第50章 业界动态
陈元光同样很开心,能为这个世界做出点贡献,“那就好,要是没有预测准确,那我们两都得被批评了。
教授,感谢你帮我冒险。”陈元光说的很真挚。
要不是莱维特帮他站台,science不会那么快过稿,开线上会议即便有MIT背书,也不会有那么多人参加,他不会有那么好的布道机会。
陈元光接着道:“辉瑞和拜耳肯定得有信心啊,他们的广谱疫苗完全是建立在我们的病毒预测模型基础上,我们的病毒预测模型表现得如此出色,准确预计了这两次的毒株突变点位。”
莱维特笑道:“也是,莱特,是我应该感谢你,你做出如此优秀的成果,我在其中并没有起到太多的帮助,不过是分享了一些信息给伱。
病毒预测模型完全是你的功劳,我会推荐你去评选明年的诺贝尔生物学奖的。”
陈元光这才发现自己忘了莱维特作为前诺奖得主,也有候选人推荐资格,和盖茨基金会关系好的诺奖推荐人是少数。
“教授,感谢,我会记得你为我提供的帮助的。”陈元光说的很真诚。
因为他知道,这次是他最后的机会了,不是说最后拿诺奖的机会,而是最后一次去瑞典现场领奖的机会。
明年靠着广谱疫苗,病毒被终结,他光环加身,又是做纯理论研究,去领奖也没什么。
如果等到后面,他拿出更有影响力的成果,像一些能够改变世界的成果时,诺奖再颁给他,他也不敢去领奖了。
这就是时机的重要性,错过了有可能就是一辈子。
“教授,你刚刚是在和莱特打电话吗?”刚刚站在莱维特身边等他打完电话的是他手下的博士史蒂文。
莱维特望向史蒂文:“是的。”
史蒂文露出艳羡的表情,他感觉莱维特对陈元光远比对他们这帮莱维特手下的博士更上心。
这区别就好像亲传弟子和外门弟子。
史蒂夫感慨:“光是检验莱特预测模型的论文都发了好几篇在Nature、Science和柳叶刀上。”
自从陈元光的研究结果发布后,各地发现的新毒株,在做完测序后,大家都会拿着去和模型进行比对。
不一定突变点位都被模型所预测到,但是大部分突变点位都被模型所包含,而且最后流行程度最高毒株的突变点位,一定在模型预测范围内。
因此每次测序都能发篇论文,9月英国发现的阿尔法毒株测序比对结果就被剑桥捷足先登,发表在了柳叶刀上。
学术界的同仁们发现发论文如此简单,只需要测序比对就完事了,大家都开始抢时间,和病毒检测中心打好关系,看的就是谁速度快。
慢慢的这类结果只能发表在二流期刊上,而且还得看手速。
有学者把测序结果进行总结,搞了篇综述,居然发表在了Nature上,这下大家热情更高了。
短短半年时间,陈元光的那篇论文被引频次就突破了两千次,成为全年最具学术影响力的论文。
这是陈元光没有预料到的。
围绕一个好的结果,大家都能有口饭吃。
这让史蒂文很羡慕,成果顶级,大佬青睐,还年轻,buff给他叠满了。
“这就是顶级科研者的价值所在。
像欧拉的手稿、成果、思考给俄国数学界吃了三百年。
越顶级科学家的越是富矿。
陈现在已经有这种潜质了。”
莱维特也很感慨,他还记得前年年底的时候去华国参加科幻评奖,当时陈元光找到他谦虚的模样,让他以为对方只是来套磁的。
结果对方自己就是鲨鱼,短短两年时间就已经锋芒毕露。
莱维特作为诺奖得主,他很清楚诺奖得主之间也有区别,有人得诺奖,诺奖是他的光荣,而有人得诺奖,诺奖的光荣是他。
在莱维特看来,才二十岁出头的陈元光完全能做到后者。
史蒂文问道:“教授,你没有想过把莱特招揽来斯坦福吗?
斯坦福应该随便给他一个教职吧。”
说起这个,史蒂文露出奇怪的神情,他有点不想继续这个话题,因为他又想起陈元光拒绝他的离奇理由,因为他朋友在纽约。
当时陈元光给他的理由是,他更喜欢巴文迪的研究方向。
今年两人开始合作后,莱维特发现对方对生物计算兴趣和能力同样浓厚,于是又问了这个问题,陈元光这才说实话,说因为他朋友在纽约,波士顿离纽约更近。
莱维特永远不会忘记当时自己的心情,简直和吃了鲱鱼罐头一样难受,敢情我的博士还不如朋友之间多看几面值。
等陈元光做出预测模型后,他自我安慰,说天才就是这样有个性,天才有其超凡之处,自然个性也很突出。
“我邀请过他,他可能不太喜欢硅谷的气候。”莱维特说完自己都不相信,因为加州气候明显要比波士顿更好。
波士顿漫长的寒冬怎么比得上气候宜人的加州。
他又补充了一句:“总之我邀请过他,他不太想来斯坦福。”
史蒂文内心猜测,估计对方更喜欢MIT,所以教授才会露出这样的神色。
史蒂文怎么都猜不到真实原因。
“原来是这样,看来我短期内没有机会见到莱特了,他在生物计算上的成就真是惊人。
我有朋友在硅谷,因为莱特的成果,这段时间硅谷冒出了很多主打生物计算和人工智能结合的公司,专门为医药企业提供人工智能服务。
他们招了一帮计算机博士和生物学博士,说是要提供新型医药外包服务。
像辉瑞、阿斯利康、罗氏制药这些药企,也开始加大在AI上的投入,光是辉瑞,最近给英伟达下了超过两亿美元的订单。”
因为打算毕业之后去工业界,所以史蒂文格外留意硅谷生物方面的前沿动向,这关系到他后续发展。
他对硅谷工业界的最新动态如数家珍,莱维特听完后说:“确实如此,人工智能技术在生物计算领域的优势非常明显。
传统的数学建模已经无法满足现在学术界的需要,我们需要新方法和新理论,现在新方法已经有了,但是新理论还是一片空白。”
(本章完)
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