Shanghai Biological Medicine Public Technology Service Company

上海 2024年10月22日 /美通社/ -- 10月19日，由上海市生物医药科技产业促进中心主办，上海生物医药公共技术服务有限公司承办，长三角国家技术创新中心联合丹纳赫集团协办的2024上海生命科学创新大会圆满召开。诺贝尔奖获得者、国内外知名科学家、医疗机构管理者、临床专家、企业家、投资者等行业先行者齐聚大会现场，围绕脑健康、肿瘤、创新转化、研究型医院建设等前沿话题，共同探讨从科研创新到临床突破转化全链路能力建设之道。正值丹纳赫创立40周年之际，此次大会旨在为全球与中国医学、科学界搭建交流合作平台，促进生命科学及医疗健康领域政策、产业、学术、研究、医疗、资本及应用的深度融合，共同推动新质生产力的蓬勃发展，为中国和全球健康事业贡献更多智慧与力量。 2024上海生命科学创新大会 上海市科学技术委员会副主任、一级巡视员朱启高出席活动并致辞。丹纳赫集团总裁、首席执行官毕睿宁为大会致词，表示："历经40年持续改善，丹纳赫已成长为全球生命科学与医学诊断领域的领先创新者。我们的诊断业务致力于助力医疗服务提供者实现精准医疗的目标，我们的生命科学和基因组医学公司致力于将研究成果迅速转化并应用于临床治疗，我们的生物技术业务致力于推动生物技术发展，帮助客户快速、安全且可持续地创造高质量的创新疗法。在中国，丹纳赫致力于植根中国、服务中国，探索并推动中国生物医学科学的未来。目前，丹纳赫已经整合了技术、服务能力以及解决方案，专门为中国的生态系统设计了超过12项关键产品以及14项技术工作流程，助力加速改善数十亿人的生活质量。丹纳赫愿意与中国的伙伴合作，帮助大家实现更快速、更准确的诊断，减少时间成本和经济成本，并以可持续的方式发现、开发并交付改变生命的疗法。" 丹纳赫集团高级副总裁，首席科学官Jose Carlos Gutierrez Ramos表示："我们正处在一个生物医药飞速发展的时代，从基因组技术到多蛋白组学和脂质学研究都在进步，加上大数据和AI的发展，在癌症、神经退行性疾病、传染病、罕见疾病等领域都产生了巨大的影响。今天，丹纳赫的科学和技术正在帮助分析基础医学、生物学等领域的研究，目标只有一个，就是和医生以及科学家进行合作，对人类的健康予以改进。未来，丹纳赫希望能够通过合作推进创新和进步，在中国有更多的项目牵手，赋能整个医疗行业，并且为患者带来获益。" 汇聚全球尖端力量，为全球最迫切的医疗挑战寻求技术突破 2021年起，丹纳赫邀请诺奖得主及多位杰出科学家组建了全球科学顾问委员会以指导研究和开发。此外，丹纳赫在全球与顶级学术机构、科研院所共同发起Danaher Beacon项目，旨在开展前沿性的科学研究，开发改善人类健康的创新技术和应用。 大会邀请到深圳市第三人民医院院长卢洪洲作为首个主旨演讲环节主持人。现场，诺贝尔奖获奖者，麻省理工学院教授Phillip A. Sharp发表"RNA生物学与治疗"的主旨演讲，并指出："RNA不仅是生命信息的载体，更是解锁疾病治疗新纪元的关键。单细胞RNA测序技术推动了对疾病组织细胞构成的深入理解，对癌症免疫治疗尤为重要。" 链接政产学研医资用生态伙伴，加码生命与健康领域前沿科研转化 随着创新驱动发展成为国家重要战略，加速科技创新和科技成果转化成为培育发展新质生产力的新动能。科技成果转化更是成为生物医药产业高质量发展的重要力量。 