近日，我院曹東升教授領(lǐng)銜的科研團(tuán)隊(duì)獲批國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃“生物與信息融合（BT和IT融合）”重點(diǎn)專項(xiàng)青年科學(xué)家項(xiàng)目“基于人工智能技術(shù)的藥物分子結(jié)構(gòu)的智能生成和優(yōu)化”（2021YFF1201400），經(jīng)費(fèi)達(dá)500萬元。

 國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃青年科學(xué)家項(xiàng)目旨在“培養(yǎng)基礎(chǔ)研究領(lǐng)域的青年人才，對青年人才開辟特殊支持渠道，重點(diǎn)支持潛心研究的優(yōu)秀青年人才。建立健全基礎(chǔ)研究青年人才培養(yǎng)機(jī)制，加快培養(yǎng)一批在國際前沿領(lǐng)域具有較大影響力的青年領(lǐng)軍人才”。

 本項(xiàng)目由我院科研團(tuán)隊(duì)獨(dú)立申請獲批。在曹東升教授的帶領(lǐng)下，聯(lián)合了我院兩位青年骨干教師王文宣副教授和董界副教授獲批了該青年科學(xué)家項(xiàng)目。本項(xiàng)目緊密圍繞“藥物分子結(jié)構(gòu)的智能生成和優(yōu)化”關(guān)鍵科學(xué)問題，利用神經(jīng)機(jī)器翻譯、多目標(biāo)優(yōu)化、多任務(wù)及自監(jiān)督學(xué)習(xí)等新型人工智能技術(shù)研究藥物分子結(jié)構(gòu)智能生成和優(yōu)化的新理論新方法，旨在發(fā)展具有自主知識產(chǎn)權(quán)的高效全新藥物設(shè)計(jì)算法和軟件系統(tǒng), 推動(dòng)我國AI藥物設(shè)計(jì)核心技術(shù)研究以及創(chuàng)新藥物研究的發(fā)展。

 曹東升教授長期從事基于人工智能技術(shù)的高效化學(xué)信息學(xué)和計(jì)算機(jī)輔助藥物分子設(shè)計(jì)方法和應(yīng)用研究，針對藥物研發(fā)中的三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)瓶頸問題（生物活性分子的發(fā)現(xiàn)、成藥性和安全性預(yù)測及選擇性和脫靶效應(yīng)評估），聚焦基于結(jié)構(gòu)/配體的虛擬篩選方法、成藥性理論預(yù)測和分子靶標(biāo)識別展開了系統(tǒng)和深入的方法學(xué)研究，并把發(fā)展的方法與實(shí)驗(yàn)平臺無縫銜接用于多個(gè)重要靶點(diǎn)的藥物分子設(shè)計(jì)和生物活性分子的作用靶標(biāo)識別，開發(fā)出多類具有全新結(jié)構(gòu)的抗腫瘤先導(dǎo)化合物并揭示了多種生物活性分子的耐藥新機(jī)制。發(fā)展的多種預(yù)測模型和程序（如ADMETlab、TargetNet、ChemDes、ChemoPy、 BioMedR等）已成為化學(xué)信息學(xué)和CADD領(lǐng)域的基礎(chǔ)工具，被知名藥企和國內(nèi)外同行（Pfizer、Merck、哈佛大學(xué)、上海藥物所等）廣泛采用，為促進(jìn)CADD的學(xué)科發(fā)展和藥物研發(fā)的技術(shù)進(jìn)步做出了貢獻(xiàn)。曹東升教授課題組累計(jì)發(fā)表SCI論文170余篇；ESI高被引及擴(kuò)展ESI高被引論文18篇，封面論文3篇。近5年（2016年至今），在WIREs Comput Mol Sci、Nature Mach. Intell.、Nat. Commun.、Nucleic Acids Res、Brief Bioinform、 JMC、Bioinformatics、J Cheminformatics、J Chem Inf Model等權(quán)威SCI期刊上發(fā)表論文100余篇，其中78篇為通訊作者或第一作者（其中大于20分論文2篇，大于10分31篇，大于5分58篇，平均影響因子為8.68）；總他引5900余次（近5年4300余次），H因子為39；開發(fā)軟件平臺35套，獲軟件著作權(quán)22項(xiàng), 累計(jì)訪問210萬余次；申請中國專利13項(xiàng)，參編英文專著一部。