一、个人简介

王子桐，本科毕业于McMaster University健康科学专业，并于2024年在加州理工学院 (Caltech)获得系统生物学博士学位，辅修应用与计算数学，曾获Broad研究所 (Broad Institute) 颁发的施密特奖学金（Schmidt Fellowship）。博士期间与Matt Thomson合作，利用肿瘤影像数据开发预测癌症治疗的AI方法。他还曾在基因泰克（Genentech）担任ML研究员，与Romain Lopez和Aviv Regev合作，开发了一个用于高内涵CRISPR扰动筛选的对比学习框架。此外，他还在AI制药公司Recursion与Kian Kenyon-Dean和Oren Kraus合作，开发了优化大规模视觉模型效率的工具。将于2024年冬季作为Westlake Fellow加入西湖大学。

二、学术成果

我们的身体是一个繁忙的生态系统：免疫细胞时刻警惕着入侵者，成纤维细胞在受伤时迅速赶往伤口处促进愈合，而干细胞则根据环境信号在休眠与活跃状态之间灵活转换。随着能同时捕捉数百万细胞分子状态的高维数据越来越多，我们现在有了更好的工具来理解这些动态过程。我们实验室致力于构建数学模型来解释细胞在组织中的行为，开发算法预测细胞在体内的状态转换，利用这些预测模型设计干预策略，以便更高效地将疾病状态转变为健康状态, 并最终通过3D类器官和动物模型来验证我们的预测。

为了应对人体的复杂性，我们的研究跨越多种疾病和器官，并根据需要灵活运用分子生物学、物理学、化学和计算机科学等领域的工具。最近的项目包括：运用可解释性人工智能（explainable AI）识别驱动T细胞浸润的关键因素；将最优传输理论应用于多重组织成像，预测肿瘤转移的分子驱动因素；以及开发生成式DNA模型，用于设计能实现用户所需功能的全新质粒序列。

三、代表论文

(*Co-corresponding author) 

1.  Wang, Z. J.*, Farooq, A. S., Chen, Y. J., Bhargava, A., Xu, A. M., & Thomson, M.* (2024). Identifying perturbations that boost T-cell infiltration into tumors via counterfactual learning of their spatial proteomic profiles. Nature Biomedical Engineering, in press. https://doi.org/10.1101/2023.10.12.562107

2. Wang, Z.J.,  Lopez, R., Huetter, J-C., Kudo, T., Yao, H., Hanslovsky, P., Hoeckendorf, B., Mohan, R.R., Richmond, D. & Regev, A. (2024) Multi-ContrastiveVAE disentangles perturbation effects in single cell images from optical pooled screens. In ICLR 2024 Workshop on Machine Learning for Genomics Explorations.

3.  Wang, Z. J.*, & Thomson, M.* (2022). Localization of signaling receptors maximizes cellular information acquisition in spatially structured natural environments. Cell Systems, 13(7), 530-546.e12. https://doi.org/10.1016/j.cels.2022.05.004

4.  Joly-Smith, E., Wang, Z. J., & Hilfinger, A. (2021). Inferring gene regulation dynamics from static snapshots of gene expression variability. Physical Review. E, 104(4). https://doi.org/10.1103/physreve.104.044406

四、联系方式

电子邮箱：jerry@westlake.edu.cn

本实验室诚招博士后及科研助理，也可以联合指导博士生，如感兴趣，欢迎联系！