智药公开课第1期｜AI药物设计前沿进展

人工智能为药物发现和开发提供了重要机会。在过去几年里，AI在药物设计的三个关键领域 (虚拟筛选、从头分子生成、计算机辅助合成规划) 有了显著的进展。

AI算法的进步极大地改变了药物设计的格局，然而还有许多开放性的问题需要探讨。6月22日晚上19:30-22:00，智药邦联合北鲲云携多位AI药物设计相关专家举办《AI药物设计前沿进展》线上研讨会，分享最佳思路、案例与实践。

欢迎参加！

专家简介 

许大强

索智生物共同创始人兼首席执行官

北京大学化学学士，美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）博士；Scripps研究所博士后；宾夕法尼亚大学沃顿商学院（Wharton Business School）MBA。

超过25年的药物研发，生产，市场和销售，和投资的领导经验，包括美国普渡制药市场部和新产品计划部总负责人、美国山德士特殊产品事业部总负责人、美国诺华市场部产品总监、苏州诺华研发中心总经理、维亚生物首席商务官，等。

徐峻

中山大学药物分子设计研究中心主任

中山大学教授、药物分子设计研究中心主任、英国皇家化学会会士、广东省数据科学与技术及其应用重点学科负责人、美国匹兹堡大学和澳大利亚墨尔本皇家理工大学兼职教授。

历任美国TRIPOS分子设计公司资深科学家，BIO-RAD萨特勒实验室研发部总监，德国Boehringer Ingelheim制药公司药物设计主管科学家，美国BioFocus-DPI制药公司药物设计总监。研究领域横跨化学、药学和信息科学。长期在第一线从事分子信息学算法研究和药物发现实验研究。自上世纪80年代末他发表图映射/子图匹配/超图匹配统一算法以来，不断发表分子信息学相关算法。

徐峻2009年归国创建中山大学药物分子设计研究中心，是国家“新药创制重大科技专项”、广东省生物大数据重大专项、广州市药物创新重大科技专项的主持人。以第一或通讯作者在国际主流杂志发表研究论文120多篇。

唐建

加拿大蒙特利尔学习算法研究所(Mila)终身教授

唐建博士目前是加拿大蒙特利尔学习算法研究所(Mila)、商学院、计算机系终身教授，CIFAR讲席教授，ICML和NeurIPS的领域主席。他的主要研究领域包括图表示学习、图神经网络、几何深度学习、深度生成模型、知识图谱和药物发现。博士期间获机器学习顶级会议ICML2014最佳论文奖；2016年获顶级数据挖掘会议World Wide Web（WWW）最佳论文奖提名；2020年获亚马逊和腾讯教师研究奖。他是图表示学习领域最具代表性的研究者之一，在该领域发表了LINE和RotatE等一系列代表性工作。他在节点表示学习方面的工作LINE得到了广泛的认可，是2015年至2019年期间WWW会议上被引用次数最多的论文。他的团队是世界上最早从事人工智能用于药物研发的团队之一，做出了一系列有影响力的成果，包括开源了一个专门用于药物研发的机器学习平台TorchDrug，受到广泛的关注。

冯建新

深圳北鲲云计算有限公司创始人&CEO

深圳北鲲云计算有限公司创始人&CEO，科技行业连续创业者，多年全球500强跨国工作经验，多个Github云相关开源项目的核心贡献者。拥有多次国内外创业经历，2018年在瑞典创立EdgeC Solution AB公司，专注于为企业提供一站式云超算（Cloud-HPC）服务。

陈红明

广州实验室研究员

1998年于中国科学院化工冶金研究所（现过程工程研究所）获得计算化学博士学位。1998-2000年期间，在德国拜耳公司Wuppertal药物研发中心从事博士后研究工作。他在2001年加入阿斯利康制药公司瑞典哥德堡的研发中心，从事计算化学和新药开发工作长达18年，曾在先导化合物发现部门担任主任研究员（Principal Scientist）职位。他于2019-2021年期间在生物岛实验室担任研究员（Principal Investigator）并组建人工智能与药物设计研发团队，现任广州实验室研究员。他的主要研究兴趣在计算化学，化学信息学，人工智能/机器学习等方面，已发表学术论文和专利90余篇。目前担任Molecular Informatics 杂志学术咨询委员会委员和Artificial Intelligence in the Life Sciences杂志编委委员。

注册报名

本次直播免费参加，扫描二维码报名，并预约直播

加群讨论

扫码加入直播交流群

(或加李老师微信 16502195688 进群)

- 历史文章推荐 -

【AI药物设计】