分子炼金术—AI在药物研发全流程中的应用及方向

联系我们：
13382173255（Karen郑老师）

学员背景| Course Background

参加对象：医药企业

授课形式：内训

授课天数：1 天

培训形式：

讲授+互动+案例分析+小组讨论

课程背景| Course Background

全球药物研发正深陷“双十困境”—10年周期、10亿美元投入，成功率却不足8%。传统“试错法”在复杂疾病靶点前举步维艰，而AI技术正在悄悄地改写着药物发现的规则。据《Nature》的统计，AI驱动的新药管线数量激增280%，其中生成式AI设计分子、多组学靶点挖掘、虚拟患者临床试验等方面的突破将先导化合物发现周期从5年压缩至12个月，成本降了80%。然而，AI制药绝非“数据炼丹”，行业面临着数据孤岛、临床脱节、监管真空等多方面问题。

本课程《分子炼金术—AI在药物研发全流程中的应用及方向》直击从实验室到商业化的全链条，拆解英矽智能等标杆案例，揭示AI制药的5D法则——Data（多模态数据熔炼）、Design（生成式分子创造）、Disease（疾病机制解构）、Delivery（临床转化穿透）、Dollar（成本收益重构），赋能药企在思考AI技术结合的过程中升级思维，做出正确的决策。

课程收益| Program Benefits

了解AI制药的发展历程与行业图谱；
探讨AI在药物发现上的各类应用；
探讨AI在临床前研究中的主要应用；
分析AI制药所面临的挑战与对策

课程大纲| Course Outline

模块一：AI制药的发展历程与技术原理

一、AI制药的发展历程

1、AI制药的雏形阶段

——1956年~1980年：技术和理论尚未完善。

2、计算机辅助药物设计

——1981年~2011年：CADD蓬勃发展

3、爆发式增长期

——2012年至今：资本投入加大，技术不断突破，论文、专利数量显著增加

二、AI制药技术原理与行业图谱

1、数据、算力、算法

——数据来源：公开数据库（如PubChem、TTD）、数据质量：数据孤岛

——基础设施：GPU和云计算

——机器学习（如决策树、随机森林）和深度学习（如DNN、CNN、RNN）

2、AI制药的行业图谱

——上游：算力供应商：如Nvidia、AMD、Intel等；算法和数据服务：包括云计算平台（如AWS、阿里云等）和数据收集平台；生物技术企业：提供CRO服务和先进设备，如药明康德等。

——中游：AI+biotech：自研新药并推进临床研究，如Recursion、Exscientia等；AI+CRO：提供新药研发服务，如华深智药等；AI+SaaS：为客户提供AI辅助药物开发平台，如Schrödinger、碳硅智慧；

——下游：传统药企：通过内部研发或并购进入AI制药领域，如Pfizer等；Biotech公司：与AI制药企业合作，如Arvinas、天境等；CXO企业：通过合作或投资切入AI制药领域，如康龙化成等；

模块二：AI在药物发现上的应用

1. 靶点发现及验证：

——基于多组学数据的靶标发现：利用基因组学、转录组学、蛋白质组学等———基于分子-靶标识别的靶标预测：AI通过建立分子-靶标数据库

——基于生物医药知识图谱的靶标发现：结合知识图谱技术

——基于网络药理学的靶标发现：一药一靶”理念，强调系统性与整体性

问题：数据异质性和模型解释性不足

案例解析：英矽智能渐冻症（ALS）药物研发

2. 先导化合物的发现和优化：

——基于配体的虚拟筛选（LBVS）：不依赖靶点的三维结构

——基于结构的虚拟筛选（SBVS）：依赖靶点的三维结构

问题：存在生成不现实配体构象的问题

——药物从头设计：生成对抗网络GAN

问题：但该技术需大量预训练

案例解析：Exscientia端到端解决方案

3. 定量构效关系建模与药物再利用：

——定量构效关系（QSAR）建模：化学结构与生物活性之间的函数

——药物再利用：可识别药物的新治疗特性（如COVID-19的治疗）

问题：数据质量、模型解释性

模块三、AI赋能临床前研究

1. ADMET预测

——AI预测二药物的吸收、分布、代谢、排泄和毒性

问题：标记数据稀缺可能导致过拟合

案例解析：Valo Health 的 Opal 平台

2. 晶型预测

——AI预测药物的晶体结构，加速药物研发进程

3. 合成规划和自动化合成

——AI辅助合成规划（CASP）通过逆合成分析协助化学家确定反应路径

问题：自动化合成和DMTA循环仍处于初期阶段，面临多步反应优化等挑战。

4. 预测药物计量与开发

——AI优化剂量-反应关系，支持个性化治疗，推动新型药物递送系统发展。

问题：数据质量和模型泛化能力

案例解析：Recursion的“细胞影像+深度学习”

