上海AI for Life Science学术研讨会：共建生命科学研究新范式

AI for Science（即“人工智能驱动的科学研究”）正作为一种全新的科研范式赋能多领域的科学研究，AI工具的引入从不同程度上为研究提供了新思路和新契机。其在生命科学领域的逐步应用，推动了一系列新方法与新工具的诞生，颠覆了传统生命科学研究中基于经验和知识的研究模式，在结构生物学、生物信息学、药物化学等领域发挥着越来越重要的作用。在AI for Science范式下，通过引入AI算法和模型来求解科学问题，使得这一科研流程变得更加精确、高效、可规模化，从而为科学研究提供强大的支持。为了进一步探讨 AI for Science 范式在生命科学领域的应用及落地实践，本次研讨会以“AI for Life Science”为主题，聚焦核酸药物、合成生物学、药靶发现等热门议题，邀请到中科院系统生物学重点实验室执行主任陈洛南教授，中科院深圳先进技术研究院合成所刘陈立研究员，华东师范大学刘顺英教授，厦门大学王斌举教授，复旦大学药学院王任小教授，深势科技大分子研发负责人温翰博士，山东大学数学与交叉科学研究中心杨建益教授，深圳湾实验室系统与物理生物学研究所副所长、砺博生物联合创始人周耀旗教授，中国科学院上海药物研究所朱维良教授作专题报告。希望凝聚相关领域顶尖学者和专家，共话 AI for Science 时代下生命科学领域的新机遇和新未来。在次日的训练营中，我们将以“AI for Life Science 在药物设计中的应用实践”为主题，带领大家熟悉前沿算法模型及工具的实际使用。培训内容将覆盖小分子药物、生物大分子药物、RNA 药物的设计，并演示通用 3D 分子表示框架 Uni-Mol 在药物设计中的具体应用。希望在更大范围内推动药物计算前沿工具的使用，并为相关领域研究带来实质性的推动和增益。本次研讨会由上海算法创新研究院主办，深势科技协办。

活动概况

时间

2023年10月14-15日（周六-周日）

地点

上海 · 博雅酒店

（上海市浦东新区碧波路699号）

主办单位

上海算法创新研究院

协办单位

深势科技

日程

DAY 1：

DAY 2：

报告嘉宾阵容

陈洛南，中科院系统生物学重点实验室执行主任，研究员，研究组组长。1984年华中科技大学电气工程学士学位；1988年日本东北大学系统科学硕士学位；1991年日本东北大学系统科学博士学位。1997年起日本大阪产业大学副教授；2000年起美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)访问教授；2002年起日本大阪产业大学教授；2009年4月起日本东京大学（兼）研究教授；2009年10月起中科院系统生物学重点实验室执行主任，研究员，研究组组长。

