直播预约 | “BT + IT ”，这场论坛邀您共论生物计算产业发展新范式

2022 年 8 月 31 日 机器之心

9 月 2 日 13:00，2022 上海生物计算论坛，精彩相约！

随着 AI+ 生物学计算应用的逐渐广泛，生物计算已经成为人工智能发展的下一个明珠。

依托上海强大的生物医药和人工智能产业基础，在世界人工智能大会组委会办公室指导下，由上海市生物医药产业促进中心、上海市人工智能行业协会、机器之心发起并联合主办，上海中青年知识分子联谊会、上海市经济和信息化系统中青年知识分子联谊会协办 2022 上海生物计算论坛，论坛将于 9 月 2 日下午在张江科学会堂 303 举办。活动旨在衔接政府、药企、医院、研究机构、创新企业等产业链各环节，助力建设生物计算产业新高地，驱动生物医药产业创新发展，释放生物计算行业新动能。

本次论坛，邀请到了多位全球生物计算领域权威专家、政府代表、创新企业高管参会，共同围绕前沿技术、生态构建、创新应用实践等议题，为观众带来⼀场兼具 “行业教育” 与“产业合作”目标的分享。

特邀报告

李明：个体化发现和检测新抗原

嘉宾简介：李明教授是加拿大皇家学会（The Royal Society of Canada）院士。在美国康奈尔大学获得博士学位，哈佛大学博士后。2010 年获得加拿大国家科学奖 Killiam Prize。现为加拿大滑铁卢大学的校级教授（University Professor），Canada Research Chair（Tier I），ACM 和 IEEE 的 Fellow，Killiam Fellowship 和 E.W.R. Steacie Fellowship，教育部长江讲座教授，清华大学客座教授，北京大学客座教授。他是研究 Kolmogorov 复杂性的世界权威专家，在研究机器学习、自然语言处理、算法平均复杂度、信息距离和生物信息学方面解决了多个几十年未解难题，开创了新的研究领域。在 Nature，Nature Methods，Nature Machine Intelligence，PNAS，Scientific American，J.ACM，CACM，FOCS，STOC 等杂志会议发表过许多有影响的文章。他的著作 “An introduction to Kolmogorov complexity and its applications” 已经出了第 4 版，在 Amazon.com 上被读者评为 5 星，在世界上被广为引用，获得了 McGuffey Longevity Award。他近期工作覆盖了个体化癌症免疫治疗，自然语言处理，深度学习，k 次学习理论。

许锦波：AI 蛋白质研究的新进展

嘉宾简介：许锦波被业界誉为“AI 蛋白质折叠技术奠基人”，现任分子之心创始人兼首席科学家，并担任美国芝加哥丰田计算技术研究所终身教授、北京大学 BIOPIC 访问教授、清华大学智能产业研究院（AIR）的卓越访问教授，国家级实验室 AI 生命科学方向首席科学家，诺贝尔奖基金会全球 50 人唯一中国大陆代表。他于 2016 年研发的 RaptorX-Contact 方法，世界范围内首次证明了深度学习可以大幅度提高蛋白质结构预测，被 DeepMind 借鉴用于开发 AlphaFold 系列算法。

圆桌对话：后疫情时代的 AI+ 生物医药

唐军

嘉宾简介：唐军博士是上海市生物医药产业促进中心副主任，该机构是上海市经信委所属事业单位，是本市生物医药产业重要的智力支持和服务支撑机构。唐军长期从事生物医药产业政策研究，行业运行分析，投融资，成果转化、重大项目产业园区落地、国内外合作交流等工作。

刘铁岩

嘉宾简介：刘铁岩博士，微软杰出首席科学家、微软亚洲研究院副院长、微软研究院科学智能中心亚洲区负责人。他是国际电气电子工程师学会（IEEE）会士、国际计算机学会（ACM）会士、亚太人工智能学会（AAIA）会士。他被聘为清华大学、香港科技大学、中国科技大学兼职教授、诺丁汉大学荣誉教授。刘博士的先锋性研究促进了机器学习与信息检索之间的融合，被公认为 “排序学习” 领域的代表人物。近年来他在深度学习、强化学习、工业智能、科学智能等方面也颇有建树，在顶级国际会议和期刊上发表论文数百篇，被引用数万次。他担任了 WWW / WebConf、SIGIR、NeurIPS、ICLR、ICML 等国际会议的大会主席、程序委员会主席或（资深）领域主席，ACM TOIS、ACM TWEB、IEEE TPAMI 等国际期刊副主编。他的团队于 2017 年开源了 LightGBM，目前已成为 Kaggle 比赛、KDD Cup 和产业决策过程中最受欢迎的机器学习工具之一；于 2018 年在中英新闻翻译任务上达到了人类专家水平，并于次年获得 WMT 机器翻译比赛 8 项冠军；于 2019 年研发了麻将 AI Suphx，在国际知名麻将平台 “天凤” 上荣升十段，稳定段位显著超越人类顶级选手；2021 年发布了用于分子模拟的 Graphormer 模型，并在 KDD Cup 分子建模比赛和催化剂设计开放挑战赛中力拔头筹。

