中国科学院人才交流开发中心

关于举办“人工智能赋能药物研发全流程应用与工具实操”高级研修班的通知

各有关单位： 　　生物医药是关系国计民生和国家安全的战略性产业，是建设健康中国的重要支撑，也是全球科技竞争的核心赛道。为深入贯彻国家“人工智能+”行动重大战略部署，紧扣国家药监局《关于“人工智能+药品监管”的实施意见》、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(2025一2030年)》文件精神，搭建产学研用深度融合的赋能交流平台，培养医药研发复合型创新人才，我中心定于6月底举办“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，围绕人工智能技术在药物研究中的实际应用与实操技能开展专题培训。

现将具体事宜通知如下：

一、主题、内容（三天课程 8 大模块）

（一）人工智能赋能生物医药前沿技术

1. 人工智能赋能药物研发底层逻辑与技术简述

2. 人工智能赋能药物研发前沿技术与成果实践

3. 人工智能药物研发中的核心应用场景

4. 药物研发常用人工智能工具分类与优选方法

（二）人工智能药物研发数据要求与主流数据库

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. 人工智能药物研发的核心数据类型与预处理

5. 人工智能辅助药物研发数据清洗与可视化

（三）人工智能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. 人工智能技术辅助靶点药物设计实战

3. 人工智能赋能基于表型的药物设计应用

4. 生成式人工智能模型赋能药物设计实践

5. 人工智能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）人工智能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. 基于人工智能的全新分子设计实战

3. 多靶点药物分子自动设计技术应用

4. 生成式人工智能助力药物分子结构优化

5. 人工智能赋能大分子治疗候选物功能预测

6. 分子动力学模拟与虚拟筛选平台

（五）人工智能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. 基于人工智能大模型共建一体化干湿实验

（六）临床前研究中的人工智能技术应用

1. 人工智能赋能药物安全性评估

2. 人工智能在临床前药代动力学模拟中的应用

3. 人工智能赋能毒性预测与脱靶效应分析

4. 人工智能赋能临床前候选药物验证

（七）人工智能赋能临床试验与智能化决策

1. 人工智能在临床方案设计中的应用

2. 基于人工智能技术的患者筛选入组

3. 人工智能赋能临床剂量预测与智能化监测

4. 试验数据管理与分析中的人工智能技术应用

5. 人工智能辅助临床终点预测、评估与分析

（八）智能体在药物研发中的应用与构建

1. 智能体技术框架与主流平台分析

2. 药物研发领域专用智能体的技术优势

3. 智能体在药物研发各环节的深度应用

4. 药物研发智能体专属知识库构建

📌 课程亮点

✅ 从底层逻辑到最新成果，全面解析AI赋能药物研发

✅ 主流数据库、数据清洗、多组学整合一网打尽

✅ 靶向药物设计、虚拟筛选、分子生成实战演练

✅ 成药性评估、临床前研究、AI辅助临床试验全覆盖

✅ 智能体（AI Agent）在药物研发中的应用与专属知识库搭建

✅ 线上直播 & 线下参会两种方式可选

👥 适合人群

• 科研院所、高校、医药企业、CRO/CDMO研发人员

• 信息科技、互联网、AI、科技转化领域人才

• 对AI+药物研发感兴趣的技术骨干、学者及相关各界人士

🎓 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硕研究成果。

📍 时间 & 地点

•  2026年6月26日—28日（25日报到）

• 地点： 北京市（具体地点报名后通知）

• 线上： 同步直播（开课前2天发放直播码）

为什么这场研修班不容错过？

无论您是来自科研院所、高校、医药企业、医疗机构、CRO/CDMO，还是从事信息科技、人工智能、科技转化的跨领域人才，这场研修班都能为您带来独特的价值：

参会群体	核心收获
药企/CRO研发人员	掌握AI加速分子设计、优化筛选流程、降低研发成本的实操技能，提升候选药物成功率
高校/科研院所学者	了解AI赋能药物研发的前沿方向，为申报课题、发表高水平论文注入新动能
医疗机构临床研究者	学习AI在临床方案设计、患者筛选、终点预测中的应用，提升临床试验效率
AI/IT技术人才	深入理解药物研发场景需求，找到AI技术落地医药领域的切入点，拓展职业边界
科技转化/投资人	把握AI药物研发赛道趋势，识别高价值技术与项目，抢占投资与布局先机

政策驱动：《医药工业数智化转型实施方案（2025-2030年）》明确要求深化AI赋能医药全产业链。掌握AI+药物研发复合能力的人才，将成为各单位争抢的稀缺资源。

效率跃升：从靶点发现到分子优化，从虚拟筛选到临床试验，AI可将研发周期缩短30%-50%，大幅降低试错成本。

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药物研发相关研究所、知名院校及头部药企，内容权威、实操性强。

还有两周开课，欲报从速，扫下面问卷二维码，或者打开链接（https://www.wenjuan.com/s/UZBZJvHwLmv/?is=qrcode

）填写相关信息后，工作人员会及时与您联系：

药物研发，是一场与疾病、与时间的赛跑。AI不会替代科学家的创造力，但它可以将你从繁琐的数据处理、重复的分子筛选中解放出来，让你更专注于科学问题本身。

对有志于系统掌握 AI 赋能科研实践、提升科研效能和智能体构建能力的科研人员来说，本次研修班内容覆盖面较广，实践性较强，可根据自身时间和经费安排选择线下或线上形式参加。

时不我待，时间对于科研人员来说是最宝贵的，系统地学习AI在科研中的应用和实践，并相互交流，持续提升，对未来发展至关重要……

不会用AI的药企，将面临合规和效率的双重风险。 2026年3月，国家药监局已印发《"人工智能+药品监管"的实施意见》，明确提出到2030年初步构建药品监管与AI融合创新体系。

作为组织的相关决策者和管理者，需要大力推进和支持培养 AI 技术落地的带头人，以点带面，以先进带动全员，共同提升组织的数智化水平……

建议有条件的单位优先考虑线下班或单位组织集体参加，组织成员共同学习、相互讨论切磋、共同促进，效果更佳。

如觉得本课程设置过于专业，您也可以选择针对普通科研工作者的通用课程：详见链接：

（2026 年 6月15 日开班）关于举办“人工智能赋能科研实践效能提升与智能体构建应用”高级研修班的通知 

相关链接：

• （2026 年 6月15 日开班）关于举办“人工智能赋能科研实践效能提升与智能体构建应用”高级研修班的通知 

• 关于举办“医学科研人工智能技术实操与高质量成果打造”高级研修班的通知（2026年5月末开班）

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