AI Drug Discovery & Design人工智能药物发现与设计

Posted 2021-12-11 渔牧村风

新药研发存在周期长、费用高和成功率低等特点，人工智能作为药物研发领域的一个热点方向，已被应用到药物研发的各个阶段，医药领域对人工智能技术越来越重视，目前人工智能技术在药物研发中的应用主要表现为七个场景，分别是：靶点药物研发、候选药物挖掘、化合物筛选、预测ADMET性质、药物晶型预测、辅助病理生物学研究和发掘药物新适应症，人工智能可以直接为新药的研发做出贡献，AI+药物研发与传统模式相比，时间和成本优势明显。AI＋药物研发的结合必然是未来制药行业的发展趋势，对医药领域进行一场巨大的革命，让医药行业迎来新时， 随着新冠疫情的爆发，国内外医药从业人员纷纷涉足AI人工智能，国内多个科研院所高校企业单位更是创立多个人工智能药物研究所，投入巨额资金

由于国内AI人工智能药物研究发展缓慢，学习平台文献资料较少，培训学习迫在眉睫，应广大科研人员要求，本单位经过数月调研，决定联合人工智能医药研究专家举办“AI Drug Discovery & Design人工智能药物发现与设计”专题， 本单位已经举办四期专题，参会人员达200余人，对于培训安排和会议质量一致评价极高

对象

全国各大高校、企业、科研院所从事人工智能、生命科学、蛋白质、药物、微生物制药、生物信息学、植物学，动物学、农药学、化学化工，医学等研究的科研人员以及人工智能爱好者

目标

让学员能够掌握人工智能在药物研究中的应用背景与流程，以及机器学习，深度学习、计算机辅助药物设计等操作技能，独自完成自己的课题研究项目

特色
主讲老师来自国内高校，中科院等专家授课，老师主要擅长深度学习、机器学习、医学信息统计、计算机辅助药物设计、人工智能药物发现、分子对接、分子动力学等方面的研究

