药物的研发一直被认为是高风险、高收益的活动，据统计目前全球平均每个获批新药的总研发成本约为26亿美元，研发周期大约需要13.5年。单单从研发成本角度看，不一定每一次的药物开发投资方都能实现回报。再加上专利保护期限的问题使得药企必须提高价格才能收回成本。因此，降低药物的研发成本，缩短研发周期是工业界面临的挑战。

在药物研发的不同环节引入人工智能技术，可以极大地提升研发效率、降低成本、加快进程，实现对传统制药行业的颠覆与革命。随着先进计算技术和人工智能技术的快速发展，采用海量的数据和先进的方法来加速药物研发，推动计算制药向智能化的阶段演进，已经成为发展的必然趋势。

图表来自：速石科技，全球44家顶尖药企AI辅助药研行动白皮书，2021版

通过数学建模、机器学习等人工智能技术，在算法和算力的支撑下，以计算机技术为驱动来进行药物设计。以抗血压药物为例，传统药物设计得到的硝苯地平虽于1964年在实验室合成第一种相关化合物，直至1982年才于美国批准上市，期间历经18年时间；而同一时期，以计算机辅助药物设计得到的卡托普利自1977年开始全面研究至1981年上市仅历时4 年，而在此基础上开发的更高效的新一代药物赖诺普利也仅花费7年时间，这些都得益于三维蛋白结构设计技术的应用。这一技术手段极大地推进了该类药物的研发进程，取得了巨大的经济效益。

通过将智能计算应用于整个药物研发过程，我们不仅可以更快地设计药物分子、发现新的药物靶点，同时还能对药物的毒性、稳定性、人体的吸收情况等进行更为准确的预测，使不适宜的化合物及早淘汰，极大地提高了药物设计成功率，缩短了整个制药周期，使药物设计从基于偶然性转变为定向化、合理化分析。

图表来自：之江实验室智能计算“数字反应堆”白皮书——计算制药篇

为解答这一问题，我们邀请了中国科学院院士、中国科学院杭州医学研究所所长谭蔚泓教授。谭院士长期从事药物研发工作，在分子靶向药物、核酸适配体等方面都做了许多工作。病变细胞的精准识别、增强治疗效果、降低不良反应是目前分子靶向药物研究的前沿与目标，而分子靶向药物的生产周期长、质量控制艰难、修饰改造复杂以及相关核心专利掌握在欧美制药公司等现象是目前我国发展分子靶向药物的重大挑战。利用分子识别作用来精准识别并实现特异性攻击特定癌细胞的癌症治疗方法将会是分子靶向药物的发展趋势。一类分子靶向药物抗体-药物偶联物已经被批准用于治疗白血病、乳腺癌等癌症疾病；另外，核酸适配体-药物偶联物通过核酸和癌细胞的识别功能达到对任意特定的癌症疾病进行治疗。谭院士的报告将围绕分子靶向药物的研究展开，向大家展示目前药物研发的最新前沿。

我们邀请了高校和企业的四位老师，他们分别是四川大学杨胜勇教授、浙江大学侯廷军教授、百图生科首席AI科学家宋乐博士和华为副首席专家于璠博士。他们都在学术界和工业界长期从事AI+制药的研究，分别在药物分子性质预测、识别以及生成方面做出了许多贡献。我们希望通过这四位老师的讲解让参与论坛的观众对AI制药有比较全面的了解。

本年度CNCC大会将举办“【计算+制药】行业论坛，将邀请国内外人工智能、医药领域的顶尖科学家、企业家，重点围绕国家政策及行业趋势，创新药物发展战略与研发策略，在医药大数据和人工智能等前沿热门话题，进行广泛而深入的探讨。肩负国家历史使命，竭诚携手国内人工智能、医药学科研究学者等同仁推进“计算+制药”行业在中国的快速发展，惠及我国人民的生命健康。

论坛将通过CCF视频号进行开放直播，具体时间为12月10日13:30-17:30，欢迎准时观看！

CCF视频号

CNCC是级别高、规模大的高端学术会议，探讨计算及信息科学技术领域最新进展和宏观发展趋势，展示计算领域学术界、企业界最重要的学术、技术成果，搭建交流平台，促进科技成果转换，是学术界、产业界、教育界的年度盛会。今年邀请嘉宾包括ACM图灵奖获得者、田纳西大学教授Jack Dongarra，以及高文、管晓宏、江小涓、钱德沛、徐宗本、张平等多位院士，还有七百余位国内外名校学者、名企领军人物、各领域极具影响力的业内专家，CNCC在计算领域的水准及影响力逐年递增。本届CNCC的主题是：算力、数据、生态。

CNCC2022将汇聚国内外顶级专业力量、专家资源，为逾万名参会者呈上一场精彩宏大的专业盛宴。大会期间还将举办“会员之夜”大型主题狂欢活动，让参会者畅快交流，燃爆全场。如此盛会，岂能缺席！等你来，马上行动，欢迎参会报名！