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全球每天有超过 2 亿人在服用他汀类药物，它是目前处方量最大的药物类别之一。其中最知名的一个，叫立普妥。
立普妥的研发，在学术报告里经常被作为理性药物设计的经典案例——围绕它的研究前后诞生了四位诺贝尔奖得主，它也是人类历史上累计销售额最高的处方药之一，让辉瑞一度跻身全球最赚钱的制药企业。
但这个故事，比教科书上写的要曲折得多。从第一个他汀分子在一株真菌里被发现，到立普妥成为全球最畅销的处方药，中间隔了将近 30 年，险些在好几个节点就彻底结束了。
这期节目，不只是「立普妥是怎么被发现的」，而是一粒药从实验室走到全球 2 亿人手里，科学、资本与营销究竟是如何共同发挥作用的。
时间轴：
00:09 为什么要讲立普妥？
02:16 「胆固醇假说」是怎么建立的？从兔子实验到 Framingham 心脏研究，医学界用了近半个世纪。
04:46 主人公远藤章：筛遍六千株真菌，找到第一个他汀类化合物美伐他汀。
10:03 LDL 受体的故事，他汀类药物是如何起效的？
11:44 美伐他汀被叫停、洛伐他汀险些夭折——是什么让默克最终重启临床试验？
15:39 华纳-兰伯特和阿托伐他汀的诞生：临床价值等于市场价值吗？
17:05 辉瑞的销售机器、DTC 广告开闸、Jarvik 划船广告翻车——营销在立普妥的成功里扮演了什么角色？
21:25 900 亿美元的敌意收购，立普妥成为史上最畅销处方药。
参考文献：
Endo, A. (1992). The discovery and development of HMG-CoA reductase inhibitors. Journal of Lipid Research, 33(11), 1569–1582.
Endo, A., Kuroda, M., & Tsujita, Y. (1976). ML-236A, ML-236B, and ML-236C, new inhibitors of cholesterogenesis produced by Penicillium citrinum. The Journal of Antibiotics, 29(12), 1346–1348.
Goldstein, J. L., & Brown, M. S. (1990). Regulation of the mevalonate pathway. Nature, 343, 425–430.
Tobert, J. A. (2003). Lovastatin and beyond: the history of the HMG-CoA reductase inhibitors. Nature Reviews Drug Discovery, 2(7), 517–526.
Istvan, E. S., & Deisenhofer, J. (2001). Structural mechanism for statin inhibition of HMG-CoA reductase. Science, 292(5519), 1160–1164.
Donohue, J. M., Cevasco, M., & Rosenthal, M. B. (2007). A decade of direct-to-consumer advertising of prescription drugs. New England Journal of Medicine, 357(7), 673–681.
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情人节快来啦！在这个特殊的节日里，我们选择用科学但不失温度的方式，重新理解“女性的性高潮”。
女性的高潮为什么会被进化保留下来？
高潮是如何发生的？为什么大脑被称为最大的性器官？
为什么男性会比女性更容易达到高潮？
社会结构和传统观念如何影响男性和女性对性的理解？
这期节目中，我们不只聊有趣的科学研究，也谈论我们对性与亲密关系的理解。
如果你在恋爱，那么祝你幸福；如果你单身，那么祝你快乐！
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为什么人们爱喝酒？酒精对我们的身体究竟做了什么？这期节目中我们聊聊酒对身体的影响、饮酒与创作的关系等等，让我们基于此科学而又综合地分析一下：要是能重来，我到底要不要选李白？！
新年快乐！祝大家吃好喝好！但是稍微少喝点！
🎤【时间轴】
一.酒是粮食精，越喝越年轻
07:34'' 我们为什么爱喝酒？多巴胺奖励机制的科学解释
09:53'' 小酌两杯有益身心？喝酒对心血管健康的影响
