2025年8月27號 周三早   9:30-11:30

英文演講（中英文字幕）

問答環節有中文翻譯

藥物發現是一個高度復雜的過程，需在數十個關鍵因素間取得精妙平衡。在藥物設計早期階段采用多參數優化（MPO）策略是近年來興起的有效方法，可顯著加速藥物開發進程。本次課程將以Jones團隊近期發表的RORγT反向激動劑設計成功案例為案例，系統講解如何利用AI驅動的藥物設計（AIDD）模塊，整合QSAR活性預測、ADMET性質預測、合成難度預測等模型，設計出新型的RORγT反向激動劑，并應用多參數優化（MPO）方法篩選出兼具高活性與理想性質的候選化合物。

通過本課程，參會人員將了解解如何利用AIDD設計新型化合物，還將學習小分子藥物設計中的核心策略—多參數優化（MPO），以實現藥效、安全性和藥代動力學（PK）性質的平衡。從而有效減少設計-制造-測試-分析（DMTA）循環的次數與周期，加速候選藥物的研發進程。

• ADMET Predictor各功能模塊簡介

• AIDD和多參數優化在新型RORγT反向激動劑中的應用案例

• AI在ADMET和PK預測中的未來發展
  

斯坦福大學博士，加州大學舊金山分校博士后

Jones博士于2022年加入Simulations Plus公司，聚焦于早期藥物開發和AIDD。Jeremy曾擔任Terray Therapeutics（一家AI新藥公司）的腫瘤部總監，并領導他自己的咨詢公司。他之前在City of Hope綜合癌癥中心擔任了近十年的教授，專注于泌尿腫瘤的藥物開發和轉化研究。

北京大學學士及碩士，美國Rensselaer Polytechnic Institute化學信息學博士

15年以上的藥物研發專業軟件開發經驗。2005年加入 Simulations Plus 公司, 是化學信息學軟件ADMET Predictor的開發者之一，負責其中的機器學習模塊。2018年開始，專注于新一代藥代動力學與吸收模型軟件GastroPlus X的開發。研究興趣主要在化學信息學，軟件開發，人工智能在藥物開發中的應用等領域。

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