内容

AI Drug Discovery & Design人工智能药物发现与设计专题

日期 授课题目 授课内容 时间
（第一天)药物发现与设计和临床试验的关系 背景介绍 1.药物发现与设计和临床试验的关系: 1.1 药物发现与新药研发流程; 1.2 临床前研发与临床研发的区别; 1.3 FDA批准新药的历史与展望; AM 9:00-11:30
（第一天)药物发现与设计的发展史 背景介绍 2.药物发现与设计的发展史: 2.1 计算机发展史; 2.2 人工智能发展史; 2.3 计算机辅助药物设计发展史; AM 9:00-11:30
（第一天)药物发现与设计相关软件介绍与安装 背景介绍 3.药物发现与设计相关软件介绍与安装: 3.1 商业药物设计软件介绍。 3.2 开源药物设计软件介绍与安装。 3.3 Python编程在药物发现与设计中的应用介绍; AM 9:00-11:30
（第一天)药物发现与设计的基本原理 背景介绍 4.药物发现与设计的基本原理: 4.1 基于结构的药物发现与设计; 4.2 基于配体的药物发现与设计; 4.3 基于片段的药物发现与设计; AM 9:00-11:30
（第一天)Python爬虫编程基础与实战演练 数据采集 5.Python爬虫编程基础与实战演练: 5.1 python常见爬虫模块与框架介绍urllib, requests, lxml, selenium,scrapy; 5.2Python爬虫应用实战—爬取ZINC数据库化合物结构; 5.3 Python爬虫应用实战—小分子化合物活性数据收集; PM 1:30-17:30
（第二天）靶点蛋白与化合物数据库构建 建库计划 6.靶点蛋白与化合物数据库构建: 6.1 靶点蛋白数据库介绍与构建; 6.2 多肽化合物数据库构建; 6.3 小分子化合物数据库构建; AM 9:00-11:30
（第二天）靶点蛋白与化合物数据处理 数据处理 7.靶点蛋白与化合物数据处理: 7.1 靶点蛋白活性位点分析; 7.2 小分子化合物格式转换(smiles, sdf, mol2, pdbqt); 7.3 小分子化合物理化性质与分子描述符衍生计算; PM 1:30-17:30
（第二天）小分子化合物数据统计分析 统计分析 8.小分子化合物数据统计分析: 8.1 小分子化合物分子描述符聚类分析; 8.2 小分子化合物分子描述符主成分分析; 8.3 小分子化合物特征选择; PM 1:30-17:30
（第三天）基于配体的药物发现与设计方法 机器学习 9.基于配体的药物发现与设计方法: 9.1 逻辑回归算法理论介绍与实例演示; 9.2 朴素贝叶斯算法介绍与实例演示; 9.3 KNN算法介绍与实例演示; 9.4 支持向量机算法介绍与实例演示; 9.5 决策树算法介绍与实例演示; 9.6 随机森林算法介绍与实例演示; 9.7 梯度提升树算法以及XGBOOST介绍与实例演示; AM 9:00-11:30
（第四天）AutoDock Vina 分子对接案例实操 分子对接与虚拟筛选 10.AutoDock Vina 分子对接案例实操: 10.1 靶点蛋白晶体蛋白PDB获取; 10.2 靶点蛋白和小分子的格式转化; 10.3 靶点蛋白对接活性位点的寻找; 10.4 分子对接脚本的编写与演示; 10.5 分子对接结果在PyMOL中的结果展示与解读; 10.6 运用Autodock vina进行小分子化合物药物批量筛选; PM 1:30-17:30
（第四天）针对PD-1, PD-L1靶点进行蛋白-蛋白分子对接 蛋白-蛋白分子对接 11. 针对PD-1, PD-L1靶点进行蛋白-蛋白分子对接: 11.1 靶点蛋白的收集; 11.2 靶点蛋白的预处理; 11.3 靶点蛋白对接活性位点分析; 11.4 蛋白-蛋白生物大分子对接; PM 1:30-17:30
（第四天）针对利拉鲁肽药物靶点进行蛋白-多肽分子对接 蛋白-多肽分子对接 12. 针对利拉鲁肽药物靶点进行蛋白-多肽分子对接: 12.1 多肽的预处理; 12.2 靶点蛋白的预处理; 12.3 靶点蛋白对接活性位点分析; 12.4 蛋白-多肽分子对接; PM 1:30-17:30
（第五天）分子动力学案例演示 分子动力学模拟 13. 分子动力学案例演示 13.1 Linux Ubuntu16.04系统的安装介绍与实操;3.2 Amber软件的安装实操; 13.3 利用Autodock对小分子进行对接; 13.4 分子动力学全过程讲解与实操实现; 蛋白晶体的准备 小分子化合物的准备 分子对接实操 利用ACPYPE对小分子进行处理生产力场或拓扑文件 蛋白与小分子复合物的准备 能量最小化 对复合物体系进行加热加压 分子动力学过程 分子动力学结果展示与解读 AM 9:00-11:30PM 1:30-17:00
（第六天） Python基础与进阶 Python基础与进阶 14.Python基础与进阶: 14.1 Python基本数据结构列表，集合，元组，字典, pandas, numpy, matplotlib的应用; 14.2 Python 面向对象编程(类与对象);15.运用深度学习方法预测临床前潜在有活性或有毒性的药物(针对药物的有效性与安全性) 15.1 常见深度学习框架tensorflow, pytorch等介绍与应用; 15.2 运用Python爬虫技术收集小分子化合物数据; 15.3 运用药物设计软件或在线开源工具计算小分子的理化属性; 15.4 运用Python对小分子化合物数据集进行处理; 15.5 运用python建立机器学习模型与XGBoost 模型等; 15.6 运用python对结果生成论文报表; 15.7 运用python对结果可视化分析; 15.8 图卷积网路在药物化学分子中的应用案例介绍与实操; 15.9 生成式对抗网络与AlphaFold在药物发现与设计方面的应用; AM 9:00-11:30PM 1:30-17:00