17:05'' 武松三碗不过岗、杨贵妃醉酒，酒精对男性女性的不同影响
18:43'' 太阳神与酒神，酒精对创造力的真实影响
二.酒对健康的风险
22:00'' 啤酒肚是怎么来的？聊聊酒精的代谢
26:28'' “拿来长岛冰茶换我半夜安睡”？
28:39'' 科学饮酒指北：预防醉酒与无醇酒饮
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过去一年，「 虚拟细胞」（Virtual Cell）成为了生命科学和 AI 交汇处最热门的词汇。全世界的科研机构和科技巨头都纷纷押注，共同推动着一场「虚拟细胞革命」。
DeepMind CEO 诺奖得主 Demis Hassabis 在多次采访中说「虚拟细胞」将是 deepmind 重要的研究方向，他将致力于构建能够模拟整个细胞的AI系统。马克·扎克伯格与妻子普莉希拉·陈共同发起的科研机构 Chan Zuckerberg Initiative （CZI） 也是在今年高调宣布，他们将要在 未来十年在虚拟细胞上投入数亿美元，开发开放数据集与计算工具。就在上个月，NVIDIA 宣布了与 CZI 的合作，通过提供 AI 基础设施，共同推动虚拟细胞的开发和应用。
我们今天的节目请到了上海交通大学医学院教授、万乘基因创始人施威扬老师。一起来聊一聊究竟什么是「 虚拟细胞」？我们要如何将细胞数字化? 以及虚拟细胞将如何改变疾病治疗、药物研发，甚至我们理解生命的方式？
【本期嘉宾】
施威扬，上海交通大学医学院教授、万乘基因创始人
【时间戳】
00:35 从 DeepMind、CZI 到 NVIDIA，为什么科技巨头纷纷押注「虚拟细胞」？
02:29 什么是虚拟细胞？它是一个试图模拟真实细胞行为的超级大模型
06:46 生物学曾被视为「天书」，AI 如何解构这种极度复杂的高维系统？
09:24 从「90%实验+10%计算」到「10%实验+90%计算」，AI 带来生物学研究的范式转移
15:57 科技大厂追求通用基座模型，药企更务实于垂直专有模型，谁能跑赢？
18:17 虚拟细胞进化史：从 「规则模型」到「数据驱动」
29:47｜如何构建虚拟细胞？统一表征 → 多组学数据 → 模型 → 实验验证（lab-in-the-loop）
36:53 模型幻觉与黑箱：生物模型的可靠性和可解释性
46:32 虚拟细胞的应用：药物发现、合成生物学、细胞与基因治疗（CGT）
53:27 数据量的匮乏与维度的缺失——为什么我们需要千万级的多组学数据？
01:09:12 「图谱计划」的争议：为什么大规模测序是 AI 时代的必要基础设施？
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这是一期与《科技早知道》的串台节目
2024 年的诺贝尔化学奖是颁给了三位在蛋白质结构预测和蛋白质设计领域作出开创性贡献的科学家。这标志着 AI 已经成为生命科学的核心工具 ，正在改变我们理解生命的方式和重塑药物研发的未来。
我们今天的嘉宾是深圳湾实验室的周耀旗教授，他是这场变革的亲历者和推动者之一。他最初在学术界专注于蛋白质结构预测，后来他敏锐地意识到 RNA 领域的潜力与挑战，将研究方向转向 RNA 结构预测。现在他又走上创业之路，带领团队开发 以 RNA 为靶点的小分子药物，探索如何将基础研究真正转化为新的疗法。今天的节目我们聊一聊作为蛋白质结构预测工具的 AlphaFold3，它的突破与局限在哪里？RNA为什么是新一代药物的重要靶点？以及 AI 在新药研发中的作用究竟是什么?
【本期人物】
周耀旗，深圳湾实验室资深研究员，砺博生物科学创始人
【时间戳】
02:42 为什么蛋白质结构如此重要？解析蛋白结构是理解生命机器的关键
05:47 蛋白质结构预测简史：基于模板 --> 碎片拼接 --> 二面角+距离预测
14:26 「1+2=3」：AlphaFold 革命性飞跃的背后
17:40 结构生物学家会不会被替代？聊聊 AlphaFold 还做不了的事
23:26 RNA 结构预测为何更难？仅4个碱基，结构不稳定，已知数据稀缺
29:24 蛋白质只是「提线木偶」，RNA 才是「操纵者」
31:56 从靶向蛋白到靶向 RNA -- HIV蛋白酶抑制剂的成功和 KRAS 蛋白的「光滑锁眼」的难题
35:49 靶向 RNA 药物的里程碑：首个靶向 RNA 的小分子药利司扑兰（Risdiplam）
38:50 在缺乏结构数据的情况下，如何开发靶向 RNA 的药物？
43:06 AI 在新药研发中的真实作用：是加速器，而非革命
45:39 AI for Science：摆脱数据依赖，回归物理，寻找分子世界的「牛顿定律」
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