2024年11月20日上午，应中北大学计算机科学与技术学院的邀请，南京大学副教授符天凡和沈阳药科大学副教授林斌在软件实验大楼527会议室分别作了题为《深度学习在药物发现和开发中的应用》和《基于分子模拟和人工智能结合的高效虚拟筛选算法开发》的学术报告。报告由我院智能计算系统研究所王彦博副教授和谢锋波副教授主持，学院执行院长秦品乐教授及相关师生一同参加了此次学术活动。

      本次研讨会的主题是“AI技术在生物制药中的应用研讨会”，探讨了人工智能技术在生物制药领域中的广泛应用。今年的诺贝尔化学奖授予了三位科学家大卫·贝克（David Baker），德密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·M·江珀（John M. Jumper），他们的工作展示了如何通过机器学习和分子模拟技术实现对复杂生物系统的精确建模，从而显著提升了新药研发的效率。这一突破为药物开发领域带来了深远的影响，也为本次研讨会奠定了学术基础。

     符天凡副教授的报告主要讲述了深度学习在药物发现和开发中的应用。他提出，在药物发现过程中，将科学计算和深度学习结合越来越重要，能够通过调整分子的结构和优化过程，提高药物的研发效率和成功率。符教授还主要介绍了一个基于调用机器学习算法的自动化检索应用，能够通过带权图神经网络实现对结果的可解释性分析，从而提前预测终点，降低药物研发的风险和成本。

      林斌副教授的报告则主要联系了分子模拟和人工智能在药物运用中的应用。他介绍了基于分子指纹的快速虚拟筛选算法，及其在药物发现中的使用。林教授的研究主要关注于如何将分子的性质转化为计算机可识别的向量，并使用所谓的分子指纹来提高运算效率，从而帮助药物发现和研发。此外，林教授还介绍了他的研究组在综合使用向量检索、分子对接、机器学习和深度学习的方法方面的进展，并提出应用这些方法的进一步研究前景。

       此次报告提高了师生对于药物发现和开发预测的理解，并带来了最新的学术创新观念和计算工具。两位副教授的报告主题不同，但均相关于如何应用最新的人工智能和计算方法来助力药物研发，提高药物研发的效率和成功率。报告现场气氛热烈，两位教授同与会师生进行了深入友好的科研交流与互动。与会师生纷纷踊跃提问，会后还有同学就自己在科研过程中遇到的困惑、难题向符教授和林教授请教，两位教授均详尽解答。

        本次报告进一步激发了我院在生物制药领域开展跨学科研究的积极性，为相关科研项目的开展提供了新的方向和思路，并推动了我院科研方法的创新和优化。