讨论内容：

AI与制药行业的合作

马步勇，上海交通大学药学院长聘教授。致力于计算机抗体药物设计，结合大规模超级计算和人工智能推动新型药物开发。他1995年获美国University of Georgia物理化学博士学位。1995-1998年在分子力学开创人Allinger教授组从事博士后研究；1998年加入美国癌症研究所开始计算生物学研究，成为计算生物学领域国际上有影响的学者。在计算机抗体药物设计，生物大分子结构和相互作用，蛋白质-蛋白质相互作用和功能方面贡献突出。

提出了生物大分子识别的构象选择理论用以分析生物大分子功能和药物相作用，近年来得到广泛接受。在神经退化病（老年痴呆症和帕金森病）相关的蛋白质凝聚沉积的机理和结构方面，在世界上首次揭示了Aβ淀粉体结构。与结构生物学家合作发现了Aβ42淀粉状纤维新的高清结构，引导了该领域近来的突破。研究结果在蛋白质结构的动态特性表征，酶催化，蛋白质-蛋白质相互作用和药物设计，神经退化疾病等方面被大量引用，促进了这些领域的发展。计算机设计改性的蛋白酶获一项美国专利。

多年来，发表SCI论文180多篇，在国际权威杂志PNAS、JACS、Chemical Review、Nature Communication、Nature Structural & Molecular Biology发表学术论文近20篇，SCI他引共计10600多次，单篇最高引用1400多次，总计第一作者和通讯作者SCI影响因子为500。

演讲主题：

高性能计算和人工智能在抗体药物设计中的应用

徐峻博士，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。1989年毕业于中国科学技术大学。1990-1993年分别在澳洲国立大学、加拿大麦基尔大学做博士后研究。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，例如90年代发表的分子图识别算法GMA、解析蛋白质多维多量子NMR谱的模糊图算法CPA；2000年代发表的巨量分子图簇分析算法SCA、分子类药指数算法DLI；近年来发表的分子三维叠合并行算法WEGA、用于分子结构大数据挖掘的子图从头生成算法DSGA。这些算法中的大部分已经成为国际主流分子信息学系统的核心引擎。

2019年以来，徐教授的团队在深度学习算法应用于药物发现领域已在国际主流杂志发表9篇论文。在方法学研究基础上，发现了多种抗代谢疾病药物、抗癌、抗γ型人类疱疹病毒的先导化合物，进入临床前研究，并成功转让制药企业。徐峻2009年归国创建中山大学药物分子设计研究中心，该机构由药物设计、结构生物学、天然药物化学、药物筛选与机理4个实验室和化合物储备中心组成。徐峻是国家 “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。研究组网址:

演讲题目：

深度解读AI在药物分子设计中的应用

演讲题目：

分子生成和药靶预测

段宏亮，浙江工业大学智能制药研究院院长，教授。于中科院上海药物研究所获药物化学博士学位，并获人工智能硕士学位。在美国俄克拉荷马医学基金会从事新药开发工作多年。

现主要从事人工智能药物研究方向。将药物大数据与人工智能技术有机结合起来，成功地解决了AI缺乏数据的“痛点”。致力于建立AI药物发现平台以期帮助传统的药物发现，专注于临床前候选化合物的发现智能化、流水线化。作为核心成员开发的抗糖尿病药物以两亿元转让至法国施维雅制药公司，作为主要成员研发的3个一类新药现处于临床研究阶段。

演讲题目：

基于数据驱动的人工智能药物发现

黄晶，西湖大学生命科学学院PI。他是生物体系分子动力学模拟及理性药物设计的专家，尤其关注于计算模型的开发与算法的改进。2005和2007年在清华大学物理系获学士与硕士学位，2011年于瑞士巴塞尔大学化学系获博士学位。之后受瑞士自然科学基金“潜力研究者”资助赴美，在美国马里兰大学药学院和NIH计算生物学实验室做博士后研究。

2017年回国加入西湖大学生命科学学院，组建和领导计算生物物理与药物设计实验室，并共同主持西湖实验室人工智能药物设计核心实验室。

演讲题目：

Efficient Utilization of Structural Information in CA&AIDD

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