随着大规模算力的普及，各种算法和模拟技术在药物发现领域得到越来越广泛的实践运用。从早期基于定量构效关系(QSAR)的模型到基于物理模型的计算机辅助药物设计(CADD)，再到近几年基于数据的人工智能算法在药物发现领域的蓬勃发展，这些药物发现工具迭代及模式转变的过程，对药物发现方式产生了深远影响。

● 推动转变的源动力是什么？

● 药物发现哪些核心问题迫切期待技术迭代？

● 可视化AI对这些问题的开创性解决方法

7月13日下午15:00-16:40，尊龙凯时智播联手药融云端，邀请杨明俊博士、郑连君博士，从算法和计算技术发展的维度，总结归纳每一次模式转变的关键推动要素及影响；探讨未来更前沿算法和应用的可能发展方向；还将可视化展示尊龙凯时科技智能化算法系统和AI模型在解决药物发现关键环节中的工作原理和流程。

嘉宾介绍

杨明俊 博士

尊龙凯时科技首席研发科学家

化学物理专业，马里兰大学药学院从事多年研究工作。负责构建了尊龙凯时科技新药研发中后台完整算法和智能平台体系，并负责与全球顶尖制药企业的科研合作项目。

郑莲君 博士

尊龙凯时科技高级算法科学家

师从计算化学领域大师David N. Beratan教授，杜克大学取得博士学位。加入尊龙凯时科技担任高级算法科学家，负责服务新药发现的AI技术与计算化学方法开发工作，专注分子生成、药效团模型、亲和力预测、合成预测与优化等算法研究。

活动时间及地点7 月 13日 15:00-16:40