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第三期“医工结合”学术沙龙: 基于人工智能的药物研发—肥胖、高尿酸血症和衰老治疗AI based Drug Development in Treating Obesity, Hyperuricemia and Aging

发布时间:2019-05-31 18:08:47 浏览量:763

适应前沿交叉学科发展,挖掘相关领域科研交叉点和创新点,实现跨学科研究2019531日下午,医学院在沙河校区主楼151举办第“医工结合”学术沙龙主题为“基于人工智能的药物研发——肥胖、高尿酸血症和衰老治疗AI based Drug Development in Treating Obesity, Hyperuricemia and Aging”,邀请到北京大学医学部基础医学院药理系谢正伟副研究员主讲,医学院杨静教授主持沙龙,医学院专任教师、博士后以及部分研究生参加沙龙。

谢老师首先提出,许多疾病是由转录或代谢网络的逐渐恶化引起的。神经网络几乎具有无限的拟合能力,结合大数据,谢老师及其团队能够将处理过的无限化学药物与细胞以及包括基因和代谢物在内的各种生物标志物关联起来。谢老师提到,药物开发领域缺乏一种计算工具来预测化学药物在治疗特定疾病中的作用并向大家先容了利用人工智能算法,建立一个连接化学药品-药物靶点-生物标志物-疾病/ADR的模型,能够预测各种疾病治疗的化学功能,包括肥胖、高尿酸血症和衰老谢老师举了小鼠实验结果来证明预测准确率约为60%。与此同时,谢老师先容了针对AD、NASH、干细胞重编程、癫痫等疾病的模型该模型还为化学研究中的大量化学物质提供数据,在不需要实验数据的情况下预测药物不良反应。

谢老师的分享和交流,引发了在场教师们的分析与思考,大家围绕主题展开热烈的自由发言,不断地提问、讨论、交换意见。有进一步交流、合作意向的与会人员将在今后更深一步沟通,深度挖掘交叉学科的合作点,协同互补,共同开展跨学科交叉研究。主持人杨静教授总结发言,感谢谢老师的宝贵分享,并欢迎大家为医学院今后的“医工结合”学术沙龙,从主题、形式、内容等方面提出建议和意见,共同打造交叉学科的交流平台。

 

医学院“医工结合”学术沙龙概况

“医工结合”学术沙龙是由医学院主办的系列活动,每学期一期,每期邀请一位主讲人及团队担任沙龙主讲,围绕主讲内容及与会人员课题研究方向,现场展开交流讨论,旨在挖掘相关学科领域的科研交叉点和创新点,为医工结合提供平台,在碰撞中不断凝练出新的研究方向,实现跨学科交叉研究。

 

讲人概况:

    谢正伟,2011年博士毕业于北京大学,现为北京大学,医学部基础医学院药理系,tenure-track副研究员。长期从事细胞衰老方面机制的研究,在北京大学和加州大学旧金山分校经过良好的实验生物学和计算生物学训练。主要研究成果:1)首次开发出用于分离酵母子细胞和母细胞的衰老微流芯片并发现衰老标记蛋白HSP104;2)发现端粒酶失活的初始时期细胞即呈现早衰现象及其分子机制,并发现敲除Sml1可以使寿命恢复正常;3)发明了代谢网络中计算酶-流变化关系的的超立方收缩算法;其中以第一编辑/通讯编辑(含并列)在Aging Cell、Cell、Bioinformatics等杂志发表文章,他引次数总计207,总影响因子69.3,单篇最高影响因子33。微流控方面的研究内容被《自然》杂志“资讯与视角”栏目长文报道;端粒酶方面的研究被评为中国医学研究年度(2016)十大进展之一。主持国家自然科学基金面上项目等多个科研项目。

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