刘陈立，二级研究员，国家杰青，现任中国科学院深圳先进技术研究院副院长、兼任深圳合成生物学创新研究院院长，中国生物工程学会常务理事、美国微生物学会ASM国家代表（中国）、亚洲合成生物学协会ASBA联席主席、《合成生物学》执行主编。获“安捷伦思想领袖奖”“谈家桢生命科学创新奖”“中国科学院青年科学家奖”“中源协和生命医学奖创新突破奖” 等荣誉。实验室致力于定量合成生物学研究，成果发表于 Nature、Science、Nature Microbiology、PNAS 等期刊。刘顺英，华东师范大学化学与分子工程学院教授，博士生导师。2001年本科毕业于湖北师范学院，2001-2006年武汉大学、香港浸会大学联合培养博士，2006年加入华东师范大学工作，2008-2009、2017-2018年分别在牛津大学、哈佛大学/麻省理工学院进行博士后和访问学者研究。主要研究领域是通过自建特色立体多样性共价分子库并采用化学生物学手段发现抗罕见肿瘤的新靶点和原创性药物发现研究。王斌举，厦门大学教授。主要研究方向为：酶催化反应的多尺度理论模拟，金属酶中 O2/H2O2 活化以及电子转移，金属酶的理论设计与改造，蛋白-配体相互作用预测等。2021年获得基金委优秀青年基金，在 Nature, Nat. Catal., J. Am. Chem. Soc. 和Angew. Chem. 等国际一流期刊上发表论文100余篇。王任小，复旦大学特聘教授，博士生导师，国家自然科学基金委“国家杰出青年”获得者。1999年毕业于北京大学化学与分子工程学院，获理学博士学位。1999-2005年分别于美国加州大学洛杉矶分校和密西根大学医学院做博士后和助理研究员。2005年入选中科院“百人计划”于中科院上海有机化学研究所担任研究员。2020年1月起在复旦大学药学院任职。主要研究领域为分子靶向药物设计新方法的发展和应用。温翰，深势科技大分子研发负责人，上海算法创新研究院研究员。纽约州立大学布法罗分校物理学博士，多伦多大学CCBR博士后，主要研究方向为分子动力学模拟，蛋白设计，深度学习，RNA。对 TRPV1，NMDAR 等大分子离子通道底体系进行机理研究和药物设计，开发抗体多肽从头设计和改造方法，并主持开发了针对核酸的大规模预训练模型 Uni-RNA。成果发表于 Nature，Nature Chemical Biology，Nature Structural and Molecular Biology, PNAS, JMC 等顶级期刊。杨建益，山东大学教授、博导、国家杰出青年科学基金获得者。曾就职于密歇根大学、南开大学等高校，获2022年度天津市自然科学一等奖。长期专注蛋白质与RNA结构预测算法研究工作，与合作者开发了 trRosetta、trRosettaRNA 和 I-TASSER 等结构预测算法，成果发表于 Nature Methods、PNAS 等期刊。论文被他引上万次，入选爱思维尔中国高被引学者。张林峰，深势科技创始人&首席科学家，北京科学智能研究院研究员，北京大学理学学士，普林斯顿大学应用数学博士。长期致力于AI for Science跨学科领域的问题研究，在机器学习、计算物理化学、材料与药物设计等领域成果丰富。带领团队发展了 Deep Potential/Reinforced Dynamics/Uni-Mol/Uni-Fold 等模型算法、DeePMD-kit/DeePKS-kit 等开源软件、以及 AI for Science 领域最大的开源社区 DeepModeling，领导社区基础设施建设、项目协同开发和运营工作。2020年，作为核心开发者的工作获得高性能计算领域最高奖 ACM 戈登贝尔奖，该成果也入选了由两院院士评选的2020年度中国十大科技进展。周耀旗，深圳湾实验室系统与物理生物学研究所副所长、砺博生物联合创始人。周耀旗教授于2021年3月起作为资深研究员全职加入了深圳湾实验室，他是1984年中国科技大学近代化学系的学士，1990年美国纽约州立石溪大学化学物理的博士。他通过AI计算和高通量实验相结合，从事蛋白质/RNA 的序列、结构与功能和表型关系方面的基础研究和生物分子检测、药物开发方面的应用研究。朱通，华东师范大学化学与分子工程学院教授，上海算法创新研究院研究员。主要研究方向为复杂体系的化学反应动力学模拟。立足于交叉科学研究，开发了一系列针对生物大分子以及复杂反应体系的模拟算法。为酶催化机理研究、药靶发现以及复杂体系化学反应的精确调控提供了更加高效精确的研究工具。近五年来在 Nat. Mach. Intell., Nat. Commun., Nucleic Acids Res., J. Chem. Theory Comput., J. Chem. Inf. Model, 和 Phys. Chem. Chem. Phys. 等杂志发表论文60余篇，参编国际专著1部。朱维良，中国科学院上海药物研究所研究员、博士生导师、课题组长、上海药物研究所药物发现与设计中心主任主要研究领域为人工智能药物设计和创新药物研发，特别专注于人工智能药物设计新方法新理论的发展，以及这些理论方法在糖尿病、肿瘤及传染性疾病等重大疾病的创新药物研究方面的应用。分别主持了国家自然科学基金、十五国家科技攻关项目、十一五及十二五国家863课题、十二五国家重大新药创造专项子课题、十三五及十四五国家重点研发计划项目课题等一系列科研任务。共发表论文300余篇，提交发明专利及软件著作权申请80多件。（按姓名首字母顺序排序）