彭健

嘉宾简介：彭健，华深智药创始人 / CEO，清华大学智能产业研究院高级访问教授，美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）计算机科学系及医学院终身教授。彭健博士的主要研究领域为计算分子生物学、系统生物学、基因组学及机器学习，发表学术论文 100 余篇。彭健博士获得过计算生物最高奖项 ISCB Overton 奖（2021）、美国自然科学基金委员会杰出青年奖（2017 ）、艾尔弗 · 斯隆基金会斯隆研究奖（2016）、 PhRMA 基金会年度奖（ 2017），以及美国国家自然科学基金 CAREER 奖（2017），担任计算生物学杂志（Journal of Computational Biology & Cell Systems）高级编委，以及 2021 计算生物学国际顶会 RECOMB 大会程序委员会主席。

主题演讲

高毅勤：分子模拟与深度学习在分子体系中的应用与方法发展

嘉宾简介：高毅勤，北京大学化学与分子工程学院教授、北京大学理学部副主任。1972 年出生，1993 年本科毕业于四川大学化学系，1996 年在中科院化学所获得硕士学位，2001 年获得加州理工学院博士学位。2001 年－ 2004 年在加州理工学院和哈佛大学做博士后研究。2004 年 -2010 年在美国德克萨斯农工大学（Texas A & M University）化学系任助理教授；2010 年起任北京大学化学与分子工程学院教授，2013 年起同时担任北京大学生物医学前沿创新中心研究员。主要从事生物物理化学 / 理论化学方面的基础研究。现任北京大学理学部副主任，JCTC 杂志副主编，中国化学会副秘书长。

宋乐：AI for Drug Design

嘉宾简介：宋乐，BioMap 首席 AI 科学家。宋乐博士是著名的机器学习和图深度学习专家，曾任美国佐治亚理工学院计算机学院终身教授、机器学习中心副主任，阿联酋 MBZUAI 机器学习系主任，蚂蚁金服深度学习团队负责人（P10）、阿里巴巴达摩院研究员，国际机器学习大会董事会成员，具有丰富的 AI 算法和工程经验。

自 2008 年起，宋乐博士在 CMU 从事生物计算相关的研究，利用机器学习技术对靶点挖掘、药物设计取得了一系列突破性成果，获得 NeurIPS、ICML、AISTATS 等主要机器学习会议的最佳论文奖。社区服务方面，他曾担任 NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、IJCAI 等 AI 顶会的领域主席，并将出任 ICML 2022 的大会主席，他还是同行评议期刊 JMLR、IEEE TPAMI 的副主编。

王紫东：MindSpore AI+ 生物计算实践

嘉宾简介：王紫东，2016 年博士毕业于浙江大学电气工程学院，同年加入华为技术有限公司。现任华为中央软件院自研 AI 框架昇思（MindSpore）开源项目架构师，从事 AI 软件及算法相关研究工作。主要研究方向包括 AI+ 科学计算软件平台（生物、电磁、流体、气象等领域）、二阶优化等。发表 AI 顶会论文、申请相关专利数篇。

吕承：定量科学在新药研发中的新应用

嘉宾简介：吕承，临床药理学博士，现任联拓生物转化医学、临床运营和肿瘤开发副总裁，中国药理学会定量药理专委会委员，中国抗癌协会临床研究专委会委员，上海市药学会药物临床研究专委会委员。负责联拓生物临床药理和定量药理、生物标志物和伴随诊断、肿瘤和抗感染医学、临床运营、统计和数据管理、培训和质控、CMC、临床研究供应链部门。具有十余年的药物开发经验，从业经历涵盖了 I 期到 IV 期的临床开发全过程，涉及治疗领域包括肿瘤、抗感染、神经、精神、心血管、内分泌、泌尿、皮肤、肾病、罕见病等，曾主持过多项在中国大陆、美国、荷兰、新西兰、澳大利亚、新加坡、马来西亚、韩国、日本、中国香港、中国台湾等国家和地区开展的临床研究，多次主导和参与与主要国家药监部门的技术交流沟通。曾以第一作者身份在 The Lancet Oncology, Antimicrobial Agents and Chemotherapy 等杂志上发表论文数篇，并在美国微生物学年会、亚洲定量药理学年会等国际学术会议上做过口头报告。担任科学出版社《药动学-药效学：理论与应用》教材编委。加入联拓生物前曾在石药集团、科文斯、罗氏和葛兰素史克公司从事过多年临床开发相关工作。

苗洪江：从发现到发明：蛋白质设计引领生命科学新浪潮

嘉宾简介：苗洪江博士，天壤 XLab 负责人，计算生物学领域专家。苗洪江博士在人类基因组学、遗传代谢组学、蛋白质组学等领域具有深厚积累，曾创新性开发预测蛋白质结构的机器学习方法 PhyrePower，将可预测的蛋白质空间扩大约 30%。博士毕业于伦敦帝国理工学院计算生物系，师从结构生物信息领域的奠基人、英国皇家生物学会院士 Michael J.E. Sternberg 教授，团队开发的 Phyre2 蛋白质结构预测及分析平台是全球最常用的模拟工具之一。

19 年加入天壤，担任 XLab 实验室负责人，带领团队攻克多项蛋白质设计难题。20 年初，天壤自研的 TRFold1 对新冠 COVID-19 蛋白 nsp6-D2 的模拟预测被 CASP 官方评选为六个 “最高置信度的模型” 之一。21 年，TRFold2 的预测水平居全球前列、全国第一。并开发了端到端蛋白质设计平台 TRDesign，生产满足人类生产生活的所需蛋白质。

马健：从自动化到智能化——新药研发的升级之路