Xia (Candice) Wu

01 / 从人文学科出发

从人文学科出发

在国内读高中时，我学的是文科，最喜欢、也最擅长历史和地理。它们教会我把人放进更大的社会背景里理解，追问变化为什么发生，也教会我怎样把复杂的事情讲清楚。

这些训练到现在仍然很有用。做科研不只是掌握技术，还要解释结果为什么重要，让别人理解你的问题，并把数据组织成有说服力的论证。在进入生物学之前，人文学科已经给了我这样的基础。

02 / 加州大学尔湾分校

在加州，从眼科研究开始

来美国读本科后，我最初接触的是社会学和生态学。我关心社会如何运转，也关心自然环境，但渐渐发现，只能描述一个问题、却不知道如何改变它，会让我感到无力。我想进入一个能把发现转化为实际干预的领域。

于是，我转向了生物学。在加州大学尔湾分校读生物科学期间，我对神经生物学产生了浓厚兴趣，并加入 Sue and Bill Gross 干细胞研究中心的 Seiler 实验室。我们研究年龄相关性黄斑变性，探索由人胚胎干细胞培养的视网膜类器官能否帮助退化的视网膜恢复功能。日常工作包括视网膜电图、免疫组织化学染色、光学相干断层扫描（OCT）、行为学测试和成像。后来，我担任研究助理，负责自己的项目，也指导低年级学生。这段时间，我获得了 Excellence in Research Award，并入选 Dean’s Honor List。

几乎独自工作的两年

疫情来临后，实验室变得空荡荡的，近两年的时间里，我大多独自工作。我一直与抑郁症相处，而那段孤独又让一切更难了。那是科研训练中最艰难的一段：进展缓慢，未来也不确定。现在回头看，走过那段日子，让我学会了在没有人看见的时候，仍然一点点往前走。

一次海报展示，让我看见自己的短板

那段时间的一次学术海报展示，让我意识到：我能完成实验，却还不能充分理解和解释实验背后的数据。我需要更扎实的统计学基础，也需要更强的数据分析能力。于是，我辅修了健康信息学。这个决定，后来改变了我的研究方向。

03 / 康奈尔与洛克菲勒

来到纽约，学习健康信息学

本科毕业后，我来到纽约，在威尔康奈尔医学院攻读健康信息学硕士，学习编程、数据管理、人工智能和医疗保险政策。我开始理解，医疗数据是怎样一步步进入实际决策的。

马路对面的洛克菲勒大学

读硕士期间，我也在马路对面的洛克菲勒大学 Zhao 实验室担任研究助理，参与计算遗传学和基因组学研究。我们利用深度卷积神经网络，预测三种果蝇的染色质可及性，也就是基因组哪些区域更容易被细胞内的分子接触和读取。这项工作后来发表在 Genome Biology。

在尔湾积累的实验经验，加上在纽约学到的计算方法，让我越来越想做一个能把两者结合起来的项目：亲自设计实验、分析数据，再回到生物学机制中寻找解释。

04 / 爱荷华大学

在爱荷华，把实验和计算连起来

带着这样的想法，我来到爱荷华大学攻读分子医学博士。在 Boudreau 实验室，我的工作大约一半是湿实验，一半是计算分析。博士课题利用 eCLIP 测序，绘制人类心脏组织中的 AGO2–miRNA–mRNA 相互作用图谱，并探索这些相互作用与房颤遗传风险之间的关系。对我来说，这像是在绘制一张尚未完善的地图，希望后续研究能沿着它找到新的治疗方向。

这个项目覆盖了从样本到解释的完整过程：处理人体组织、开展实验、分析数据，将结果与临床表型联系起来，再研究其中尚不明确的遗传变异功能。我也在把这些数据整理成数据库，并通过网站开放共享。未来，我希望将资源拓展到 12 种人体组织，建立相应的 miRNA 相互作用图谱，进一步探索相关变异的分子诊断价值，让研究有机会服务于不同疾病的检测。这些成果也可能形成新的知识产权，甚至专利。

这个资源的第一个版本由我亲手搭建：miR-engageMINT。从 HPC 分析流程、注释质控，到可检索的网站和 AWS 部署，都由我完成。这是我的第一个科研产品：把数据整理成别人真正能用的样子。

