郑双佳，南方医科大学超级学霸，中山大学顶尖博士，斩获博士领域顶级奖项，入选斯坦福全球前 2% 顶尖科学家，婉拒海外多家高校任职机会选择回国。

这个 90 后的履历，硬得不像真的。

南方医科大学药学本科，中山大学计算机博士。一个药学出身的人，硬生生把自己逼成了计算机领域的顶尖科研人才。

2018 年，研一的他在实验室里发现，传统湿实验效率太低。移液、离心、跑胶，一天下来手酸眼花，实验结果还充满不确定性。

但写代码不一样。代码是理性的，输入什么就精准输出什么。

他开始潜心钻研代码。那一年，AI 制药还是无人深耕的冷门领域。

他硕士阶段发表的第一篇论文，成为国内最早用生成式 AI 开展药物分子设计的研究之一。

这条跨界深耕的路，极少有人能扛下来。

药学本科、药学硕士，最终拿下计算机科学与技术博士学位。从药物分子结构到深度学习神经网络，从实验室试管到屏幕代码，这份学科跨度，业内人都清楚有多难。

读博期间，他斩获多项重磅荣誉、产出海量科研成果。

2022 年，他拿下百度奖学金。该奖项每年全国仅评选十位华人计算机在读博士，他是中山大学首位获此殊荣的学子。

2023 年，他斩获吴瑞奖学金 —— 华人生命科学在读博士的最高奖项，并拿下头名。

在读期间，他在 Nature Machine Intelligence、Nature Communications、NeurIPS 等顶刊顶会发表三十多篇论文，获批十余项专利，研发的算法被海内外二十多家药企应用于药物研发管线。

读博期间，他前往 MIT 担任访问学者，合作导师是美国三院院士、“合成生物学之父” James Collins。访学结束后，海外多所顶尖高校纷纷向他抛出任职橄榄枝。

他悉数婉拒。

2023 年，郑双佳正式回国，入职上海交通大学溥渊未来技术学院，任长聘教轨助理教授、博士生导师、独立 PI，同时兼任临港实验室研究员。

很多人难以理解，手握 MIT 访学经历、拿到海外顶尖高校 offer，为什么选择回国。

他的回答很简单：想做的研究，国内有最好的发展土壤。

回国后，他接连攻克 AI 制药多个前沿难题，成果频出。

DynamicBind 是他回国后的核心重磅成果之一。AlphaFold 能够预测蛋白质静态结构，却无法呈现蛋白质在体内的动态变化，以及与小分子结合时的结构改变。

而 DynamicBind 完美补齐了这一短板。它创新引入 “动态” 模块，能够捕捉蛋白质结构中仅特定条件下才会开启的隐藏结合口袋，破解了传统静态预测的核心痛点。

该技术落地应用后，团队测试近 20 个药物靶点，85% 都筛选出优质苗头化合物，筛选成功率远超传统研发手段。

2025 年，他牵头研发的 “元生” 系统面向全球开放，这是全球首个聚焦靶标发现与临床转化价值评估的多智能体虚拟疾病学家系统，可模拟生物学家思维挖掘疾病靶点。

同年 12 月，团队在 Nature Machine Intelligence 发表 GerNA-Bind 框架，攻克 RNA 靶向药物研发难题。针对肿瘤相关 RNA 靶点 MALAT1 开展虚拟筛选，从 21659 个候选分子中筛选出 18 个有效结合小分子，部分分子已在细胞实验中证实可抑制肿瘤细胞迁移。

2026 年 2 月，团队研发的 EnzymeCAGE 模型登上 Nature Catalysis，实现酶催化功能的精准预测；4 月，COSMOS 模型登上 Cell Systems 封面，解决蛋白质功能注释行业难题。

短短半年，接连拿下 Nature 子刊、Nature Catalysis、Cell Systems 封面成果。三十出头的他，带领团队啃下了 AI 制药领域多个前沿核心难题。

斯坦福全球前 2% 顶尖科学家、2024 福布斯亚洲 30 岁以下杰出人才、亚洲青年科学家基金项目研究员、世界人工智能大会云帆奖、中国人工智能学会优博……

郑双佳斩获多项重量级荣誉，而最令人敬佩的是他深耕 AI 制药的初心。传统新药研发周期长、耗资巨大，他致力于借助计算机与人工智能，破解行业瓶颈，缩短研发流程、压缩成本。

十余年来，他坚守这一研究方向，提出以多尺度深度学习解码生命、编码药物。原本药学专业的他跨界突围，凭借代码开辟新药研发新路径。

他放弃海外优厚待遇选择回国，不单是情怀，更是看好国内完备的数据、算力与产业转化体系。三十出头的他掌握顶尖核心技术，属于他的科研黄金时代才刚刚开启。

参考信息：上海交通大学溥渊未来技术学院. (n.d.). 郑双佳。溥渊未来技术学院.