各有关单位：
　　工信部等七部门联合印发的《医药工业数智化转型实施方案（2025—2030年）》中明确提出，到2030年规上医药工业企业将基本实现数智化转型全覆盖。这一部署，旨在实现新一代信息技术与医药领域的深度融合，将医药产业升级与国家经济结构优化紧密结合，AI赋能药物研发已从“可选项”转变为“必选项”，成为国家战略层面的重点发展方向。为加快推进人工智能赋能药物研发创新技术融合，培养面向未来的复合型创新人才，我中心将于2026年1月底举办“人工智能赋能药物研发全过程创新技术实践”高级研修班，特邀中国科学院研究所、知名医药科研机构专家分享AI技术应用到药物研究的实操技能。现将具体事宜通知如下：
　　一、主题、内容
　　（一）人工智能重塑生物医药研究新范式
　　1.AI驱动的创新药物研发趋势与挑战
　　2.全球竞争格局与中国市场定位分析
　　3.人工智能时代的药物研发全场景解析及进程
　　4.人工智能赋能药物研发核心技术与科学突破 
　　（二）基于人工智能的药物研发数据资产化路径
　　1.数据获取、数据治理与数据标准化
　　2.药物研发国内外代表性数据库分析
　　3.人工智能赋能数据挖掘与多组学数据整合
　　4.数据隐私下的跨机构数据协作与联邦学习
　　5.可解释AI（XAI）解决AI药物研发“黑箱”难题
　　（ 三）AI赋能靶向药物设计与虚拟筛选技术应用
　　1.人工智能赋能药物设计技术路径
　　2.AI技术下基于靶点的药物设计
　　3.AI赋能基于表型的药物设计应用
　　4.生成式AI模型赋能药物设计实践
　　5.AI在抗体设计和抗体预测中的应用
　　6.基于细胞图像的基因-化合物匹配用于虚拟筛选
　　7.跨尺度多组学整合与时空动态建模
　　（四）AI 驱动分子设计与优化创新技术实践
　　1.高通量筛选（HTS）发现小分子先导物
　　2.基于AI的全新分子设计
　　3.多靶点药物分子的自动设计技术应用
　　4.生成式AI助力药物分子结构优化
　　5.AI赋能大分子治疗候选物功能的预测
　　6.分子动力学模拟与虚拟筛选平台
　　7.AI在药物剂型、滴剂设计中的应用
　　（五）AI辅助的适应症筛选与成药性评估
　　1.成药性评估核心参数与ADMET性质预测
　　2.基于PK/PD模型的人体药效预测​
　　3.动态优化闭环与成药性评价
　　4.人工智能在靶向抗癌药物递送中的应用
　　5.基于AI大模型共建一体化的干湿实验
　　（六）临床前研究中的AI技术应用
　　1.AI赋能药物安全性评估
　　2.AI在临床前药代动力学模拟中的应用
　　3.AI赋能毒性预测与脱靶效应分析
　　4.AI赋能临床前候选药物验证
　　（七）AI赋能临床试验与智能化决策
　　1.AI在临床方案设计中的应用
　　2.基于AI技术的患者筛选入组
　　3.AI赋能临床剂量预测与智能化监测
　　4.试验集数据管理与分析中的AI技术应用
　　5.AI辅助临床终点预测、评估与分析
　　（八）AI药物研发场景化应用实战及其他
　　1.典型场景案例分析与解决方案
　　2.人工智能赋能药物研发实用工具实操
　　3.AI在药品监管领域的应用与进展​
　　4.AI赋能药物研发趋势与展望​
　　二、参加人员
　　各科研院所、高校、医药企业、医疗机构、CRO/CDMO等生物医药领域单位药物研发与科研人员；各信息科技、互联网、人工智能、科技转化等跨领域人才；从事药物研发相关工作研究的技术骨干、学者及对课程感兴趣的各界人士。
　　三、授课专家
　　授课师资来自中国科学院药物研发相关研究所、知名院校、头部药物研发单位及医疗机构临床研究领域，拥有丰富的人工智能赋能药物研发实践经验和丰富的研究成果。
　　四、时间、地点
　　时间：2026年1月30日-2月1日（29日全天报到）
　　地点：北京市(详细信息报名后另行通知)
　　线上:课程网上同步直播（课程前2天发放直播码和链接）
　　五、参加费用
　　本次培训由中国科学院人才交流开发中心主办、北京中 科创嘉人力资源咨询有限公司承办。
　　收费标准：线下现场参训 3680元/人（包含培训、资 料、证书等费用），食宿统一安排，费用需自理；
　　线上直播培训6900元/单位(包含三人名额的直播码、三张结业证书)。
　　收款账户、联系方式及报名邮箱请见附件。

　　附件：“人工智能赋能药物研发全过程创新技术实践”高级研修班报名表

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　中国科学院人才交流开发中心 
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2025年12月5日