30分钟内无需切片、不用化学染色，就能生成层次清晰、病灶边界精准的三维病理影像。
四年前，复旦大学生物医学研究院副教授施立雪初到复旦上医。近期，她带领学生成功搭建了ULTRA超快速三维病理成像平台。
从怀揣建筑美学梦想的美术爱好者，到短暂涉猎金融的北大化学学子，再到归国深耕医工交叉领域的青年PI（Principle Investigator），施立雪依托复旦上医基础医学与医院临床贯通的沃土，一头扎进振动光谱、多维生物成像的前沿赛道。
她一边攻坚底层基础科学难题，一边联动华山医院神经外科破解临床诊疗痛点；一边追寻微观世界简洁自洽的科学浪漫，一边搭建包容多元、因材施教的育人平台。在她眼中，真正的学科交叉从来不是简单的学科相加，而是打破思维壁垒，用跨领域逻辑解答生命科学的核心命题。
寻微观秩序，择上医沃土
施立雪的求知之路，伴着热爱与清醒。幼时修习美术，建筑设计曾是施立雪心之所向。进入北京大学化学与分子工程学院后，繁重的基础及实验课程让她一度倍感压力，恰逢金融热潮，她尝试修读经济学双学位拓宽视野。可短暂接触后，她清楚知晓自己真正热爱的，是实验室里可定量、可复现的科学规律。
“一套简洁公式就能解释复杂实验现象，当理论推导和实验结果完美契合时，那种独属于基础研究的成就感无可替代。”这份纯粹的满足感，坚定了她深耕科研的道路。
施立雪于北大化学院求学时期
博士阶段，她将研究目光投向光谱学界公认的难题——远场单分子拉曼检测。拉曼信号天然微弱，想要实现单分子尺度的精准探测极具挑战。“那段时间，我所有研究都围绕提升检测灵敏度展开。许多简洁的物理公式，能清晰解释测量原理、分子设计对拉曼信号的放大作用，这般严谨自洽的逻辑，恰好契合我心中独有的科学美感。
深耕医学交叉，攻克临床痛点
“我们团队联合物理学系、华山医院神经外科研发的ULTRA超快速三维病理成像技术，融合无标记成像、组织透明化与AI虚拟染色算法，摆脱传统术中病理切片、染色的繁琐流程，30分钟内就能获取完整深层组织三维病理信息。”谈起四年间的工作，施立雪满是自豪。
脑肿瘤手术中精准识别病灶边界，是手术成败的关键。传统病理依靠二维切片，只能窥见组织局部结构，无法还原肿瘤完整三维形态；术中导航又会受脑部移位干扰，产生定位误差，二维病理已无法满足精准神经外科的发展需求。瞄准这一临床痛点，施立雪入职后，在校内组建联合攻关团队，以临床一线需求反向牵引实验室技术开发与迭代。
从零搭建平台的过程，布满细碎难题与未知挑战，但施立雪从未将问题一股脑推给学生。学生回忆，成像平台搭建初期，设备调试、光路搭建、参数校准时常出现各类问题，施立雪总会放下手头科研事务，扎根实验室，和学生一同调试光路，排查故障，手把手解决实操难题。
曾有一次，团队攻坚微液滴相关课题，领域内研究观点繁杂、现有数据零散，难以形成完整的论证体系，课题推进陷入瓶颈。面对团队的困惑，施立雪全程牵头梳理，在办公室连续讲解3个小时，梳理海量文献、纸笔推导全套公式，完整分享自己的思考逻辑。
“刚开始接触这个方向时，我们缺乏足够的认知和信心，整个课题也处于比较零散的状态，施老师把自己的思考过程毫无保留地分享给我们，讲到最后，嗓子都哑了。那次讨论之后，我们豁然开朗，也知道后续应该往哪个方向推进，这样的事情在施老师指导我们的过程中并不少见。”课题组成员、目前直博三年级的李盈盈说。
油滴界面水自发生成强电场（科学网“科学可视化”团队为这项研究设计制作的图片）
面对飞速发展的AI技术，施立雪始终保持理性开放的态度。她认可AI能够大幅提升科研效率，图像降噪、虚拟病理染色、多组学数据推演都离不开智能算法加持，但她反复提醒学生，越是在AI时代，越需要扎实的基础科学训练，只有吃透基础规律，才能提出有价值的科学问题，准确甄别、验证AI输出的结果。
拒绝简单A+B，培育交叉学科新力量
“很多人误以为交叉学科就是不同知识简单叠加，也就是A+B，但真正的难点在于理解和打通不同学科完全迥异的思维逻辑。”这是施立雪常和学生说起的观点，也是她四年育人工作的核心遵循，她认为，“跨专业学生需要付出更多额外努力，可一旦打通知识壁垒，就能拥有双重思考视角，挑战和机遇并存”。
课题组汇聚化学、生物、医学多背景学生。平日里，课题组成员互通有无、互相学习，不同背景的同学发挥各自的优势，时常把自己擅长的技术和经验分享给大家，遇到问题主动帮助彼此。施立雪也并没有刻意培养学生的“学科交叉能力”，而是从如何成为一名合格的科研工作者出发，不断启发学生思考，如何做出一项真正有价值、能够被同行认可的研究。
施立雪回国后，于北京大学作学术报告
因材施教、梯度培养，是施立雪稳定推行的育人模式。她将自主钻研能力强的学生与需要引导的学生编组，以优带新、互助共进；理论功底扎实的学生分配长线前沿基础课题，基础相对薄弱的学生安排周期适中、落地性强的应用型研究，让每位学生都能精准定位、稳步成长。
在系统化的科研训练下，李盈盈完整走完了课题构思、实验实操、修改打磨到发表的全流程。“施老师教会我，好科研不只追求亮眼创新点，每一处实验设计、每一组数据、每一段文字，都要经得起推敲。”她还时常引导学生跳出机械完成实验的“自我感动式工作”，每次讨论都要求大家用一句话提炼核心科学问题，反复追问研究的实际价值：“我们做这项实验，究竟能回答什么科学问题？能为临床、为同行带来什么帮助？”
科研路上，失败与不理想的数据是常态，“以前我也会感到沮丧或者迷茫，但经过施老师这几年的科研训练，再遇到类似情况，我脑子里的第一反应已经变成了复盘”。每当实验结果偏离预期，师生会一同梳理全流程：排查操作误差、完善阴阳对照、分析变量影响因素。在施立雪的引导下，学生们逐渐形成共识：严谨实验得出的所有数据都具备价值，无论是否符合预期，都是下一阶段研究的重要依据。“老师和同伴之间最大的支撑，不是简单地互相安慰，而是一起分析问题、寻找原因，把每一次失败都变成下一次成功的经验。”
施立雪入选2022年度《麻省理工科技评论》亚太区“35岁以下科技创新35人”
在复旦上医这片包容多元的沃土上，施立雪将继续带着一群怀揣科研理想的青年学生，持续拆解微观生命的隐秘秩序，在基础医学与临床医学的交叉前沿，解锁更多全新奥秘。
