学子故事 | 哈佛全奖+斯坦福录取！她的交叉学科探险从西浦启程

中学时代，李嘉旖的思维跳脱，学习方式比较发散。“我的兴趣到底在哪里？” 这个问题远比追求高分更让她着迷。

她开始了基于生物竞赛的学习，并对生命科学与技术产生了浓厚的兴趣。为了深入学习，她开始阅读英文原版教材和专业文献，意外发现了自己的学习特点——“比较擅长用英语学这些理科”。英文资料的逻辑结构反而帮助她更好地理解复杂概念。

“我被系统生物学的复杂性和美感深深吸引。”她说，“当时就在想，将数学、物理、计算机科学融合用于探索生命科学，一定非常酷。”

然而，升学之路并非一帆风顺。李嘉旖原本计划申请海外本科或通过自主招生冲刺国内顶尖高校，但突如其来的疫情和招生政策变化打乱了计划。加上高考发挥未达预期，在择校时面临诸多限制。

李嘉旖成长于一个开明的教育环境。父母尊重她的学习特点——虽然在考试中没有表现到最好，但拥有极强的主动学习探索的能力。针对这些特质，妈妈给了她一个建议：“要不要考虑中外合作大学？”

李嘉旖选择了西交利物浦大学，加入西浦慧湖药学院，成为新开设的应用统计学（生物统计方向）专业的首届本科生。

四年后，她手握斯坦福、哈佛、耶鲁、牛津等顶级名校的研究生录取，其中哈佛大学的计算生物与定量遗传学硕士专业为她提供全额奖学金。

回顾大学生活，李嘉旖说：“正是西浦的国际化教学理念以及自由的氛围，让我能够尽情探索各个方向，并逐步找到自己的兴趣支点。”

交叉学科第一课：合力斩获iGEM金奖

自入学起，李嘉旖就对数据驱动的交叉学科充满热情。

“我对生物、数学、计算机科学都比较感兴趣，应用统计学（生物统计方向）恰好满足了我对多学科探索的渴望。”她说。这个专业的课程设置跨越了西浦多个学院，包括西浦慧湖药学院、数学物理学院、理学院和智能工程学院等，为学生搭建了独特的跨学科学习平台。

在好奇心的驱动下，刚上大一的她选择以国际遗传工程机器大赛（iGEM）为起点，开启了跨学科的科研探索。

这项赛事以“用工程化思维重构生命系统”为核心理念，成为她融合计算科学与生命科学的首个实践平台。在项目组，她主要负责数学建模与计算编程的工作，并与负责湿实验的队员紧密合作，不断通过建模相互验证反馈并调整解决方案，最终设计出新型蛋白质元件和用于吸附重金属的生物反应器，斩获了iGEM 2022金奖与最佳环境单项奖提名。

当数学的抽象符号与生物的具象生命在代码中相遇，数据不再是冰冷的数字，而是解码生命规律的密钥。这颗埋藏于竞赛中的思维种子，在此后三年不断生长为她的学术根系。当选择应用统计学（生物统计方向）作为本科专业时，她已清晰勾勒出交叉学科的研究图景——用数学与统计学重构生物学问题的表达方式，以计算机科学搭建高通量数据挖掘的桥梁。

主动探索：兴趣驱动的科研进阶之路

李嘉旖第一段正式的独立科研经历，始于大二上学期。她主动给理学院生物科学与生物信息学系主任孟佳教授发邮件，介绍自己的学习背景和兴趣，获得了进入孟老师课题组的机会。

在孟佳教授及团队中的博士生张雨心、黄戴赟（现为西浦慧湖药学院助理教授）的指导下， 她探索了深度学习模型在纳米孔测序中的应用，开发了一套机器学习工具，用于mRNA疫苗中化学修饰的定量检测与质量控制，并作为第一作者发表了一篇SCI期刊论文。

这段将近一年的科研经历为她打开了基因组学与计算生物学的大门，她开始关注前沿的人工智能模型在生物医学研究的应用，主动拓展能力边界，自学了大量数学统计和计算机科学相关的进阶课程。