培训讲师阵容

顾睿初，深势科技算法研究员，北京大学博士研究生在读，本科毕业于上海交通大学，曾荣获上海交通大学范续箕奖学金，上海交通大学优秀毕业生，国际基因工程大赛金奖与最佳软件队提名奖，上海市五四青年奖章等荣誉。主要研究兴趣包括生物大分子结构与功能预测，mRNA 序列设计优化，三维基因组学，是 Uni-RNA 主要开发者之一。

孟月，深势科技高级解决方案工程师。硕士毕业于中国农业大学，研究方向包括分子动力学模拟，量化计算，分子虚拟筛选，生信分析等，关注技术创新和实际应用，致力于将 AI for Science 研究新范式应用在生物医药研发中，为产学研客户提供创新性、实用性和可靠性兼具的高效解决方案。宋珂，深势科技高级计算科学家，上海算法创新研究院研究员。2012年毕业于山东大学化学与化工学院，获“理论与计算化学专业”博士学位，随后进入复旦大学化学系开展博士后研究工作。2016年加入上海科技大学-免疫化学研究所，在计算生物学平台和生物医学大数据平台工作。主要研究方向为：利用量子化学方法研究催化反应机理，利用分子动力学方法研究生物大分子的功能机理，以及药物分子的筛选和 MOA 研究。王喜，深势科技算法研究员。上海交通大学硕士研究生，本科毕业于上海交通大学生命科学技术学院生物信息与生物统计系，曾荣获上海交通大学A等奖学金，国际基因工程大赛金奖与最佳软件队提名奖，上海市五四青年奖章等荣誉。主要研究兴趣包括预训练模型，生物大分子结构与功能预测，手性分子表征，在 Angew.Chem.Int.Ed，Science China Chemistry 等期刊发表多篇研究论文，是 Uni-RNA 主要开发者之一。（按姓名首字母顺序排序）

参与方式

本次研讨会及训练营在线下进行。

1. 扫描下方二维码或点击链接填写问卷，报名链接：https://wj.qq.com/s2/13152789/a513/

2. 报名信息提交后，请不要快速切出，将自动跳转至微信群二维码页面，请大家扫码加入【AI for Life Science 学术研讨会交流群】

（如果二维码无法加入，请添加小助手微信：HermiteService，小助手会手动拉你入群）

3. 相关培训账号将由小助手进行开通，为避免影响培训效果，请大家主动添加小助手微信：HermiteService。

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关于深势科技

深势科技是“AI for Science”科学研究范式的引领者和践行者，致力于运用人工智能和多尺度的模拟仿真算法，结合先进计算手段求解重要科学问题，为人类文明最基础的生物医药、能源、材料和信息科学与工程研究打造新一代微尺度工业设计和仿真平台。

我们开创性地提出了「多尺度建模+机器学习+高性能计算」的革命性科学研究新范式，并推出了Bohrium®科研云平台、Hermite®药物计算设计平台、RiDYMO®难成药靶标研发平台及 Piloteye™电池设计自动化平台等工业设计与仿真基础设施，颠覆了现有研发模式，打造“计算引导实验、实验优化设计”的全新范式。

深势科技是国家高新技术企业、国家专精特新“小巨人”企业，总部位于北京，并在上海、深圳等城市布局研发中心。科研技术团队由中国科学院院士领衔，汇集了超百位数学、物理、化学、生物、材料、计算机等多个领域的优秀青年科学家和工程师，其中公司的博士及博士后占比超过35%。核心成员获得过2020年全球计算机高性能计算领域的最高奖项“戈登贝尔奖”，相关工作当选2020年中国十大科技进展和全球AI领域十大技术突破。

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