在这条路上，我还参与过泛癌多组学、阿尔茨海默病代谢组学生物标志物，以及染色质可及性进化等研究。研究对象不同，我追问的仍然是：数据告诉了我们什么，接下来该怎么做？

05 / 为国际学生发声

愿意发声，也愿意搭把手

支持国际学生，对我来说是一件很具体、也很个人的事。我愿意为我们的权益和日常处境发声，也愿意在别人需要帮助时搭把手。很多同学还没入学，就已经通过社交媒体联系过我。我会分享自己的经历，回答学习和生活中的问题，帮大家找到资源，也希望他们来到一个陌生地方时，能少一点不安。

在加州大学尔湾分校时，我曾担任生物科学国际学生协会的执行委员会成员，负责社交媒体。在爱荷华，我担任多元文化科学家协会（AMS）主席，组织了 20 多场活动，服务 400 多名学生；同时担任国际学生咨询委员会（ISAB）的传播负责人，参与权益倡议、入学前资源准备，以及 Fresh Check Day、心理健康日和春节等活动。我也曾在美国红十字会做志愿者，参与献血活动和灾害应对准备培训。

心理健康也是我很在意的议题。心理治疗让我的抑郁症状逐渐好转，我也希望更多人能获得支持，不必独自承受。科研值得认真对待，做科研的人同样值得被关心。

06 / 实验室之外

实验室之外

不在实验室的时候，我常常在剧院，或是在旅行途中。我看过至少一百场现场演出，从音乐剧、话剧到歌剧，每次灯光暗下来的那一刻，还是会很期待。我也喜欢跳舞，已经去过八个国家，还想继续看更多地方。剧场和旅途，是我给自己充电的方式。

我还在学习法语和西班牙语。用另一种语言表达一个想法、和别人聊上几句，这种日常的小进步很有意思。

我也坚持运动，读博以来减重约 20 公斤。家里还有一只猫，陪我过科研之外的日子。

07 / 开始学习商业

科研成果怎样走向市场

在爱荷华的转化医学训练，让我更认真地思考科研怎样从实验台走向临床。我也逐渐发现，光有科学发现还不够：风险投资、技术转移和早期项目孵化，都可能决定一项成果能否继续走下去。而这些，恰恰是我当时不熟悉的部分。

所以，我像当初学习生物信息学一样，开始自学商业知识。我自费上课，把 AI 当作学习伙伴，帮助理解概念、讨论问题、检验自己的思路。我也练习案例面试，学习怎样拆解一个复杂问题，并用证据支持建议。平时除了读论文，也会关注行业报告、STAT 新闻和临床试验结果，希望慢慢补上对整个行业的理解。

2026 年，我所在的团队进入了 Midwest Healthcare Case Competition（MHCC）半决赛，并在 Penn Healthcare Case Competition（PHCC）中位列前 40%。我开发的 StreamSignal 还获得了 OneAquaHealth IEEE Global Hackathon 2026 第二名。在 ICHSM 2026 上，我报告了自己的卫生服务研究——Medicare Advantage 的增长与专业护理机构入住率之间的关系，并获得最佳报告奖。在 HealthHack 48 上，我做出了 DoseTrack：一个可以实际使用的原型，帮助使用 GLP-1 药物的人把自己的进展和临床试验结果对比。

我还在这个领域的起点。但从人文学科到生物学，再从湿实验走向计算分析，我已经经历过几次重新学习。每一次，新学到的东西都会让我更好地使用过去的积累。现在，我希望继续学习怎样权衡选择、理解市场，并把分析转化成可以执行的决策。

回头看，经历慢慢连成了一条线

我很欣赏生物信息学研究者 Tommy Tang。他在博士四年级，因为电子表格无法处理自己的数据，开始自学编程。他常分享的一个想法让我印象很深：向前走时未必知道每一步的意义，回头看，经历却会慢慢连起来。从湿实验到命令行、从生物学到计算生物学，我在他的经历里看到了与自己相似的部分。

人文学科教我表达，实验训练让我尊重证据，数据分析让我学会从更大的尺度看问题。现在，商业学习又让我开始理解决策。这些经历并没有彼此取代，而是在慢慢汇合：让我既能理解研究本身，也能思考成果怎样真正用到病人身上。

08 / 下一步

接下来，我想做什么

现在，我一边推进博士研究，一边补充商业知识，也在为未来从科研走向产业做准备。我希望进入生物技术、制药或生命科学咨询行业，既理解生物学机制和计算证据，也能参与更实际的判断：哪些项目值得优先投入，应该关注哪些患者，以及一项治疗如何真正落地。如果你也在这些方向上做研究、开发产品或组建团队，我很愿意交流。

回头看，这一路的起点其实都是好奇心。一个问题带来下一次尝试，也让我继续往前走。