报告题目：基于智能计算的药物作用网络研究探索

报告时间：2022年7月13日上午 9:30-10:30

会议链接：https://meeting.tencent.com/dm/PaJooNMBpk9o

会议 ID：752-347-529

主办单位：科研处/数学与统计学院

主讲人：王晗

王晗简介：毕业于吉林大学计算机学院，在美国密苏里大学完成博士研究工作，现就职于东北师范大学，任东北师范大学计算生物研究所所长，中国计算机学会生物信息学专业委员会委员。研究领域为生物信息学和精准医学，采用人工智能等计算手段解决生物医药学领域科学和应用问题，属于当前较为前沿的计算机交叉应用研究。主要科研优势在于药物靶点膜蛋白结构和功能研究，基于生物医药学大数据，采用深度学习等人工智能算法，进行药物作用网络构建、药物靶点筛选、药物重定向等应用研究。

专注于生物信息学研究十余年，已发表药物靶点作用相关高级别SCI研究和综述论文多篇，获得多项包括国家自然科学基金在内的省部级项目资助，均以药物作用机制为项目研究内容；曾作为专职软件项目经理，在软件企业开发多项大型软件系统并投入市场应用，具有丰富的软件系统开发经验。结合当前科研优势，近年来与国内外领域专家进行密切合作，主持或参与包括药物作用等内容的多项精准医疗系统研发工作，当前受国家“重大新药创制”精神药物新药临床评价研究技术平台支持，与上海市精神卫生中心就精神疾病合并用药临床研究开展项目合作；曾与上海交通大学就科技部精准医学重大专项“精神分裂症和双相障碍多模态精准诊疗方案优化研究”合作，负责生物医疗大数据平台研发；与美国凯瑟琳癌症研究所合作，参加癌症精准医学平台cBioPortal部分工作。

摘要：随着生物科技的高速发展，海量生物数据的产生加速了生物网络构建的进程，提高了相关研究的可信度，结构生物学和系统生物学融合药物作用网络研究成为可能。根据多层次，多角度的生物大数据，研究者可以对药物分子特征，药物靶点属性，乃至整个药物作用机制进行系统的了解和分析，能够在生物网络中有效发现靶点蛋白，并对其进行药理网络分析，药效预测，毒副作用分析等研究。基于生物网络进行药物靶点发现主要具有如下传统方法不可比拟的优势: 1) 能够在全基因（蛋白）组中更全面的发现新型药物靶点；2）能够通过药理网络更有效地发现和筛选药物靶点；3）对药物毒副作用进行更透彻的分析；4）极大降低新药研发的费用。