上海科技大学党委副书记江舸表示："高质量的转化来自于高质量的研究。目前上海科技大学已转化给企业的全部专利数量达到了25%。我们期待与以丹纳赫为代表的国际优秀企业在研究型医院、医学院等项目上在未来进行长远深度的战略和战术层面的合作，为上海培养生物医药的新质生产力贡献力量。" “科技成果加速转化的新引擎”主题圆桌上，复旦大学生物医学研究院科研副院长蓝斐，首都医科大学药学院副院长、药理学系主任吴建辉，复旦大学特聘教授唐惠儒，厦门大学教授林树海，复旦大学上海医学院教授任士芳，丹纳赫科技副总裁、科技创新负责人Vanessa Almendro Navarro，丹纳赫股权投资负责人Murali Venkatesan，丹纳赫生物技术平台创新合作副总裁Amy Achter共同探讨。 为进一步强化对前沿科研转化的赋能，增强国际合作与交流，此次大会同步举办了"科技成果加速转化的新引擎"主题圆桌。来自科研院所、医疗机构的专家们与丹纳赫围绕加强政产学研医资用之间的合作互动以探索更有效的科研转化之路、造福患者进行了深入讨论。 针对如何赋能前沿科研技术更快惠及患者，妙佑合作服务总裁兼首席执行官、美国临床实验室协会董事会主席William Morice在大会上发表主旨演讲，指出："妙佑医疗一直致力于为患者提供卓越的医疗服务，而与丹纳赫的合作则为我们打开了新的机遇。通过整合双方的资源和专业知识，我们正共同推动诊断学的未来发展。特别是我们在数字化和人工智能领域的合作，正让妙佑医疗的诊断技术更加智能、高效。我相信，与丹纳赫的携手合作，将让妙佑医疗的诊断服务惠及更多患者。" 在前沿科研转化以造福患者的进程中，以阿尔茨海默病为代表的神经退行性疾病在近年来取得了诸多突破。复旦大学附属华山医院神经内科副主任郁金泰所带领的团队在阿尔茨海默病队列建设和精准医学研究上取得了一系列成果。大会期间，郁金泰教授团队带来精彩分享，指出："目前中国有1000万阿尔茨海默病患者，占全球痴呆患者的1/4。随着中国老龄化进展，这一疾病的疾病患病率和负担会愈发严重。AD早期是AD诊断的关键防控时期，外周血的标志物检测以及基于大数据模型的预测都是AD精准诊断要走的方向。我们的目标是建立一个预防、治疗、诊断的体系，实现阿尔茨海默病精准全程化的管理模式，从社区筛查开始，然后逐渐进入到如何评判精准的生物标记物、诊断和长期治疗和管理的过程。" 血液肿瘤为代表的恶性肿瘤在近年来随着精准医学的发展，也取得了革命性突破，让"治愈"逐渐成为可能。大会邀请到山东大学齐鲁医院院长陈玉国作为这一主旨演讲环节的主持人。现场，CAR-T之父、美国科学院院士、宾夕法尼亚大学教授Carl H. June发表主旨演讲，他表示："CAR-T细胞疗法不仅正在改变癌症治疗的游戏规则，更在开辟治疗难治性脑瘤和自身免疫性疾病的新前沿。我们正在探索新一代CAR-T细胞，未来5到10年，CAR-T细胞疗法有望在治疗实体瘤和自身免疫性疾病方面取得商业批准。" 同 济大学附属同济医院副院长梁爱斌所带领的团队是国内最早开展 CART细胞技术治疗难治/复发血液肿瘤相关临床研究的团队之一。作为国内血液肿瘤CAR-T治疗领域有着深厚的造诣的专家，他见证了CAR-T技术的不断发展。大会期间，梁爱斌教授发表主旨演讲并表示："我们团队不仅关注治疗效果，更致力于构建完善的细胞治疗体系平台。希望有更多的科学家和公司能够和我们合作，将我们真正创新的细胞治疗产品到临床进行验证，提高整个国家细胞治疗的水平，真正让CAR-T做到普及性，真正惠及患者。" 