職能部門
二級單位
學術預告：計算化學方法和人工智能模型在早期藥物發現中的研究和應用
2025.01.07
時間：2025年01月04日 下午2:30-4：30
地點：醫學與健康研究院701會議室
主辦單位：河北醫科大學科學技術處
承辦單位：醫學與健康研究院、創新藥物研究與評價中心、河北省新藥藥理毒理研究重點實驗室、河北省神經精神疾病機制與診療協同創新中心、基礎醫學院藥理學教研室
內容：從真實世界新藥研發的角度來看，計算賦能的判斷標準很簡單 — 是否能用于新靶點、產生新結構類型分子、預測能得到實驗驗證。在特定應用場景中選擇合適的計算方法至關重要，然而基于物理學原理的計算化學方法和基于數據的人工智能模型在藥物發現早期階段均面臨不同的挑戰和機遇?；诎袠私Y構的虛擬篩選（分子對接）急需進一步提升計算精度與效率，從而在針對新靶標的新型先導化合物發現中起到更重要的作用。同樣應用場景下的人工智能模型，則受限于蛋白-配體復合物結構和活性數據的嚴重匱乏，而缺乏泛化能力。然而，深度學習模型若具備高質量的訓練數據，便有望突破傳統低維定量構效關系模型的局限，提升蛋白-配體相互作用模式的預測成功率，生成結構新穎的活性小分子，從而對新藥研發產生重要的推動作用。主講人：黃牛博士，南開大學物理系學士，美國馬里蘭州大學博士，加州大學舊金山分校博后。現任職北京生命科學研究所/清華大學生物醫學交叉研究院，高級研究員。主要研究方向是發展基于物理學原理的計算化學方法，預測靶標和藥物分子之間相互結合自由能，架起生命科學基礎研究與首創新藥研發之間的橋梁。近年來，也開始探索如何利用深度學習技術賦能計算驅動的藥物分子設計。近年來以通訊作者在Sci. Transl. Med., Cell, ACS Cent. Sci., Nat. Commun., J. Med. Chem., J. Chem. Inf. Model.等生物醫學和計算化學主流雜志發表多篇學術論文，已獲得6項國際新藥發明專利，并進入臨床前研發階段。榮獲2013藥明康德生物化學研究獎，北京市“海外高層次人才”。