模块四、AI制药面临的挑战与对策

1. 生物学复杂性

——生物学数据的复杂性、化合物与人体靶点的结合过程复杂，数据稳定性

2. 数据质量与安全

——高质量数据匮乏、数据孤岛、数据的隐私、安全性和标准化

3. 算法与应用场景匹配

——跨领域专业人才匮乏

4. 政策法规滞后

——监管体系不完善，人格权、知识产权、侵权责任认定等

5. 破局之路

——数据共享、数据多模态、场景优化、算法迭代等

讲师背景| Introduction to lecturers

了解更多

珀菲特顾问|张轩荣老师

讲师简介 / About the Program Leader

AI人工智能与数字化转型专家

法国蒙大工商管理博士

上海股权交易中心专家顾问

麦肯锡前银行总行项目组PM负责人之一

AMAC基金从业资格证

—■近20年战略资本+产业高管复合型经验■—

曾任：盛大汽车集团（汽车产业）丨集团副总裁

曾任：安源生物（生物医药产业）| 公司副总裁

曾任：轩石资产管理公司（持牌投资基金）丨创始人/CEO

曾任：东亚银行中国总行（跨国银行）丨一级部门副总经理

曾任：汇丰银行上海分行（世界500强）丨区域总监

—■擅长的授课领域■—

产业转型升、企业AI+战略、企业战略规划、公司顶层设计与合伙人制、投融资与资本运作、上市实操、国企改革、博弈论等

—■专业知识沉淀■—

出版著作：《老轩创投课》等三本商业类书

博士论文：《企业战略激进度是否总会加剧企业融资约束》

—■深厚的产业实战经验■—

张老师深耕AI人工智能和数字化转型，早在2015年就投资过AI算法公司，后在东亚银行、盛大科技股份等知名企业中担任过核心高管，并曾在万位数字股份等人工智能类型公司中任高级顾问，将AI技术应用到了生物医药、智慧交通、金融等多个领域，深知行业痛点与企业需求，取得了多项可观的成果：

u AI人工智能产业

大学主修信息技术专业，在计算机工作原理、高级语言编程等均取得“4+”的绩点，具有成体系的信息科学底层知识结构，涉及半导体、智能控制、通讯和安全等方面，2014年研究大数据与算法，2015年投资了VR/AR公司；在担任万位数字股份有限公司战略顾问期间，与董事长王总共同优化升级了公司北斗定位的软硬件产品，优化了云服务，并成功引进投资人获得了近5000万元的B轮融资；在担任眼控科技股份有限公司顾问期间，与董事长周总共同研究制定了成为中国AI“第五小龙”的战略路径，应用在了“智慧交通”领域。

u 汽车互联网产业

在任职盛大汽车集团副总经理期间，组建了投融资证券部，通过对大数据的梳理与清洗，开发出了python架构下的小模型，利用它参与投资决策和并购，延伸了上游供应链布局，并协助互联网保险业务加速发展，成为全国最大的车险代理平台。

u 生物医药产业

在任职安源生物副总裁期间，与分子研发部门共同尝试了AI制药的技术路线，推进了代谢靶点FGF21核心管线AP0025的进程，并推广到了其他产品管线，提升了公司在资本市场的估值。

—■在实战经验的转化赋能上■—

曾为上海市政府、中国中铁、中国电子集团、中国矿冶集团、内蒙古交通集团、中国有研、浙江省邮电工程建设、青岛北岸集团、连云港城建集团、华润微电子、中国交通银行、中国农业银行、上海股权交易中心、恩华药业、康恩贝药业、上海交通大学等央国企/上市公司/高校/政府讲授宏观经济、国企转型、数转智改、资本运作等领域相关主题，累计300+场。

序号	授课单位名称	授课主讲课题（大类）	期数
1	华润微电子、康恩贝药业、华硕股份、恩华药业、白云电气、南京大学	《AI人工智能发展与产业应用》	30
2	三星电子、连云港城建、华润三九、国药集团、熊猫电子、浦发银行	《AI大模型加速企业降本增效与全场景实战—透过DS应用》	28
3	中国交通银行、中国建设银行、中国农业银行、光大银行、中信银行	《解码大数据与人工智能—金融业转型与风险管理创新》	24
4	北岸控股、上海六电、上海股权交易中心、重庆大学总裁班、百炼医药	《数字化转型×战略创新：双核驱动解码企业未来增长》	20
5	上海徐汇区政府、杭州湾电商产业园、长三角科技城、马鞍山政协	《AI时代下政府招商引资的破局实战》	18

—■授课风格■—

1、“知识祛魅”——让概念不再神秘

——张老师非常关注学员的理解情况，善长以“祛魅”的方式，揭开了宏观、产业与资本市场中诸多名词的神秘面纱，消除学员的畏难情绪，通过生活化的语言，使学员能够彻底理解那些似是而非，或晦涩难懂的内容，建立起正确的认知架构，从而做出科学有效的经营决策。

2、“幽默风趣”——使内容更加鲜活

——张老师透过多年在不同产业和不同发展阶段的企业高管实战，并结合他博士研究中积累的庞大知识框架，提炼出了很多跨学科之间的有趣规律，善于用类比的方法和幽默生动的表达，让学员轻松记住课程的精髓，并将范式与方法直接运用在企业实战中。

