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高通量药物发现人工智能大模型
大会主旨报告
报告开始：5月14日 10:55:00 （Asia/Shanghai）
报告时间：25min
所在会议：[P] 主会场 [P-2] 主旨报告2
摘要
以AlphaFold为代表的人工智能药物发现（AIDD）技术提升了高通量数据产生和药物研发能力。由于广阔的结构空间、多变的生化性质、和训练数据稀疏导致的过拟合，导致现有AIDD技术存在海量高维异构数据、标注数据少、泛化能力弱、模型可解释性差、计算复杂度高等问题。团队基于海量的多源异构生物医药大数据，研究了高通量药物发现大模型关键技术。建立多任务协同预训练大模型，深度提取了融合分子结构和生物相互作用机制的多视图药物表征；研究了多模态联合深度学习技术，获得具有可解释性的节点嵌入表示，提升了AIDD模型的可解释性，还解决了已有方法不能预测训练数据集之外的样本问题，从而进行大规模精准药物发现（包括疾病分型、敏感性、不良反应、毒性等）；研发了高通量虚拟药物筛选并行算法与分子测试技术，并实现了候选药物筛选和生物测试。形成一个从药物分子表征和生物异质网络到精准药物发现，再到靶标药物快速筛选和测试的全链条人工智能药物发现技术体系。实现了高通量药物大数据和人工智能双驱动下的干湿实验闭环研究，探索了大模型、人工智能和多模态大数据驱动下的药物研发新技术体系。
报告人
彭绍亮
教授 湖南大学长江学者，湖南省“杰出青年”基金，国家超级计算长沙中心副主任，湖南大学"岳麓学者"二级教授/博导。从事大数据、生物信息、人工智能、区块链等技术研究。出版学术专著7部，在Nature Machine Intelligence等期刊发表学术论文200余篇，论文引用8000余次。主持参与天河系列超级计算机应用软件研发工作，国家科技部、自然科学基金委重点项目，973/863项目等13项。获2019年国家科技进步二等奖，2019年湖南省技术发明一等奖（排名1），2013年军队科技进步一等奖1项，2021年CCF技术发明二等奖（排名1），2018年CCF自然科学二等奖（排名1），2016年立三等功。是中央军委科技委生物交叉立项专家组成员、国家科技部/工信部/教育部会评专家、中国计算机学会理事、CCF计算机应用和生物信息专委副主任和YOCSEF总部AC委员、CCF高性能计算专委常委、大数据专委常委、区块链专委委员，CCF杰出会员和杰出3星演讲者（CCF第二个）、湖南省生物信息学会理事长（发起人），担任2个SCI期刊执行主编和多个国际期刊副主编等。2020年联合创立全球第一个《Metaverse》元宇宙国际学术期刊，任Editor-in-Chief（主编），获得2022世界元宇宙生态大会元宇宙领军人物奖和2022“元宇宙30人创新人物奖”。