计算机辅助药物设计（Computer aided drug design，CADD）在现代药物发现中已被广泛应用，并在心血管、眼科、肿瘤和抗病毒等多种疾病领域的药物研发中发挥了重要作用。利用多种技术，如基于结构/配体的虚拟筛选、分子对接、分子动力学模拟和自由能微扰等，CADD助力小分子苗头化合物的发现和优化等环节。而随着算力的提升和深度学习算法的突破，基于生物医学数据的大数据驱动深度学习（Deep Learning）建模在药物研发领域中也逐渐崭露头角。通过从大量湿实验数据中提取潜在的化合物结构特征，并利用相关模型预测分子的性质或直接生成具有预期性质的新分子，深度学习在新分子的生成设计和苗头化合物的虚拟筛选中发挥了不可忽视的作用。然而，如何有效利用多种计算工具，结合项目的实际目标，在苗头化合物的发现和优化中实现干湿结合的闭环，仍是CADD/深度学习领域的一大挑战。
12月17日下午3点，药明康德生物学业务平台主任崔维仁博士和助理主任韩帅博士将做客药明直播间，与大家介绍CADD和深度学习技术在小分子和多肽苗头化合物发现和优化中的实际应用及案例介绍，分享相关经验和策略，欢迎大家参加讨论！
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SPEAKER PROFILE
崔维仁 博士
韩帅 博士