大会期间，中国科学院院士，同济大学生命科学与技术学院院长高绍荣在胚胎发育、体细胞重编程与干细胞再生医学的主旨演讲中表示：“我们团队长期致力于胚胎发育、细胞重编程及多能干细胞的研究，探索细胞命运的奥秘。在组蛋白修饰、RNA甲基化等领域，我们取得了一些重要突破。未来，我们将在IPS细胞治疗加强合作，做一些有创新性的工作，这将使更多患者获益。” 借此大会契机，丹纳赫同步举办了"肿瘤领域精准医学的新探索"主题圆桌，携手国内外专家学者围绕肿瘤精准诊断与精准治疗、多组学肿瘤研究、肿瘤创新药物和创新疗法、中国细胞治疗领域发展展开讨论，共促中国肿瘤精准医学的创新力量。 “肿瘤领域精准医学的新探索”主题圆桌上，上海市生物医药科技发展中心主任李积宗，上海交通大学医学院医学技术学院院长胡翊群，清华大学医学院长聘教授常智杰，星奕昂创始人、总裁兼首席执行官王立群，中以基金董事总经理耿建跃，丹纳赫基因药物平台首席科学官Sadik Kassim，丹纳赫基因药物平台业务拓展与战略副总裁Karsten Meier共同探讨。 中国医药工业信息中心主任郭文，长三角国创中心管委会委员、江苏产业技术研究院副院长陈宁，上海市生物医药科技发展中心副主任任大伟，中国医药工业信息中心副主任华雪蔚，丹纳赫生命技术平台创新合作副总裁Amy Achter，丹纳赫全球副总裁、中国区集团总裁彭阳，丹纳赫中国生命技术平台总裁、思拓凡（Cytiva）中国总裁李蕾，丹纳赫中国对外事务副总裁韦春艳共同见证《中国生物科技成果转化蓝皮书》正式发布。 生命科学领域作为全球突破性技术最为集中的领域之一，近年来推动整个产业的快速发展。如何加速科技成果向现实性的生产力的转化显得尤为重要。大会期间，《中国生物科技成果转化蓝皮书》正式发布。蓝皮书由中国医药工业信息中心主导，丹纳赫生物技术平台思拓凡（Cytiva）支持撰写，凝聚了产业界、学术界以及政策端的智慧与心血，不仅填补了中国在生物科技成果转化领域的空白，更帮助整个行业形成广泛性共识，助力成果转化生态建设。 中国医药工业信息中心副主任华雪蔚对蓝皮书进行解读，并指出："当前生物科技成果转化面临的第一大障碍是从科研研究成果到成为产品原型之间要经历‘死亡谷'，第二大障碍是从产品原型到规模化效应要经历‘达尔文海'。不管是跨越‘死亡谷'还是跨越‘达尔文海'，仅靠某一个创新主体非常困难，必须依托高校院所、医疗机构、新型研发机构、产业园区等平台，配合政策、资本、人才、技术、市场等多要素的整合。我们也期待科技成果转化的体制机制建设进一步健全，成果转化和考核激励制度不断落实，以科技成果转化为目标，不断完善创新机制、激励机制，完善科技成果转化的生态环境。" 共建本土创新生态圈，加速医疗机构临床创新转化 科技成果转化离不开公立医院的参与。作为医药卫生领域重要的创新策源地，公立医院承担着创新主体作用。2023年底，丹纳赫对"创升中国"本土战略升级，围绕本土创新提出"双创新加速引擎"战略，加速医疗机构的创新策源以及产业园区的企业赋能。 “高水平研究型医院的新标杆”主题圆桌上，长三角国家技术创新中心管委会委员、江苏产研院副院长陈宁，上海交通大学医学院附属瑞金医院无锡分院副院长曹亚南，君联资本执行董事戚飞，国投招商董事总经理周乃俊，丹纳赫中国首席科学官方焯共同探讨。 