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人工智能药物设计

Fudan University via XuetangX

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《人工智能药物设计》是复旦大学药学院打造的2学分前沿课程，融合AI技术与药物研发全流程。课程由付伟教授领衔，联合药学院多位教授及英矽智能企业专家共同授课。你将系统学习AI靶标发现、AlphaFold蛋白结构预测、分子生成与ADMET性质预测等关键技术，并通过实际案例与上机实践，亲手操作AI药物设计工具。适合药学背景同学快速掌握AI赋能新药研发的核心能力，培养面向未来的交叉学科创新能力。

Syllabus

第0章如何开始学习AIDD

0.1 如何学习AIDD
0.2 教学大纲
0.3 课程收获
0.4 知识图谱

第1章 AI药物设计学导论

1.1 AI在新药创制中的应用-1
1.2 AI在新药创制中的应用-2
1.3 人工智能的发展
1.4 AIDD & CADD-1
1.5 AIDD & CADD-2

第2章人工智能在药物设计中的应用

2.1 药物发现中的AI方法
2.2 AI在药物发现中的应用-1
2.3 AI在药物发现中的应用-2
2.4 AI在药物发现中的应用-3
2.5 AI在药物发现中的应用-4
2.6 AI制药行业面临的挑战

第3章人工智能基础

3.1 卷积神经网络
3.2 图神经网络

第4章 AI挖掘潜在药物靶标

4.1 药物靶标的概念
4.2 药物靶标发现技术
4.3 药物靶标发现的数据资源
4.4 基于AI的靶标发现和应用场景

第5章 AI预测靶蛋白结构

5.1 蛋白质结构预测
5.2 传统蛋白质设计方法
5.3 AI蛋白质设计
5.4 AlphaFold结构预测模型

第6章 AI辅助药物结构设计

6.1 药物设计基础理论
6.2 直接药物设计
6.3 间接药物设计
6.4 分子表征方法-1
6.5 分子表征方法-2
6.6 AI分子生成方法简介
6.7 AI模型的选择、训练、优化与问题-1
6.8 AI模型的选择、训练、优化与问题-2

第7章 AI药物递送系统设计

7.1 为什么使用AI辅助药物递送系统设计
7.2 AI辅助DDS处方设计
7.3 AI辅助新型递送材料的筛选
7.4 AI辅助DDS递送机制研究

第8章 AI在分子生成和合成中的应用

8.1 分子生成概述
8.2 分子表征 I
8.3 分子表征 II
8.4 分子生成 I
8.5 分子生成 II
8.6 逆合成分析概述
8.7 基于模板的逆合成分析
8.8 无模板的逆合成分析

第9章 AI预测药物性质

9.1 药物-靶标的亲合性
9.2 药物-靶标的亲合性计算方法
9.3 药物的成药性
9.4 药物的ADMET性质预测

第10章企业案例 I：AI在药物研究和发现中的应用

10.1 AI在药物发现中的应用介绍
10.2 蛋白质结构预测与AlphaFold革命
10.3 药物发现的深度学习架构和案例研究
10.4 药物设计的生成式人工智能

第11章企业案例 II：AI在药物研究和发现中的应用

11.1 人工智能在药物研发中的应用
11.2 AI 赋能炎症性肠炎靶点发现

思政专题

1. 家国情怀与使命担当
2. 辩证思维与创新意识
3. 青年探索与科技报国
4. 科学精神与使命担当
5. “把生物医药命脉牢牢掌握在自己手中”
6. 思政融合题

期末考核

Taught by

Wei Fu, Wei Li, Wei Lu, Yifei Qi, and Yan Li

Tags

china

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