
6月5日下午,AI+Biology研讨会暨青科沙龙200+期特别活动在浙江大学紫金港校区数学高等研究院报告厅顺利举行。当下人工智能技术飞速发展,已深度渗透至生命科学各大细分领域,成为生命科学研究的重要助力。
本次活动由华安生物、深究科学、生物世界联合打造的公益性学术直播平台青科沙龙,携手浙江大学数学高等研究院共同举办。青科沙龙至今已开展超200期活动,邀请近千名一线青年科研人员,搭建起了氛围活跃的学术交流社区。

研讨会聚焦生物大模型、结构生物学、药物设计、时空蛋白质组学四大前沿方向,旨在把握AI与生命科学交叉领域的前沿趋势,活动伊始浙江大学数学高等研究院阮勇斌致欢迎词,接下来四位深耕不同方向的青年科研学者依次带来精彩主题报告,分享前沿研究成果与行业思考。

中国科学院杭州医学所研究员、医学人工智能中心副主任陈广勇,以基于大模型技术的核酸功能标注与从头设计为主题展开分享,梳理了AI技术在生物分子筛选、核酸研究中的应用,探讨了利用大模型解决生物数据稀缺难题的方法,并介绍了依托大模型实现核酸功能标注、序列优化与靶向设计的完整技术路线。同时他也结合行业现状,剖析了AI制药过往发展痛点,看好生物大分子方向的应用前景。
中国科学技术大学生命科学与医学部教授张凯,围绕后AlphaFold时代,结构生物学路在何方? 分享独到见解。他回顾了结构生物学的发展历程与技术突破,明确AlphaFold等AI预测工具无法替代实验结构生物学,重点介绍团队依托冷冻电镜开展的原位结构研究,指出原位成像技术能够捕捉蛋白天然构象、小分子结合状态与动态反应过程,是解析生命机制、助力医学研究的关键。他认为,“现在行业有种误区,认为AI无所不用,实验没有意义,但生命体极其复杂,实验永远是根基。目前生物领域高质量数据集十分匮乏,这是全行业的核心瓶颈。”
上海交通大学基础医学院研究员庄友文则带来题为“靶向GPCR药物设计:从SBDD到AIDD”的报告。他分析了GPCR药物研发的难点,对比了传统基于结构的药物设计(SBDD)与人工智能辅助药物设计(AIDD)的优劣,并结合多项实际研发案例,证明AI与传统药物设计技术融合可大幅提升研发效率。他提出,“GPCR药物研发难度极大,传统SBDD依托静态结构,存在局限,AIDD可以大幅提升研发效率。AI和传统药物设计不是替代关系,而是协同互补。”庄友文认为,AI是药物研发的助推器,二者协同发展才是未来药物设计的主流方向。
西湖实验室生命科学和生物医学研究所助理研究员董振,以基于时空蛋白质组学构建虚拟细胞为主题进行分享,介绍了蛋白质组学的主流技术与发展现状,对比了多种空间蛋白质组学技术的优缺点。

本次研讨会汇聚人工智能、结构生物学、药物研发、蛋白质组学等多领域青年才俊,实现了数学、计算机科学与生命科学的深度跨界交流。各位嘉宾不仅展示了AI赋能生命科学的前沿技术与落地成果,也客观探讨了当前技术瓶颈、行业挑战与未来发展方向。
很显然,AI是生命科学的强力助推器,但无法替代基础实验。本次活动为青年科研人员创造交流机会,助力跨领域合作交流。




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