【心理系訊】

2026年4月23日政大心理學系於果夫樓舉辦學術研討會，邀請現任政治大學人工智慧應用學士學位學程主任張家銘老師，以「Investigating the Mechanisms of TAD Formation」為題，透過其深厚的資訊科學與生物資訊背景，結合幽默的個人經驗與前瞻的AI視野，帶來一場豐富的跨領域學術分享。

從西班牙沙灘到實驗室：跨領域交流的啟蒙

講座開場，張老師幽默地回憶起在西班牙龐培法布拉大學（UPF）攻讀生物醫學博士的點滴。他笑說自己當年是因為英文考得不夠好，所以才輾轉去了西班牙，卻意外在當地風景如畫、排名全球前列的研究機構中，體驗到與臺灣截然不同的研究氛圍。他生動地描述那段坐在河邊吃飯聊天、與同事參加沙灘排球賽的時光，強調許多跨領域的合作靈感，往往就是意外地與他人邊閒聊時萌芽。這段經歷讓他深信，良好的互動與放鬆的環境正是研究創新的重要土壤。

跨學科的合作：當資訊科學遇上生物密碼

近年來，「資訊科學」與「生命科學」的結合已成為新的趨勢。張老師就有在演講中指出，不論是資訊科學領域權威如圖靈獎得主Donald Knuth與Richard Karp，還是NVIDIA執行長黃仁勳，皆曾表示生物科學將是未來的關鍵領域。 會有這樣的說法，除了2000年後基因體資料量的爆炸式成長，更是得益於數據科學與演算法的突飛猛進，讓科學家能挖掘的資訊變得更深、更廣，去探索並解決過去無法觸及的複雜生物學問題。所以，為了深入解析龐大數據背後的生命密碼，張老師創辦巨觀生物資料科學實驗室（Big/Biodata Science），致力於用機器學習等資訊技術來解決蛋白質功能預測、多重序列比較等問題。

三維基因體的核心：TAD的形成與功能

演講的焦點隨後轉向老師的研究主題Topologically Associating Domains (TAD)，張老師首先拋出一個驚人的對比：人體細胞核直徑僅六微米，卻必須塞進長達兩公尺的DNA。這種空間壓縮具有精密的調控功能，決定了同一套DNA如何分化為不同的細胞。透過Hi-C技術，科學家可以分析不同DNA片段在細胞核內的空間相對關係。張老師說明，當我們將Hi-C資料畫成二維熱力圖時，會發現對角線上有一塊一塊的正方形圖案，這就是TAD。這代表在正方形區域內的DNA片段在三維空間中較為接近，反映基因體在細胞核內有特定的折疊與分區方式，而正方形的邊界則像把基因體分成不同區域的分隔線。實驗證明，一旦邊界相關的蛋白質受到影響後，原本的分區方式就會有明顯的改變。此外，其實驗室更利用深度學習模型來辨識這些正方形的分區是否存在，他們也進一步證實了TAD結構在人類、老鼠與果蠅之間具有相似性，在跨物種分析上也能通用。

2024 諾貝爾獎後的AI浪潮

隨著技術的推演，張老師將話題延伸至近期的AI浪潮與科技突破。他以2024年諾貝爾化學獎的得主們為例，說明AI擅長處理具備龐大搜尋空間與明確目標的問題。得主中的Demis Hassabis與John M. Jumper正是善用了這股強大的運算力量開發出了AlphaFold2，成功解決了困擾生物界長達半世紀的蛋白質摺疊難題。

另一位得主David Baker的研究則展現了另一種發展方向，在深入探究蛋白質摺疊問題後，決定跳脫既有框架，轉往全新的領域發展，他奠基於AlphaFold2的成果將AI應用於蛋白質設計，希望透過演算法設計新的蛋白質，將為製藥工程與生技應用帶來可能性。同時老師也分享Baker曾認為許多研究靈感是透過與實驗室成員互動交流產生的火花，藉此鼓勵同學多參與講座以及與領域學者交流。

AI時代下的研究品味

張老師在回答AI與研究相關問題時，提出說：儘管AI可以大幅加速藥物篩選、發想假設、設計實驗流程或跑統計分析，但它仍無法取代人類的價值。AI可以給你一個問題，但你自己必須具備專業與品味，去判斷這到底是不是一個「好問題」。現在AI可以幫你產出一個可行但仍須檢核的內容，但有些關鍵盲點它還是抓不到。如果你只是一昧接受AI給的資料，卻連背景知識都不熟悉，就會有很大的風險。即使AI能夠幫我們省去很多苦工，但研究的核心判斷、品味與知識底蘊，還是無法被取代的。

撰文/邱于蘅、李秉曄、董珈均