借此大会契机，丹纳赫同步举办"高水平研究型医院的新标杆"主题圆桌，携手医疗机构及产业界上下游伙伴，围绕中国医院在临床研究转化上的制度建设、人才培养、产学研合作机制、国内外合作等进行了深入探讨，为后续携手多方力量搭建合作平台、加速医院"源头创新"，从而更好支持医院科研与临床创新转化奠定基础。 丹纳赫全球副总裁，中国区集团总裁彭阳表示："大会围绕科研成果转化、肿瘤领域发展、以及临床转化和研究型医院的建设进行了热烈的讨论，不仅加深了我们对生命科学领域的理解，更为未来的研究和合作奠定了坚实的基础。今年丹纳赫中国推出了'双创新加速引擎'战略，目的是加强与中国的医疗机构和产业的合作，推动创新和产业发展。Danaher Beacon项目是我们实施这一策略重要支柱，我们正在通过Beacon项目与中国顶尖的临床医生和学术界合作，集众人之智、合众人之力，助力将科学解决方案转化为可行的产品并应用于患者。通过这个战略，丹纳赫希望帮助中国的创新成果被世界所共享。" 从1984到2024，历经40年，秉承持续改善的精神，如今丹纳赫已成为一家真正专注于生命科学与医疗技术的公司。以2024上海生命科学创新大会为新起点，丹纳赫将继续发挥"链主"作用，链接全球资源与机遇，携手行业生态伙伴，持续赋能本土科研创新与成果转化，支持科研之花结出产业硕果，为新质生产力发展贡献企业之力。 关于丹纳赫 丹纳赫是生命科学与医学诊断领域的创新者，致力于加速科技进步，改善人类健康。我们与客户密切协作，共同解决众多影响全球患者健康的紧迫挑战。凭借先进的科学与技术，以及久经验证的创新力，我们帮助实现更快速、更准确的医学诊断，降低创新疗法在研究、开发和生产中所需的时间与成本，并使其能够持续推进。丹纳赫约63,000名员工专注于科学、创新和持续改善，确保提高当今数十亿人的生活质量，为建设更加健康、更可持续的未来奠定基础。了解更多信息，敬请访问 www.danaher.com.cn。

团队介绍 ｜PROFILE 团队名称： 少不入川团队  名次：优胜奖 主要成员：张瀚文、刘文成 研发新型口腔镇痛药， 快速识别新型局部麻醉药 累计科研成果转化3.82亿元， 显著提升药物研发效率 建立面向药物研发的 大型对话系统平台， 超过 1 万人次访问 一个来自药物化学， 一个来自数据科学， 本没有行业交叉的 张瀚文与刘文成组建了团队。 张瀚文与刘文成此次参加2023上海国际计算生物学创新大赛的队名是“少不入川”。该团队依托四川大学华西临床医学院麻醉与危重急救研究室和四川大学数据智能与计算艺术实验室，已开展广泛合作，并取得转化成果。 数据智能与计算艺术实验室 刘 文 成 “ 四川大学华西医院  前沿医学科学中心 2023级博士研究生  ” 主要研究虚拟筛选和 分子动力学模拟等 药物设计方法 在麻醉镇痛药物开发中的应用 张 瀚 文 “ 四川大学计算机学院（软件学院、智能科学与技术学院） 数据智能与计算艺术实验室（DICALab） ” 2022级直博生 主要研究方向为 分子设计 包括基于结构的 药物设计以及 分子生成的应用 从全球新药研发现状来分析，药物靶标是新药创制的源泉和最关键环节，一个全新药物靶标的成功就可开辟一个革命性的新治疗领域，比如PD-(L)1靶点的成功使肿瘤免疫治疗进入高光时代。然而，从新靶标的发现到靶标确证（候选新药确认）再到产品上市一般要经历20-30年，其中靶标发现到确证的阶段就要经历10多年。 而“少不入川”团队依托单位为华西临床医学院麻醉与危重急救研究室和四川大学数据智能与计算艺术实验室，团队之间已开展广泛合作，具有开展本项目所需的良好研究基础。