记者 边雪
1970年，兰迪·W·谢克曼（Randy W.Schekman）发现了细胞内囊泡运输的调节机制，自此，人类得以更好地理解药物的作用和代谢机制。或许你并不了解这些医学专业名词，但你对于大量建立在他研究之上的药物一定不会陌生，比如乙肝疫苗、人工胰岛素等。
回顾谢克曼的职业生涯，他一直致力于由好奇心驱动的、基础性的研究，包括酵母细胞中囊泡运输机制的研究。2013 年，因研究揭示了细胞如何组织其转运系统——“囊泡运转”的奥秘，谢克曼获得诺贝尔生理学或医学奖。
喜欢实验科学，喜欢思考新鲜事物，喜欢挑战与众不同，是记者在专访过谢克曼之后最大的感受。当聊起基础科研工作时，年过70的谢克曼难掩兴奋：“正是通过这些基础工作，我们对更复杂的生物过程有了更深入的了解，并为医学和生物技术的进步奠定了基础。”
记者采访兰迪·W·谢克曼。
因对细胞如何工作有强烈好奇心
他获得了诺贝尔奖
“我的工作涉及研究蛋白质分子是如何运作的，其中一些是如何被运送到细胞外。我们体内几乎所有的细胞，都会产生在细胞内起作用并进行化学反应的大部分蛋白质，但平均约10%的蛋白质是特殊蛋白质，必须被‘封装’，然后运出细胞。这些蛋白质耳熟能详：胰岛素、生长因子、激素。实际上，你血液中所有蛋白质都是在细胞内制造的，然后有一个特殊的‘机器’用于‘出口’。”谢克曼告诉记者，这一途径，最初是通过电子显微镜观察人类胰腺细胞内部来理解的。1974年的诺贝尔奖授予了一位名叫乔治·帕拉德的先驱，他了解细胞内的机制是如何将分子输送到细胞外的。“但受限于当时的技术，他不明白的是，这些‘机器’是如何运作的。”
1976年，谢克曼首次加入加州大学伯克利分校文学与科学学院后，决定在酵母中探索这一系统的奥秘。但在当时，有人认为这是一个愚蠢的决定。“我选择研究面包酵母，这不是一个评估蛋白质分泌的传统系统，但它们仍然可用于研究如何生长和分裂。”谢克曼告诉记者，他与自己的第一个研究生彼得·诺维克开发了一种遗传方法，能够分离出削弱这一过程的突变。“当我们这样做时，能够看到这些细胞使用的过程，与人类细胞基本相同，因此生物技术行业能够使用酵母，作为生产有用的人类蛋白质的载体。”
在接下来的几年里，谢克曼绘制了酵母细胞分类、包装和通过膜泡将蛋白质输送到细胞表面的机制，分泌在酵母交流和交配中重要的蛋白质。酵母也利用这一过程，将受体传递到表面，这是细胞控制活动的主要方式，如摄入葡萄糖等营养物质。“所以我们所做的只是非常基本的事情，结果证明其具有相当实际的应用。”
在20世纪80年代和90年代，这些发现，使生物技术行业能够利用酵母的分泌系统来制造和释放药品和工业酶。如今，全球糖尿病患者使用的胰岛素中有三分之一是由酵母生产，而全世界的乙肝疫苗供应都来自酵母。
各种疾病，包括某些形式的糖尿病和血友病，都与细胞分泌系统有关。“我们的发现有助于人们了解这些疾病，”谢克曼告诉记者，在获得诺奖后，自己还在研究与阿尔茨海默症的可能联系。“我能获得诺贝尔奖，仅仅是因为对细胞如何工作有着强烈的好奇心。”
AI将在生命科学和物理科学领域发挥越来越重要的作用
2024年，AI 在诺贝尔奖领域狂飙突进，很多人开始讨论：未来诺贝尔奖是不是要被 AI 包场了？
“我认为，今年的诺贝尔科学奖确实反映了当前和过去一段时间内的科学发展趋势。毫无疑问，AI将在生命科学和物理科学领域发挥越来越重要的作用。在生命科学领域，人工智能已经产生了重大影响。”谢克曼告诉记者，今年的诺贝尔化学奖，就是颁给了研究蛋白质分子折叠的科学家们。“现在，我们可以预测所有已经测序的地球上的基因组，可以预测这些基因编码的蛋白质分子的形状，甚至设计出从未在地球上存在过的新的蛋白质，以完成化学家此前难以实现的任务。”
