报告题目：人工智能在药物设计中的应用
报 告 人： 李叙潼 副研究员
主 持 人/邀请人：田进忠 研究员
报告时间：2025年11月13日 9:00-10:00
报告地点：闵行校区生科院159会议室
报告人简介：
李叙潼，博士，上海药物研究所副研究员，研究聚焦于基于人工智能的药物设计方法学研究，进行基于靶标、表型、成药性的药物设计算法开发，系统性解决活性化合物发现和结构优化问题、药物作用机制和临床药效问题、药物代谢和安全性问题，以助力新型药物的研发。近五年来在Nat Comput Sci、Nat Commun、Nucleic Acids Res、Acta Pharm Sin B等SCI期刊发表通讯或一作论文20余篇（含共同）；申请专利8项，授权软件著作权1项；参编化学工业出版社《人工智能与药物设计》、科学出版社《医学人工智能导论》等书籍；主持国自然青年基金、中国博士后面上基金，参与国家重点研发计划等基金项目；担任上海市药学会人工智能药学专委会青年委员会副主任委员，中国生物物理学会生物医药信息分会委员。
报告内容简介：
人工智能（AI）技术正以其强大的数据处理能力和学习能力，推动药物设计领域发生深刻变革，为新药研发开辟了新的路径。本报告将系统性地介绍AI在药物设计中的应用，涵盖药物设计的基本概念、方法及其前沿AI技术的实际应用。
报告的第一部分将概述AI药物设计的发展历程，探讨从传统药物设计方法的起源到AI技术推动新药发现的里程碑式进展，深入分析AI在药物设计中的关键作用。第二部分将深入探讨基于靶点的药物设计方法。我们将介绍计算机辅助药物设计的两大核心方法：基于配体的药物设计（LBDD）和基于蛋白结构的药物设计（SBDD），并讨论AI技术如何通过实现蛋白结构预测和提升打分函数的精度，增强虚拟筛选的效果。此外，还将探讨基于蛋白序列的虚拟筛选方法、多靶点选择性药物筛选等新范式的应用潜力。第三部分将聚焦基于表型的药物设计。报告将介绍如何利用高通量组学数据驱动药物筛选，并探讨化学微扰转录组学和高内涵成像等技术在药物作用机制研究及筛选中的应用，展示表型药物设计如何补充和拓展传统的基于靶点的药物设计方法。第四部分将讨论大语言模型在药物设计中的创新应用，尤其是在生物医药文本中挖掘化学信息的技术。此外，还将探讨大型细胞模型在药物设计中的应用，展示大语言模型与药物设计结合所推动的研究前景。总之，本报告旨在揭示AI在药物设计领域的多维度应用，展示其在靶点发现、机制研究、药物筛选等方面的巨大潜力，并展望AI赋能的新药研发未来发展方向。