在基于人工智能的药物设计关键技术方面，团队成员突破了可控式生成技术，先导化合物筛选技术以及大型语言模型技术，极大地提高了麻醉与镇痛药物的研发效率。合作团队提出第一个用于先导化合物优化的强化学习算法AlphaPharm，快速识别新型局麻药AA-35，相关成果投稿国际顶级期刊，并将算法应用于本次大赛中；合作团队开发了一种结合模拟退火深度学习算法的新型药物发现方法DeepSA，成功研发新型口腔镇痛药物AT-17，相关成果发表在2023年《药学学报》英文刊（Acta Pharmaceutica Sinica B）；合作团队整合千万份药物研发科研文献，建立面向药物研发的大模型对话系统PharmaGPT，访问超1万人次（drug.neusymlab.cn）。其他相关成果已投稿至Pattern Recognition，Knowledge-based Systems等期刊以及会议。 研究方向为CADD的刘文成介绍： “CADD里的很多内容， 其实完全和AI是能做融合的， 尤其近十年， 由于人工智能深度学习发展得特别快， 计算机科学的交叉融合发展 推动了药物设计领域的发展。” 可以说，依托于大数据的深度分析，计算生物学极大地推进了对疾病病理机制的深入理解，为新靶点的识别和生物标志物的筛选提供了创新视角，并为攻克复杂和难治性疾病提供了可能的新策略。 张瀚文将此次项目概括本次创新性和可行性。 创新性，即首创用于药物筛选的创新性“干湿结合”药物研发范式。 可行性，即成果研究所需的绝大多数AI方法和模型均是团队已研发的技术，具有良好的前期研究工作基础。 此次2023上海国际计算生物学创新大赛参赛项目中，“少不入川”团队利用AlphaPharm人机交互式分子优化技术作为预训练模型，通过NMDAR活性数据对其微调，主动学习的oracle为第一步训练的活性预测器。通过结合少样本学习和主动学习实验范式，利用强化学习算法接收NMDAR活性反馈，对药物筛选模型进行迭代优化。在NMDAR活性预测器的支持下，模型将根据实验结果不断更新筛选策略，为化合物提出合理的打分函数，以实现高质量苗头化合物的发现。 麻醉与危重急救研究室 可以看到，通过模拟和预测蛋白与分子间的相互作用，计算生物学能够高效识别具有潜力的活性分子，加速先导化合物的发现过程。在个性化药物设计方向，计算生物学的应用同样展现出巨大潜力，结合个体的遗传信息和病理数据，推动精准医疗从理论走向实践。随着计算生物学技术的不断进步和应用的深入，其在新药研发中的作用将愈发凸显。 “将计算机科学的算法和技术应用到药物设计，其实对计算机学科本身也是很好的应用场景检验。把两者结合起来，领域交叉融合，对于双方来说都是非常有意义的实践和趋势。” 相对于传统的 药物设计和研发范式 计算机能够 快速处理海量大数据， 计算机的存储和 计算速度都非常快， 所以它能够从原来的 海量药物化学家知识 或药物化学家已经找出来的 设计药物过程， 去进行一个计算机维度的学习。 这也许就是 药物设计领域的新质生产力。 本次2023上海国际计算生物学创新大赛由上海市生物医药科技产业促进中心主办，中国科学院上海药物研究所原创新药研究全国重点实验室、中国银行上海市分行、华为云计算技术有限公司、临港实验室、上海人工智能研究院、东方美谷企业集团股份有限公司、上海大宁资产经营（集团）有限公司联合主办，上海生物医药公共技术服务有限公司和上海市生物医药产业技术服务平台具体承办，活动也得到了上海皓元生物医药科技有限公司（MCE中国）协办支持。 来源 | 上海科技

