報告題目：人工智能藥物設計方法和應用研究

報告人：曹東升 教授

報告地點：（線上）騰訊會議780-212-382

報告時間：2022年5月9日（星期一）下午15:00

科技處 前沿院 化學與化工學院

2022年5月7日

報告人簡介

曹東升，中南大學湘雅藥學院教授，湘雅醫(yī)院客座教授，香港浸會大學訪問教授，中南大學人工智能藥學交叉研究中心主任，博士生導師，國家重點研發(fā)計劃首席科學家、湖南省科技創(chuàng)新領軍人才、湖南省杰青、湖湘青年英才、中國香江學者人才，湖南省優(yōu)秀博士論文獲得者。入選“2021全球前2%頂尖科學家”和“全球頂尖前10萬名科學家排名”榜單。研究方向為化學信息學、計算機輔助藥物設計和系統(tǒng)生物學。主要從事于基于人工智能技術的高效化學信息學和計算機輔助藥物分子設計方法和應用研究，針對藥物研發(fā)中的三個關鍵技術瓶頸問題（生物活性分子的發(fā)現、成藥性和安全性預測及選擇性/脫靶效應/耐藥性評估），聚焦基于結構/配體的虛擬篩選方法、成藥性理論預測和分子靶標識別展開了系統(tǒng)和深入的方法學研究，并把發(fā)展的方法與實驗平臺無縫銜接用于多個重要靶點的藥物分子設計和生物活性分子的作用靶標識別，開發(fā)出多類具有全新結構的抗腫瘤先導化合物并揭示了多種生物活性分子的耐藥新機制。發(fā)展的多種預測模型和程序（如ADMETlab、TargetNet、ChemDes、ChemoPy、 BioMedR等）已成為化學信息學和CADD領域的基礎工具，被知名藥企和國內外同行（Pfizer、Merck、哈佛大學、上海藥物所等）廣泛采用，為促進CADD的學科發(fā)展和藥物研發(fā)的技術進步做出了貢獻。累計發(fā)表SCI論文180余篇；ESI高被引及擴展ESI高被引論文18篇，封面論文3篇。近5年（2017年至今），在WIREs Comput Mol Sci、Nature Mach. Intell.、Nat. Commun.、Nucleic Acids Res、Brief Bioinform、JCTC、 DDT、 JMC、Bioinformatics、Mol Pharmaceut、J Cheminformatics、J Chem Inf Model、PCCP等權威SCI期刊上發(fā)表論文100余篇，其中78篇為通訊作者或第一作者（其中大于20分論文3篇，大于10分33篇，大于5分67篇，平均影響因子為8.68）；總他引6500余次（近5年4700余次），H因子為41；開發(fā)軟件平臺35套，獲軟件著作權22項, 累計訪問540萬余次；申請中國專利13項，參編英文專著一部。獲得國家重點研發(fā)計劃、國家自然科學基金面上項目、湖南省重點研發(fā)計劃、湖南省杰出青年基金等國家、省部級和橫向科研項目20余項，累計經費1500余萬?，F任湖南省生物醫(yī)學信息委員會副主任委員，中國計算機化學專業(yè)委員會委員，中國計算毒理學專業(yè)委員會委員。受邀擔任SCI期刊CMES-Comp. Model. Eng.副主編和Chemometr. Intell. Lab.編委。