夜雨聆风各位高校科研同仁、院所一线研究者：
生物医药是国计民生的战略基石，更是全球科技竞争的核心赛道。当传统药物研发陷入“周期长、成本高、成功率低” 的三重困境 —— 一款新药平均耗时 10 年、投入超 10 亿美元、临床成功率不足 10%，人工智能的入局，正在打破这一僵局，为行业带来颠覆性变革。
国家“人工智能 +” 行动持续推进，工信部等七部门印发《医药工业数智化转型实施方案（2025—2030 年）》，明确提出要以 AI 技术推动药物研发全流程升级。在此背景下，中国科学院人才交流开发中心定于 6 月 26—28 日在北京举办 “人工智能赋能药物研发全流程应用与工具实操” 高级研修班，特邀中国科学院及国内顶尖医药科研机构专家，聚焦真实场景、拆解实操难点，助力科研工作者打通 AI 与药物研发融合的 “最后一公里”。
一、真实案例：AI 落地药物研发，从理论走向实效
不谈空泛概念，先看 3 个已落地的真实案例，直观感受 AI 为药物研发带来的改变：
案例 1：AI 虚拟筛选，3 个月锁定抗癌候选化合物
国内某中国科学院药物研究所团队，针对肺癌关键靶点开展药物研发。传统高通量筛选需筛选百万级化合物、耗时 1 年、成本超 500 万元。
引入 AI 虚拟筛选技术后，团队基于公开药物数据库构建模型，仅用3 个月完成 1000 万级化合物的筛选，从中锁定 20 个高活性候选分子。经体外实验验证，3 个分子活性优于现有临床药物，直接进入临床前研究，研发周期缩短 70%，成本降低 60%。
案例 2：生成式 AI 设计全新分子，攻克成药性难题
某高校药学院团队聚焦“难治性糖尿病并发症”，传统合成路径存在 “分子活性高但毒性大、成药性差” 的痛点，多次实验均无法突破。
借助生成式 AI 模型，团队输入靶点结构、毒性约束、药代动力学参数等条件，模型自主生成5 类全新分子结构。经模拟预测，这些分子兼顾高活性、低毒性与良好成药性，后续合成实验成功率达 80%，远高于传统设计的 30%，为该疾病治疗药物研发开辟新方向。
案例 3：AI 辅助临床试验设计，缩短入组周期 40%
某三甲医院联合科研院所开展抗肿瘤新药临床试验，传统模式下，患者筛选入组平均需 6—8 个月，且易出现 “入组慢、脱落率高” 问题。
引入 AI 患者筛选模型后，整合多中心患者数据，通过算法匹配疾病分型、基因特征、病史等关键指标，精准筛选符合条件患者，入组周期缩短至 3—4 个月，脱落率从 25% 降至 8%，大幅提升临床试验效率与数据质量。
这些案例不是“未来畅想”，而是当下科研一线的真实实践，印证了 AI 并非 “锦上添花”，而是药物研发提质增效、突破瓶颈的核心抓手。
二、研修班核心内容：覆盖全流程，聚焦实操与落地
本次研修班拒绝“纸上谈兵”，课程体系紧扣药物研发 “从靶点发现到临床决策” 全链条，兼顾理论逻辑、技术拆解与工具实操，精准匹配高校、科研院所研究者需求：
1. 前沿筑基：AI 赋能药物研发底层逻辑
•拆解 AI 与药物研发融合的核心原理，理清技术适配边界；
•梳理当前主流应用场景（靶点发现、分子设计、虚拟筛选等）；
•分享常用 AI 工具分类、选型标准，避开科研应用误区。
2. 数据基石：药物研发数据治理与数据库应用
•详解药物研发数据获取、标准化、清洗流程，解决“数据杂乱难用” 痛点；
•解析国内外权威数据库（药物结构、靶点、多组学数据等）的实操应用；
•教授 AI 驱动的数据挖掘、多组学数据整合方法，提升数据利用效率。
3. 实操核心：靶向设计、分子优化与成药性评估
•靶向药物设计：AI 辅助靶点验证、表型药物设计、抗体设计实操；
•分子创新：生成式 AI 全新分子设计、多靶点分子优化、高通量筛选实操；
•成药性评估：ADMET 性质预测、PK/PD 药效模拟、毒性与脱靶效应分析。
4. 全链延伸：临床前研究、临床试验与智能体应用
•临床前：AI 助力安全性评估、候选药物验证、药代动力学模拟；
•临床阶段：AI 优化试验方案、患者筛选、剂量预测、终点评估；
•前沿拓展：药物研发专用智能体构建、知识库搭建及全环节应用。
三、权威师资：中科院领衔，一线专家拆解实战经验
本次研修班授课师资均来自中国科学院药物研发相关研究所、国内顶尖高校、头部医药科研机构及医疗机构，兼具深厚学术功底与丰富实战经验：
•中国科学院资深研究员：深耕 AI 药物研发底层技术，主导多项国家级科研项目；
•高校药学院教授：聚焦分子设计、成药性评估，发表多篇高水平论文；
•临床研究专家：拥有丰富临床试验设计与 AI 应用落地经验；
•行业技术骨干：精通 AI 工具实操、数据库应用，擅长解决科研实际问题。
专家将结合自身研究案例，拆解实操难点、分享避坑经验，现场答疑解惑，助力学员实现“学完即能用、能用即见效”。
四、参训对象：精准匹配高校、科研院所科研人员
本次研修班面向生物医药领域核心科研力量，欢迎以下人员报名：
•高校药学院、生命科学院、化学院等从事药物研发、AI 交叉研究的教师、科研骨干、研究生；
•各科研院所药物研发、靶点研究、分子设计、临床前研究、临床试验相关科研人员；
•跨领域（计算机、人工智能、数据科学）从事药物研发交叉研究的技术人员；
•医药企业、CRO/CDMO 机构中关注 AI 药物研发的研发人员（高校、科研院所优先）。
五、研修安排：线下实操 + 线上同步，灵活参训
时间
2026 年 6 月 26 日 —6 月 28 日（6 月 25 日全天报到）
地点
北京市（详细地址报名后另行通知）
参训形式
•线下参训：现场听课、实操交流、专家面对面答疑，3680 元 / 人（含培训、资料、结业证书费用，食宿自理）；
•线上参训：全程直播、实时互动、可回看，6900 元 / 单位（含 3 个参训名额、3 张结业证书）。
主办单位
中国科学院人才交流开发中心承办单位：北京中科创嘉人力资源咨询有限公司
六、报名方式
联系方式
•联系人：王老师
•电话：15711462070
报名流程
1.填写附件《高级研修班报名表》，发送至指定邮箱；
2.审核通过后，缴纳费用（银行转账 / 现场缴费）；
3.报名成功后，发放报到通知 / 线上直播链接及密码。
添加时备注（单位➕名字快速通过）
药物研发的变革时代已然到来，AI 不是替代科研人员，而是成为科研工作者的“得力助手”，放大科研价值、加速创新突破。
本次中国科学院人才交流开发中心高级研修班，以真实案例为支撑、以实操落地为核心、以权威专家为保障，诚邀各位高校、科研院所同仁齐聚北京，共探 AI 赋能药物研发的实操路径，携手攻克科研难点，助力我国生物医药产业高质量发展！
名额有限，报名从速！
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