团队介绍 ｜PROFILE 团队名称：冬旦之间团队  名次：二等奖 主要成员：李世伟、吴洒男、李宗全、马欣悦、徐超 “ 上海科技大学  冬旦之间团队  都知道AI能写诗、能画画，你相信AI能帮我们更快地发现更多新药，甚至找到人都找不到的药吗？ 在药物研发领域，“双十定律”广为流传，如今新药研发的速度正在加快，但成功率依然是“九死一生”。“冬旦之间”团队导师、上海科技大学生命科学与技术学院/免疫化学研究所研究员白芳以本次大赛赛题为例，“在药物研发领域，NMDA离子通道作为一类靶标极具挑战性，因其中动态行为与功能机制复杂，使得药物研发相对较为困难。” 她补充道，“如果依靠传统实验方法从超过1800万种化合物的库中筛选潜在药物，所需的时间和成本将非常高昂。但借助AI技术，可以显著缩短周期并有效降低成本。” 2023年6月，上海市科委印发《上海市计算生物学创新发展行动计划（2023—2025年）》，并设立了上海市科技创新行动计划“计算生物学”专项。而本次举办这项大赛，是上海市科委“以赛选项”的创新举措，符合条件的获奖团队将直接纳入上海市科技创新行动计划“计算生物学”专项，得到后续支持，将前沿科技成果转化为新质生产力。 “我们利用这次比赛的机会作为我们方法‘练兵’的宝贵机会，结果非常理想。即便是在极具挑战性的靶标上，我们的方法也能取得良好效果，进一步证实了其可靠性。”白芳说道。 1 50%入围命中率，AI+物理模型会是更好的选择吗？ 根据大赛规则，初评环节利用手动膜片钳设备，对进入初评环节的小分子进行活性验证。 “ “我们团队入围的12个分子是有6个晋级到初评，就是50%入围命中概率，这个概率相当高。”本次大赛入围前十“冬旦之间”团队队长、上海科技大学白芳课题组博士研究生李世伟颇为自豪地介绍道。 ” 他进一步解释道“从这个角度看，AI+物理模型还是有它独特的优势。”在“冬旦之间”团队看来，“最理想的状态当然是AI能够实现完全自动化来进行药物研发，但显然，这在现实中是难以实现的。药物研发的整个过程非常复杂，每个阶段都有其特定的方法。现阶段，关键在于各阶段方法的多样性和互补性。” 尽管AI制药展现了巨大的潜力，但仍面临着多方面挑战。“我们缺乏足够的数据。特别是AI异常火热，数据为王的今天。生物医药行业因其特性，数据存在诸多问题，比如标准不一、阴阳数据不平衡、质量参差不齐、数据规模往往相对较小 、数据噪音大、解析难度高等等。”白芳举例道，“对于实验人员来说，3.6和3.61可能没有什么本质差别，但对于AI来说，这两者或是完全不同的。” “ “在很多领域，尤其是生物医药领域，数据极为缺乏。在这种情况下，AI很难发挥其全部潜力。此时，物理模型变得非常重要，物理模型通常基于理论或者经验，对科学问题进行降维描述，从而有效规避了数据匮乏带来的限制。” ” “目前，结合AI和物理模型是药物设计领域一个重要的应用策略。这种方法介于纯粹的AI和传统的计算机辅助药物设计（CADD）方法之间，既利用了AI的优势，又保留了传统物理模型的长处。实验室产生的质量较高的数据会被用来反馈和优化我们的AI模型，在迭代中不断完善。”她补充道。 2 将所学化作实践，在比赛中验证研究思路 “这次比赛的经历证明了我们目前研发的方法和之前积累的经验都是有效的，无论是从方法论还是经验角度来看，我们都走在正确的道路上。”李世伟介绍道。 他们在比赛中引入了一些创新方法。“最初，我的模型仅用于小规模的药物和蛋白质亲和力预测任务。