3、“提问互动”——让学员充满热情

——张老师倡导“提问式学习”，鼓励学员提问，认为提问是深化思考和提升学习效果的核心工具。并通过案例深度解析、将理论蒸馏为模型和工具，并以互动和小组讨论等形式，使学员得以真正参与其中，并喜欢上课。

培训课程 / Training courses

《AI的狂飙与暗礁——AI人工智能发展与产业应用》

《AI大模型加速企业降本增效与全场景实战—透过DS应用》

《解码大数据与人工智能—金融业转型与风险管理创新》

《数字化转型×战略创新：双核驱动解码企业未来增长》

《战略新兴产业对银行的机遇与挑战——金融思维迭代与产品创新》

《AI时代下政府招商引资的破局实战》
《企业战略设计与经营决策》

《AI思维与国企转型》

…

代表性客户 / PART OF TRAINED COMPANIES INCLUDED BUT NOT LIMITED TO

银行与金融业：中国交通银行、中国建设银行、中国农业银行、浦发银行、中信银行、光大银行、渣打银行、东亚银行、兴业银行、宁波银行、汇丰银行、华润金融等

交通与基建：中国中铁、内蒙古交通集团、浙江邮电工程建设集团等

信息与电子：中国电子集团、华润微电子、三星电子、熊猫电子股份、华硕股份等

新能源：保变电气股份、南京电气集团等

生物医药：华润三九、康恩贝集团、海昶生物、百炼医药、恩华药业等

文商旅：无锡文商旅集团、北京中意鹏奥酒店等

汽车行业：盛大汽车集团、爱驰汽车、零跑汽车等；

城投/产投类国企：浦东建设集团、青岛北岸控股、连云港城建集团、安庆城投、萍乡城投

政府/事业单位/大学/社会组织：长三角科技城、上海企业家协会、上海股权交易中心、上海交通大学总裁班、南京大学、重庆大学、东北财经大学、陆家嘴金融城论坛等；

—■部分授课评价■—

我觉得张老师的AI课与别人的最大不同，在于能把复杂的技术讲得很通透，他不仅用生活中的例子解释算法原理，还会带着我们一步步动手实践，比如用"西瓜识别"来演示神经网络的工作原理，特别形象好懂。最让我印象深刻的是那个"人工智障"的演示——当看到大屏幕上那些机器人略显笨拙的工作时，大家都忍不住笑出了声，让我们认识到AI的局限性，并能客观地思考和决策AI与我们产业的结合。

——白云电气邓总

听课之前我还不清楚"算法"究竟是啥，但张老师从最基础的AI原理开始教，逐步深入神经网络、机器深度学习和大语言模型，像教小朋友搭积木一样耐心，让我明显能感觉到自己的进步。最惊喜的是我居然也能独立用AI做一个营销智能体了，这种成就感，让我一下成为同事眼中的AI达人，并开始尝试用AI工具提升团队的管理效率。

——浦发银行何总

作为电子行业的一位市场负责人，很推荐张老师的数字化转型与AI课,内容紧贴我们实际需求，尤其是"AI+制造业"的案例解析，与我们智慧工厂升级需求高度契合。其中AI如何在仓储物流和质量检测中的应用，给我留下深刻印象，让我们了解到很多行业的前沿应用，拓展了思路，另外还顺便学习了一些文字、图片与视频的工具，使我马上能用到工作中。

——三星电子金部长

张老师的AI赋能课有趣又有料，用通俗生动的语言，将“数据大”和“大数据”的区别、数据质量评估、垂直领域模型搭建、数据孤岛的应对、低代码模式和API调用、知识库建立、组织的数字化思维这些问题，讲得十分接地气，并通过诸多行业案例、将理论和我们产业的实际相结合，让我从此爱上了人工智能

——恩华药业宋经理

项目报价| PROJECT QUOTATION

模块	内容	单价	天数
主题		/	默认
运营费		/	默认
推荐讲师	老师
合计	元（含:调研费、课程设计费、讲师费、教材、教具、税费）

开课地点

开课时间

热门搜索

梯度领导力解决方案

企业内训师解决方案

一线班组长解决方案

智能工厂解决方案

新员工培养解决方案

企业内训课关键词

案例解析：Exscientia端到端解决方案

珀菲特顾问|张轩荣老师

讲师简介 / About the Program Leader

培训课程 / Training courses

代表性客户 / PART OF TRAINED COMPANIES INCLUDED BUT NOT LIMITED TO

服务流程

服务优势

对行业特性的深刻理解

丰富的案例库及落地方案

经验深厚的咨询团队

关于珀菲特顾问

我们是？人才培养与智能制造解决方案提供商。

我们做什么？承接组织绩效提升与人才学习发展业务。

服务的客户：世界五百强企业、合资工厂、国有企业、快速发展的民营企业、行业领头企业。

2011年成立

6000+

600000+

1500+

10000+

800+

20+

线下业务

内训课

项目咨询

公开课

视频资讯

培训的客户涵盖多个行业的知名企业

数字化搭建企业学习平台，加速人才培养

解决方案

企业内训

企业公开课

企业在线平台

400-008-4600

6000⁺

600000⁺

1500⁺

10000⁺

800⁺

20⁺