万张高质量冷冻电镜照片 ， 随后进行庞大的数据计算处理 ， 仅清华的冷冻电镜平台 ， 每天产生的数据量达到TB级（1TB=1024GB ， 1GB=1024MB） 。
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