但面对这次大赛中包含庞大的1800万个化合物的数据库，我们不得不对原有算法进行改进，以适应在短时间内完成大规模数据库筛选的需求。”他们开始探索亲和力预测的方法以及结合位点预测。“结合位点预测是一个‘老’的科学问题，但我们的方法有其独特之处。我们不依赖结构信息，而是利用最先进的蛋白质语言模型和AI技术进行预测，一方面有效减小了参数维度、节省计算时间，另外一方面也规避了本赛题涉及蛋白质无准确实验结构的限制。” “ “在学术界，我们可能更关注算法精度的提升，但在工业界，关注的则是成果能否转化为实际应用、算法能否真正降低药物研发的成本。”在团队成员马欣悦看来，计算生物学创新大赛，在一定程度上架通学术界与工业界沟通桥梁。 ” “这次比赛让我更加清楚地认识到，计算生物学是一个跨学科的交叉融合领域。我也意识到了自己在团队中的不足和需要改进的地方，以及团队合作和交流的重要性。这次经历不仅锻炼了我的创新思维和科研思维，也坚定了我对计算生物学在解决生物学问题方面的信念。”团队成员徐超说道。 3 AI制药是加速药物研发的快车道吗？ 药物的研发一般起始于药物探索与发现，随后进行临床前研究与临床实验，然而，用以研究开发新药的生物信息可谓浩如烟海，传统分析手段既耗时又费力。 白芳用“加速”形容计算生物学，“计算生物学能够显著加快药物研发的速度，并降低成本。” “ “我们现在能在短短2天内完成筛选，这是传统生物学方法无法比拟的。而且我们从这1800万个化合物中最终仅锁定了12个分子进行试验，且命中了6个，这无疑大大降低了成本，同时成功率也令人振奋。”团队成员吴洒男补充道。 ” 事实上，AI制药并非横空出世，它可以看作是传统计算机辅助药物设计（Computer Aided Drug Design，简称“CADD”）的一种延伸和进化，科学问题相同，技术形式因AI算法而改变，逐渐发展成为基于人工智能的药物研发（AIDD）。“AI算法的发展得益于我们原有CADD技术的和科学问题的解决逻辑。随着AI和生物制药的结合越来越受到重视，计算生物学的重要性也日益凸显。” 4 在药物研发的阶段中，AI还有哪些发挥空间？ 团队成员李宗全表示：“计算生物学的应用不仅限于发现先导化合物，它还能在药物研发的其他环节发挥作用，如代谢性能、安全性评估、临床试验设计等，进一步加速药物研发流程并降低成本。” “ 在白芳看来，AI制药的发展面临数据和人才两大瓶颈。AI成长所需的数据量十分庞大，而它在医药研发领域目前很难得到足够数量和质量的‘原料’。同时，AI新药发现需要大量的既精通人工智能、算法，又懂生物医药研发的人才。“计算生物学是一个多学科交叉的领域，涉及化学、生物学、计算机科学、物理学和药学等多个学科。这对每个人的知识要求很高。” ” “我们也希望能将每个AI技术都能够精益求精打磨好，并且与其他方法一起系统化，形成一个完整的AI智药全链条平台，为学术界和工业界加速药物研发提供支持。” 本次2023上海国际计算生物学创新大赛由上海市生物医药科技产业促进中心主办，中国科学院上海药物研究所原创新药研究全国重点实验室、中国银行上海市分行、华为云计算技术有限公司、临港实验室、上海人工智能研究院、东方美谷企业集团股份有限公司、上海大宁资产经营（集团）有限公司联合主办，上海生物医药公共技术服务有限公司和上海市生物医药产业技术服务平台具体承办，活动也得到了上海皓元生物医药科技有限公司（MCE中国）协办支持。 来源 | 上海科技