人工智能已经在科学领域得到了广泛应用，其重要性日益凸显。作为科学巅峰的代表，诺奖对人工智能的重视，是否预示着未来的科学趋势？谢克曼直言：“在我所专注的生物学研究中，人工智能在协助科学家解析庞大且复杂的数据集方面，发挥了至关重要的作用，这些数据集往往难以仅凭人力进行解析。”
科学家最重要的是勇于冒险
对于那些希望在科学领域做出贡献的年轻一代或研究人员，谢克曼给出了自己的建议。“我认为对所有年龄段的学生来说，尝试通过实验来学习是很重要的，而不仅仅是读书或上课。即使有优秀的老师和优秀的书籍，用自己手头的知识进行科学研究的过程，才是真正的科学家诞生的方式。”
所有的孩子都天生好奇，但这种好奇心延续则需要被培养，他们需要被鼓励去做研究。“我爸爸是一名对科学有一些兴趣的工程师，所以我很小的时候就产生了自己的兴趣。我有一个玩具显微镜，小时候我对池塘浮渣中的生物很着迷。当我还是个十几岁的孩子时，我存了钱，买了一台专业显微镜去观察生物。”谢克曼告诉记者，那台显微镜已经捐给了诺贝尔博物馆。“这对我早期培养微生物学的兴趣非常重要，这是自然进化的，当我上大学时，我继续研究病毒和微生物，这种兴趣一直持续到今天。”
“年轻的大学生上课很好，有好的老师很好。但如果你真的想探索科学，你必须进入实验室，直接与教授一起研究他的研究。”谢克曼说。
当被问及对年轻的科学家们有何建议时？谢克曼毫不犹豫地给出答案，最重要的是冒险。
“大多数科学家不冒险，他们只是继续做同样的事情。这些人做出了有价值的发现和贡献，但并没有真正取得突破，真正的突破来自完全不同于其他人正在做的事情。”谢克曼举例解释道，比如杰瑞米·内森斯，因为他的想象力而解开了人是怎么看到五光十色的世界这一谜团，他的思想深度以及研究方法的创新力，使他跻身世界最优秀神经科学家之列。
对话诺奖得主
：您如何看待人工智能这一工具？
兰迪·W·谢克曼：我会拥抱这个工具，只要我能理解和掌握它，我就会使用它。这不是我个人的选择，几乎每个在我实验室里的人，都在某种程度上使用人工智能。
：您认为人工智能是否会成为诺贝尔科学奖的一个趋势？
兰迪·W·谢克曼：我不愿意对诺贝尔科学奖做出预测，因为我曾经观察了一段时间，很难知道谁会获得这个奖项。我个人感觉，实验科学家还有很多有价值的工作要做，不仅仅是通过计算，还包括实验、观察和理论，这些将继续在科学发现中发挥主要作用，而人工智能只是推进这些发现的一个强大工具。
：您如何看待科学在社会中的角色和责任，特别是在传播科学知识和推广科学教育方面？
兰迪·W·谢克曼：这非常重要，我在之前的演讲中也简要提到了这一点。科学家有责任向公众传达他们的发现，而不仅仅是在科研人员彼此之间传播。有些科学家在这方面比其他科学家做得更好，那些真正擅长沟通的人，应该在与没有受过科学训练的人分享科学发现的喜悦中发挥重要作用。我认为这种分享十分重要。像我在实验室里做的那种工作，或者别人做的工作，对于一个不了解科学的人来说是很难理解的，所以，必须要以人们能理解和欣赏的方式传达出来。
：作为诺贝尔奖得主，您对那些有梦想的普通人有什么建议？
兰迪·W·谢克曼：有梦想是好的，但把诺奖作为目标并不是一个好主意。在我的研究领域里，除我之外，还有很多人做出了非常重要的贡献，包括我的一个研究生。他实际上做出了让我获得诺贝尔奖的发现，他应该被选中，但他没有被选中，所以不能把诺奖作为你的目标。
如果科学研究真的是你想要做的事情，那目标必须是学习，寻找一些你认为可以解决的大发现或尚未解决的问题，然后全力以赴，并为做出科研发现而兴奋，不是赢得奖励。
我承认获得诺奖很好，就像我想起多年前获得诺奖时的场景，仍然会十分激动，这会激励人们做科学。但是做科研最重要的是做出发现，这是基本的价值。科研最重要的事情是找到你想要的，而不是诺贝尔奖。如果你的目标是赢得诺贝尔奖，你肯定会感到沮丧。我认识一些把获得诺贝尔奖作为目标的人，无一例外，他们因为没有得奖而感到痛苦，这是因为树立了错误的目标。