课外增值福利（赠送AlphaFpld2会议视频，此内容不做讲解，有录制好的精品视频）
AlphaFold2蛋白结构预测 蛋白质结构与功能的概述。
蛋白质的组成
蛋白质的结构
蛋白质的功能
常见蛋白质结构预测的网站及方法。
常用蛋白质结构预测的相关网站及软件
常用网站及软件的使用方法及说明
机器学习在蛋白质结构预测的应用。
蛋白质结构与小分子药物库获取
机器学习加速预测小分子药物
AlphaFold2机器学习模型对蛋白结构预测
实战蛋白结构预测目前最好的人工智能模型AlphaFold2。
AlphaFold2模型的获取及安装
AlphaFold2相关数据的获取
AlphaFold2模型的实战操作

部分案例图片







授课时间地点

2021.12.11-2021.12.12 （9:00-11:30）—（13:30-17:00） 线上实操

2021.12.16-2021.12.17（19:00-22:00） 线上实操

2021.12.18-2021.12.19（9:00-11:30）—（13:30-17:00） 线上实操

2021.12.23-2021.12.24（19:00-22:00） 线上实操

（长达六天的会议内容 干货满满 上机实操）

费用

每人￥5880元 （含报名费，培训费、资料费)

优惠一：报名两人及以上每人可享受400元优惠

优惠二：提前报名缴费学员+转发到朋友圈或者到学术交流群可享受每人300元优惠（仅限15名）

优惠三: 报名5人以上包含5人，免费赠送一个会议名额

报名费用可开具正规报销发票及提供相关缴费证明、邀请函，可提前开具报销发票、文件用于费用报销

福利

报名缴费成功赠送人工智能Python精品视频及常见药物设计软件安装指导视频，CADD药物设计精品教程课件、参加本次课程的学员可免费再参加一次本单位后期组织的“人工智能药物发现与设计”专题会议（任意一期都可以）
方式

授课方式及学员反馈通过腾讯会议线上直播，会议采取开麦共享屏幕和微信群解疑，学员和老师交流、学员与学员交流，培训完毕后老师长期解疑，往期培训学员对于会议质量和授课方式一致评价极高

（一）科研问题老师会一一解答学员对培训非常认可，而且我们保证二次学习是免费的

有来自四川大学、中科院大学 、上海交通大学、中国人民解放军海军军医大学、江南大学、中国农业大学、浙江大学、国防科技大学、江苏海洋大学、中国医学科学院、中南大学湘雅医院、中国药科大学、协和药物研究所、中国农业科学院基因组研究所、广州中医药大学、北京中医药大学、北京大学、武汉大学、香港大学、山东中医药大学、宁波大学、山东大学、甘肃中医药大学、医学院附属仁济医院、广州医科大学附属肿瘤医院、中山大学中山眼科中心、华中农业大学、汕头大学、扬州大学、上海应用技术大学、中国科学院深圳先进技术研究院、上海中医药大学、国科大杭州高等研究院、美国贝勒医学院等高校，康希诺生物股份公司、青峰制药、江苏恒瑞、上海青玄生物、石药集团、正大天晴、宜昌人福药业有限责任公司、江苏中旗科技有限公司、长春金赛药业有限责任公司、苏州浦合医药科技有限公司、兰晟生物医药(苏州)有限公司、北京安必奇生物科技有限公司、国家纳米科学中心、四川国康药业有限公司、南通药明康德医药科技有限公司、南京沛微生物科技有限公司、浙江海正股份有限公司等公司的二百余名工程师老师学生参会，还有许多因为时间冲突没法参加。这次，我们诚挚邀请您来参

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引用往期参会学员的一句话：

发现真的是脚踏实地的同时 需要偶尔仰望星空

祝愿各位心想事成！