“完成学校的课程是门槛和基本条件。课程体系是一个已经成型的、已知的东西，而做科研是自己探索学习体系的过程，特别是在交叉学科的偏应用方向，很多东西是边学边做。”她说。

西浦慧湖药学院开设的药理学和药物化学等课程，让李嘉旖对药物发现和设计产生了浓厚兴趣。她惊叹于统计学知识如何能够应用于实际药物研发过程，特别是人工智能技术如何加速传统药物发现的环节。带着这样的认知，她主动争取到上海交通大学智能药物设计实验室的科研实习机会，将不确定性估计的统计模型与几何深度学习模型结合，用于靶向RNA的药物设计，这让她再次体会到了数据驱动科学发现的颠覆性力量。

（图为西浦慧湖药学院新大楼效果图）

走一步，再走一步：在世界实验室的探索实践

如何更好地将所掌握的统计与计算机技能用于更加系统的生物医学研究？大三暑假，李嘉旖鼓足勇气，申请前往美国顶尖医学院——西奈山伊坎医学院的基因组学研究所进行全职科研。

在这个专注于新型单细胞测序技术开发的实验室里，她独立承担了计算建模的工作，结合实验室正在开发的新技术所产生的单细胞配对多组学数据，构建了一套深度学习模型，显著提升了细胞特异性基因表达预测，为研究单细胞水平的基因调控以及疾病发展的异质性提供了新工具。

“本科阶段的三个科研项目，大方向是一致的。每一个小领域的认知都是基于前面的积累，然后生发出对下一个细分方向的好奇心。”她说。

在项目中，她尤其享受自主探索的过程——从算法构思到模型实现，再到结果解析与故事呈现，每个环节都需要独立思考和创造性解决问题，同时也要清晰凝练地与团队成员分享思路和发现。

“当看到自己构建的模型能够解析复杂的生物数据，揭示出潜在的生物学规律时，那种成就感是无可替代的。”她说，“这让我更加确信，科研最吸引我的正是这种不断突破认知边界、将想法转化为实际解决方案的过程。”

这段海外科研经历也成为她成长的催化剂。在纽约的四个月里，李嘉旖第一次真正体验了独立生活的多重维度：面对技术难题和文化差异，她选择主动沟通，与团队深入讨论模型优化方案，用清晰的逻辑和流利的英语汇报进展。科研之余，她也在探索周边的过程中拓宽视野：在中央公园徒步放松身心，在博物馆和艺术展览中寻找跨学科灵感，与不同领域的研究者交流，结识新的朋友，实践着西浦倡导的“世界公民”理念。

（李嘉旖在纽约）

“科研不是封闭的苦修，而是与世界对话的过程。”她说。这段兼顾严谨科研与多元体验的时光，让她对科研工作者的角色有了更深的理解：既要能在专业领域深耕，也要以开放的姿态拥抱世界的多元性。

斯坦福、哈佛、耶鲁、牛津抛来橄榄枝

大四上学期至今，李嘉旖陆续收到斯坦福大学生物医学数据科学、哈佛大学计算生物与定量遗传学（含全额奖学金）、哈佛大学生物医学信息学、耶鲁大学计算生物与生物医学信息、牛津大学计算基因组医学等硕士专业的录取。“开挂”的申请季，源自她的超强自驱力，也得益于她在交叉学科领域的厚积而薄发。

“在西浦，我学会用不同学科的视角看问题。数学教会我严谨的逻辑，生物学给了我整体系统的观念，计算机科学培养了我的工程能力。”她说，“在AI时代，最有创造力的人往往是那些能在不同领域之间搭建桥梁的人。单一学科的思维已经不够了，我们需要综合多种视角，才能发现创新的突破口。”

未来，李嘉旖决心继续探索计算生物学及AI驱动科学发现的方向，继续她的边界突破。

“感谢西浦国际化的学术氛围、对学生科研的大力支持，还有丰富的产学研资源和宝贵的人际网络，鼓励我自由地去探索内心的兴趣。不管最终去往哪所院校，我都会像此前的学长学姐一样，继续在新平台上为西浦建立良好的声誉，欢迎更多的学妹学弟来加入。”

（记者：石露芸 西浦慧湖药学院编辑团队 摄影：王左夫 其他图片提供：李嘉旖）