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      15歲神童IQ145!用AI攻克衰老,目標:人工器官替換!

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      8歲讀完高中、15歲拿下量子物理博士學位。這位天才少年宣布了第二個博士方向:用AI攻克人類衰老!在他眼里,死亡只是一個還沒拼完的拼圖。

      8歲讀完高中,15歲拿下博士學位。

      這位來自比利時的神童Laurent Simons,答辯結束后,沒有慶祝,沒有休息。

      第一時間,他便和父親一起飛回了德國慕尼黑。

      接下來,Simons要開啟人生第二個博士方向:用AI攻克人類衰老,實現永生。



      他說,死亡只是一個還沒拼完的「拼圖」。



      打開Laurent Simons的個人履歷,簡直就是一個徹底「開掛」的人生。

      4歲上小學,6歲讀完全部課程,8歲高中畢業。別人剛上三年級,他已經把K-12全部走完了。





      9歲,他又進入荷蘭埃因霍溫理工大學攻讀電氣工程學士。

      原本計劃10個月讀完三年課程,后來因為與校方在畢業時間上產生分歧,他轉到比利時安特衛普大學,改修物理學。

      三年的學士課程,他僅用18個月讀完。12歲那年,他獲得了量子物理學碩士學位。

      緊接著,他又在15歲這一年,拿下了量子物理學博士學位。

      研究方向,是量子物理中最硬的那一塊:量子態的相干性與退相干機制。



      Simons的IQ 145,綽號「小愛因斯坦」

      拿到量子物理博士學位后,Simons做了一個讓導師都沒預料到的選擇:

      他申請了第二個博士學位,方向是醫學與AI的交叉領域。

      研究目標只有一個,那便是理解人類衰老的底層機制,并找到延長健康壽命的路徑。



      這個想法不是突然冒出來的。早在11歲時,西蒙斯就確定了這個方向。

      原因很痛——Simons的祖父母都患有心血管疾病。



      我不希望其他人也經歷失去至親的痛苦。

      我的目標是更深入地理解疾病的過程,創造能改變人類生活方式和健康狀況的解決方案,而不僅僅是緩解癥狀。

      這不是一個15歲少年的「浪漫幻想」。

      Simons給出了非常具體的研究框架,他把衰老看作一個「多系統耦合」的復雜工程問題——

      生物學:提供了衰老的表征(端粒縮短、DNA損傷累積、蛋白質折疊錯誤、線粒體功能衰退);

      物理學:提供了理解這些過程的底層工具(熱力學、信息論、量子生物學);

      而AI,是把這三條線串起來的「膠水」。

      在Simons看來,死亡就像一個極其復雜的拼圖,碎片散落在生物學、物理學和工程學里。

      過去這些學科各自拼各自的角落,沒有人試過把整張拼圖拼起來。



      而現在,他要做的就是這件事。

      有人可能會問:量子物理和「永生」有什么關系?

      這實際上,是一場由微觀通向宏觀的漫長伏筆。

      在這種狀態下,原子放棄了各自的「個性」,合并成一個單一的量子系統,表現出完全不同于日常世界的行為。



      他還研究了物質「超固體」相:同時具有超流體性(極低粘度)和結構固態性(高粘度)的矛盾狀態。

      聽起來極其抽象?

      但這類研究,恰恰是「量子計算」和「精密測量技術」的基礎。

      這一切研究,都是在為未來打地基。

      Simons表示,「我選擇物理學作為我的專業,是因為在我看來,要徹底理解宇宙,就必須通過物理學」。



      答辯結束后,Simons幾乎沒有給自己留任何休息時間。

      他直接飛往德國慕尼黑,進入慕尼黑大學(LMU),正式啟動了第二個博士項目。

      為什么選AI?不言而喻,AI正在重塑整個生物醫學研究的底層邏輯。

      醫學影像分析、癌癥早期檢測、蛋白質結構預測——這些曾經需要數十年的工作,現在被AI系統壓縮到了以天甚至以小時為單位的時間尺度。



      而西蒙斯要把這種分析能力用在一個更宏大的目標上——理解衰老的生物學過程。

      他特別提到了一個方向:人工器官。

      我對創造能夠替代退化身體部件的工程化系統特別感興趣。

      說白了就是,當你的心臟、肝臟、腎臟因為衰老而報廢時,用工程手段造一個新的裝上去。

      Simons的判斷是:這不是一個靠天才就能解決的問題,這是一個靠智能規模才能解決的問題。他計劃用AI做三件事:

      第一,跨學科數據融合。

      第二,假說生成與驗證加速。

      傳統生物醫學研究的瓶頸不是實驗能力,是假說質量。

      大多數實驗室花80%的時間在驗證低質量假說上。

      第三,藥物與干預手段的計算篩選。

      AI驅動的分子設計和虛擬篩選,可以把這個過程壓縮幾個數量級。

      Simons的方向并不孤立。

      過去兩年,AI在生物醫學領域的進展已經從「概念驗證」走到了「產業落地」。

      AlphaFold解決了蛋白質結構預測的五十年難題。Isomorphic Labs用AI設計的藥物分子已經進入臨床前階段。



      Insilico Medicine用AI從靶點發現到臨床候選藥物只花了18個月,傳統流程通常需要4-5年。

      Simons的獨特之處在于,他沒有從AI出發去找生物學應用,而是從物理學出發去重構衰老的底層模型,再用AI來加速這個重構過程。

      量子物理的訓練給了他一個大多數生物學家沒有的工具:用第一性原理思考問題。

      不是在現有框架里修修補補,而是追問——衰老的信息論本質是什么?細胞層面的熵增是否可逆?生物系統的量子效應在衰老中扮演什么角色?

      這些問題聽起來像科幻,但在量子生物學領域,它們已經是嚴肅的研究課題。

      能不能成功?

      Simons說,可能要用一輩子來回答。



      一個15歲的人,愿意把一生押注在一道沒有標準答案的題目上。

      這本身,就已經是一種回答。

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