（来源：生物谷）

转自：生物谷

各有关单位：

　　人工智能正以前所未有的深度与广度重塑药物研发的全流程，使其从高度依赖经验的传统模式加速转向数据驱动与知识推理深度融合的新范式。随着AI对药物研发的深度赋能，以及多模态大模型、生成式AI以及科学智能体的突破性进展，AI不再仅仅是优化研发流程中的辅助工具，而是覆盖从靶标发现到临床转化全链条的“智能科学底座”。为全面助力人工智能赋能药物研发核心能力提升，我中心将于11月底举办“人工智能赋能药物研发全过程创新技术实践”高级研修班，特邀中国科学院药物领域相关研究所、头部药物研发单位的资深专家分享AI技术在药物设计、临床试验中的实操方法。现将具体事宜通知如下：

一、主题、内容

（一）人工智能重塑生物医药研究新范式

1、AI驱动的创新药物研发趋势与挑战

2、全球竞争格局与中国市场定位分析

3、人工智能时代的药物研发全场景解析及进程

4、人工智能赋能药物研发核心技术与科学突破 

（二）基于人工智能的药物研发数据资产化路径

1、数据获取、数据治理与数据标准化

2、药物研发国内外代表性数据库分析

3、人工智能赋能数据挖掘与多组学数据整合

4、数据隐私下的跨机构数据协作与联邦学习

5、可解释AI（XAI）解决AI药物研发“黑箱”难题

（三）AI赋能靶向药物设计与虚拟筛选技术应用

1、人工智能赋能药物设计技术路径

2、AI技术下基于靶点的药物设计

3、AI赋能基于表型的药物设计应用

4、生成式AI模型赋能药物设计实践

5、AI在抗体设计和抗体预测中的应用

6、基于细胞图像的基因-化合物匹配用于虚拟筛选

7、跨尺度多组学整合与时空动态建模

（四）AI 驱动分子设计与优化创新技术实践

1、高通量筛选（HTS）发现小分子先导物

2、基于AI的全新分子设计

3、多靶点药物分子的自动设计技术应用

4、生成式AI助力药物分子结构优化

5、AI赋能大分子治疗候选物功能的预测

6、分子动力学模拟与虚拟筛选平台

7、AI在药物剂型、滴剂设计中的应用

（五）AI辅助的适应症筛选与成药性评估

1、成药性评估核心参数与ADMET性质预测

2、基于PK/PD模型的人体药效预测

3、动态优化闭环与成药性评价

4、人工智能在靶向抗癌药物递送中的应用

5、基于AI大模型共建一体化的干湿实验

（六）临床前研究中的AI技术应用

1、AI赋能药物安全性评估

2、AI在临床前药代动力学模拟中的应用

3、AI赋能毒性预测与脱靶效应分析

4、AI赋能临床前候选药物验证

（七）AI赋能临床试验与智能化决策

1、AI在临床方案设计中的应用

2、基于AI技术的患者筛选入组

3、AI赋能临床剂量预测与智能化监测

4、试验集数据管理与分析中的AI技术应用

5、AI辅助临床终点预测、评估与分析

6、AI在药品监管领域的应用与进展

（八）AI药物研发场景化应用实战及其他

1、典型场景案例分析与解决方案

2、人工智能赋能药物研发实用工具实操

3、AI在药品监管领域的应用与进展

4、AI赋能药物研发趋势与展望

二、参加人员

各科研院所、高校、医药企业、医疗机构、CRO/CDMO等生物医药领域单位药物研发与科研人员；各信息科技、互联网、人工智能、科技转化等跨领域人才；从事药物研发相关工作研究的技术骨干、学者及对课程感兴趣的各界人士。

三、授课专家

授课专家来自中国科学院药物研发相关研究所、知名院校、头部药物研发单位及医疗机构临床研究领域，拥有丰富的人工智能赋能药物研发实践经验和资深的研究背景。

四、时间、地点

时间：2025年11月28日-11月30日（27日全天报到）

地点：北京市(详细信息报名后另行通知)

线上：课程网上同步直播（课程前2天发放直播码和链接）

五、参加费用

本次培训由中国科学院人才交流开发中心主办、北京中 科创嘉人力资源咨询有限公司承办。

收费标准：线下现场参训3680元/人（含：培训、资 料、证书等费用），食宿统一安排，费用需自理；

线上直播培训6900元/单位(含：三人名额的直播码、三张结业证书)。

收款账户和联系方式请见附件。

六、报名咨询

附会议通知红头文件