报告题目: 大数据+人工智能助力药物研发

报告人: 陈兴

主持人: 张贵军

报告时间: 2024年1月9日  15：00-16：00

报告地点: 信息楼D533

报告摘要：

药物研究是人类医学健康领域最重要、最复杂的研究课题之一，涉及多个学科。传统的药物研发主要依据“一种分子，一个靶点，一种疾病”的范例，来研究针对某种具体疾病的某个靶点的特定药物。这忽视了药物和靶点之间、疾病和靶点之间复杂的相互作用。近年来，多重药理学的观点逐渐被接受，即药物通过靶向多个靶点发挥作用，而不是单一的靶点。为了增加药物疗效、减少抗药性和药物毒性，许多研究者致力于多靶点药物以及药物组合研究。我将报告我们团队这些年来在大数据+人工智能助力药物研发上的一点研究进展和成果。具体包括大数据+人工智能在以下重要问题上的应用案例：1) 药物-蛋白靶点相互作用预测；2) 药物-蛋白靶点相互作用亲和度预测；3) 药物-非编码RNA靶点相互作用预测；4) 抗真菌增效药物组合预测；5) 抗癌增效药物组合预测等内容；6) 药物相互作用类型预测等内容。

报告人简介

陈兴，江南大学三级教授、博导（教授博导均为31岁时直接破格），2019-23连续五年当选科睿唯安全球高被引科学家，2020-22连续三年当选爱思唯尔中国高被引学者，连续多年入选斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家“终身科学影响力”榜单和全球排名前十万科学家，江苏省333高层次人才培养工程培养对象，江苏省六大人才高峰高层次人才，教育部学科评估专家，江苏省生物信息学学会（筹）副理事长，中国工业与应用数学学会数学生命科学专业委员会秘书长，中国计算机学会杰出会员，中国生物信息学学会（筹）多组学与整合生物学专业委员会常务委员，江苏省生物医学工程学会生物信息学专业委员会副主任，江苏省双创团队核心成员。中科院一区杂志Briefings in Bioinformatics执行编辑，中科院一区杂志IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics等五家SCI杂志副主编，中科院一区杂志Computers in Biology and Medicine等九家SCI杂志编委，PLoS Computational Biology杂志特约副主编。以一作或通讯发表SCI论文100余篇，以一作或通讯在Bioinformatics、PLoS Computational Biology、Briefings in Bioinformatics、Nucleic Acids Research四大生物信息主流期刊发表论文36篇，论文被引共计14000余次，15篇论文入选最新一期ESI高被引论文，H-因子为58。获教育部高等学校科学研究优秀成果奖自然科学奖二等奖（排名第3）、江苏省科学技术奖三等奖（排名第1）、中国自动化学会自然科学奖二等奖（排名第1）、中国自动化学会自动化与人工智能创新团队奖（排名第2）、江苏省教育教学与研究成果奖一等奖（排名第1）、江苏省高等学校科学技术研究成果奖二等奖（排名第1）等荣誉，主持国家自然科学基金重大研究计划培育项目、面上项目（2项）、青年基金、江苏省高层次人才项目等。