AI赋能，开启药物研发新时代

上海交通大学生命科学技术学院

生物信息与生物统计系长聘教授  魏冬青

上海交通大学生命科学技术学院生物信息与生物统计系长聘教授魏冬青分享了名为“Al助推创新药物研究——新型抗衰老分子花椒素发现与验证”的报告。他以新型抗衰老分子花椒素的发现为例，简述了将最新AI药物发现技术整合到计算机辅助药物设计软件，并进行超大规模的高性能计算、虚拟筛选以及动物实验验证等工作的优势和难点。

北京大学药学院教授  刘振明

北京大学药学院教授刘振明以“Al-aided drug development in China: Hype or Hope?”为题发表演讲。他认为，AIDD/CADD是医药研究的世界潮流和发展趋势。相较传统新药发现，AI技术能缩短新药发现时间、节省成本并提高净收入。目前，AI在临床前药物研究方面的主要技术包括化合物直接修饰技术、高通量筛选技术、人工智能设计技术和时空药效评价技术。

清华大学交叉信息学院教授

燧坤智能科技有限公司创始人  曾坚阳

清华大学交叉信息学院教授、燧坤智能科技有限公司创始人曾坚阳就“Deep Learning for Advancing Drug Discovery”作了主题报告。他表示，人工智能方法是明确分子之间互相识别模式的重要方式，也是预测小分子药物空间相互作用机制、靶点及性质的重要工具。现阶段，分子相互作用及其空间信息的相关数据有限，亟需新型算法助力小分子药物的研发工作。

中山大学计算机学院教授

国家超算广州中心副总工程师  杨跃东

中山大学计算机学院教授、国家超算广州中心副总工程师杨跃东分享了名为“融合HPC和AI的药物分子设计”主题报告。他认为，在蛋白质表征方面，预测蛋白质三维结构，从传统的二级结构表征、二维残基距离矩阵，到残基图表征。化合物分子从分子指纹、SMILEs文本、到图表示的CMPNN算法，通过蛋白质和分子表征的多模态融合学习，能够赋能药物分子的精准开发。

澳门大学教授  欧阳德方

澳门大学教授欧阳德方分析了“人工智能在药物制剂开发中的机遇与挑战”。他指出，人工智能技术和药物制剂处方开发的结合为解决处方筛选与最优化问题、缩短药物制剂处方开发时间和节约人力和物料资源提供了新的机会。随着药物制剂处方数据标准化的进行和药物制剂处方数据库的不断完善，药用辅料筛选与药物制剂处方开发将变得更加简单高效。

上海宇道生物技术有限公司

联合创始人与首席技术官  郁征天

上海宇道生物技术有限公司联合创始人与首席技术官郁征天分享了名为“基于蛋白动态的变构药物开发”主旨报告。他表示，变构技术可以克服高选择性小分子抑制剂和激动剂的难成药靶点开发问题。计算+实验变构药物开发平台可以提供高选择性抑制剂开发、靶点功能激动剂开发和蛋白-蛋白互作体系分子开发等功能，推动变构小分子药物研究的智能化发展。

鹏城实验室研究员  王宇

鹏城实验室研究员王宇围绕“蛋白质语言超级模型模拟新冠病毒的演化”作了主题演讲。他以利用蛋白质生成模型模拟新冠病毒RBD区域的变异为例，介绍了蛋白质语言超级模型的特点。通过海量蛋白质序列的自监督学习，蛋白质语言超级模型能有效地学习病毒蛋白质序列的表征，并在提取复杂序列-结构-功能关系等方面取得突破性进展。

上海交通大学生命科学技术学院副研究员  熊毅

主题报告环节由上海交通大学生命科学技术学院副研究员熊毅主持。

圆桌对话：Al+创新药物研发带来的新思路及商业化价值

在“Al+创新药物研发带来的新思路及商业化价值”圆桌对话环节，北京大学药学院教授刘振明，清华大学交叉信息学院教授、燧坤智能科技有限公司创始人曾坚阳，中山大学计算机学院教授、国家超算广州中心副总工程师杨跃东，澳门大学教授欧阳德方，上海宇道生物技术有限公司联合创始人与首席技术官郁征天，鹏城实验室研究员王宇和中国医药工业研究总院研究员赵文杰围绕人工智能如何面向临床、超算能否发现微生物耐药性等话题展开了深入探讨。圆桌对话环节由上海交通大学生命科学技术学院生物信息与生物统计系长聘教授魏冬青主持。