AI驱动药物研发全流程实战培训通知——中科院人才交流开发中心
石药集团，一家老牌传统药企。2025年6月，它和阿斯利康签了一份战略研发合作协议——石药利用自己的AI技术药物发现平台，为阿斯利康发现和开发新型口服小分子候选药物，合同潜在总金额53.3亿美元。
消息出来那天，朋友圈里很多药化专业的同行都在转发。
有人评论：“他们什么时候悄悄把AI平台搭起来的？”
更多人问的是另一个问题：“我们公司现在开始搞，还来得及吗？”
1. 周期太长。一个新药从靶点到上市，平均10到15年。你博士毕业开始跟一个项目，退休那天它可能还没上市。
2. 成本太高。26亿美元。这是2024年一款新药从研发到上市的平均成本。每多一次试错，烧掉的就是几百万。
3. 成功率太低。从I期临床到获批上市，不足百分之十。绝大部分钱和时间，花在了“此路不通”上。
传统研发模式越来越难走通。而AI正在把这三个数字改写。
工信部等七部门联合印发《医药工业数智化转型实施方案（2025—2030年）》，明确支持建立医药大模型创新平台，开展“人工智能赋能医药全产业链”应用试点。北京市则明确提出支持AI在分子生成、药物筛选及优化、药效预测、工艺开发、临床前评价、临床试验服务等环节的应用。
从靶点到临床，AI正在渗透到每一个环节。
但问题来了。知道AI能做什么，和自己能用AI做什么，中间隔着一条巨大的鸿沟。
1. 听说过，没用过。知道DeepSeek、GPT能辅助科研，但不知道怎么用在药物研发的具体场景里。看别人用AI筛分子、做预测，自己还在手动处理数据。
2. 用过，没系统学过。偶尔用AI查个文献、写个邮件，但真正到了分子设计、ADMET预测、虚拟筛选这些核心环节，AI怎么用？完全没概念。
3. 会用工具，不会搭体系。知道几个AI制药平台的名字，但不知道怎么把AI嵌入到药物研发全流程中。团队想推AI转型，不知道从哪起步。
4. 会搭体系，不会落地。买了平台、配了算力，但团队不会用。工具在服务器里吃灰，研发还是老一套。
政策与产业双重驱动下，掌握AI药物研发全流程能力已成为医药研发人员的必备技能。
为帮助从业人员系统掌握AI药物研发核心技能，中国科学院人才交流开发中心将于2026年8月28日至30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。
特邀中国科学院相关研究所及国内知名医药科研机构专家，不讲空理论，全程工具实操。
模块一：人工智能赋能生物医药前沿技术
人工智能赋能药物研发前沿技术与科学突破
人工智能药物研发中的核心应用场景
药物研发常用AI工具分类与优选方法
AI驱动下创新药研发发展趋势与现存挑战
模块二：人工智能的药物研发数据处理实践
药物研发核心数据获取与规范
药物研发原始数据清洗与标准化实操
药物研发结构化与非结构化数据融合处理
AI驱动的药物数据特征工程与变量挖掘
药物研发数据建模与AI预测模型
药物研发专用AI智能体知识库搭建实操
模块三：AI赋能靶向药物设计与虚拟筛选技术应用
人工智能赋能药物设计技术路径
人工智能技术辅助靶点的药物设计实战
AI赋能基于表型的药物设计应用
生成式AI模型赋能药物设计实践
基于细胞图像的基因-化合物匹配用于虚拟筛选
跨尺度多组学融合及时空动态建模技术展望
模块四：AI驱动小分子设计与优化创新技术实践
高通量虚拟筛选发现小分子苗头化合物
基于AI的全新小分子设计实战
多靶点药物分子的设计技术实践
生成式AI助力药物分子结构优化
分子动力学模拟与虚拟筛选平台
模块五：AI赋能大分子药物研发
AI辅助蛋白与多肽药物设计与预测
AI在抗体设计和抗体预测中的应用
AI驱动的空间RNA组学整合分析与靶点发现
AI驱动大分子成药性与关键属性优化
基于PK/PD模型的人体药效预测
AI赋能大分子治疗候选物功能的预测
模块六：AI辅助精准适应症筛选与成药性评估
成药性评估核心参数与ADMET性质预测
AI驱动的疾病靶点与适应症挖掘技术
研发闭环动态优化及成药性评价优化策略
基于AI大模型共建一体化的干湿实验趋势
模块七：临床前研究中的AI技术应用
AI赋能毒性预测与脱靶效应与安全性评估
AI在临床前药代动力学模拟中的应用
AI赋能临床前候选药物验证
模块八：AI赋能临床试验与智能化决策
AI在临床方案设计中的应用
基于AI技术的患者筛选入组
AI赋能临床剂量选择与模型引导的药物研发
临床试验数据集管理与分析的AI技术应用
AI赋能的真实世界数据应用
AI辅助临床终点预测、评估与分析
模块九：AI智能体在药物研发中的应用与构建
AI智能体技术框架与主流平台分析
药物研发领域专用AI智能体的技术优势
AI智能体在药物研发各环节深度应用
智能体赋能药物研发案例实操
1. 药企研发负责人或技术骨干 掌握AI工具选型、数据治理、分子设计、ADMET预测全流程实操技能，把AI真正“装进”研发管线
2. CRO或CDMO机构技术人员 学会AI辅助虚拟筛选、临床方案设计、患者筛选等技能，提升服务效率与竞争力
3. 高校药学院教师或研究员 了解AI药物研发前沿工具与实操方法，为课题组引入新技术、为项目申报注入新动能
4. 医院药物研发或临床研究部门人员 掌握AI辅助临床试验设计、真实世界数据分析等技能，让临床资源转化为科研成果
1. 政策风口 工信部等七部门发文推动医药工业数智化转型，国家药监局鼓励AI在药物临床研发领域探索应用。掌握AI药物研发能力，是企业申报项目、争取资源的核心竞争力。
2. 实操为王 市面上AI制药培训多讲“概念”，少讲“操作”。本次研修班从数据清洗到分子设计，从ADMET预测到智能体搭建，全程手把手工具实操。
3. 全链条覆盖 九大模块覆盖数据处理、靶点发现、小分子设计、大分子研发、成药性评估、临床前研究、临床试验、智能体构建全流程。
4. 权威保障 中国科学院人才交流开发中心主办，授课专家来自中国科学院研究所、国内重点高校、行业头部药企及医疗机构临床研究部门。
七、培训时间与地点：
时间：2026年8月28日-30日（27日报到）
地点：北京市（详细信息报名后另行通知）
线上同步直播：课程前2天发放直播码和链接（支持全程直播回放）
参加形式与费用：
线下现场参训：3680元/人（含培训、资料、证书等费用，食宿如有需要可统一安排，费用需自理）
线上直播培训：6900元/单位（含3人直播名额+3张结业证书，支持全程直播回放）