摘要：6月18日，華為雲TechWave全球技術峰會（人工智能&數據）圍繞人工智能、大數據、數據庫、華為雲Stack等熱點話題，攜手來自全球的IT精英、技術大咖、先鋒企業、合作伙伴共話前沿技術
葯物研發是一個漫長的過程，傳統的葯物研發需要投入大量的研發人員，花費十到十五年的時間，以及數十億美元的研發經費。近年來葯物研發領域的技術變革，得益於冷凍電鏡、DNA編碼化合物庫、各種組學技術等新技術的發展。葯物研發領域產生了海量數據，而AI技術可以更深入地挖掘這些數據，所以IT和BT的融合可能成為新葯研發新的范式。
譬如，在2020年新冠疫情爆發初期，中國科學院上海葯物研究所蔣華良院士和上海科技大學、武漢病毒所成立聯合攻關團隊，在短短十幾天的時間解析出全球首個高分辨率Mpro蛋白結構，並在第一時間發布，極大促進了抗病毒葯物的研發工作，相關成果發表於Nature和Science雜志。
6月18日，華為雲TechWave全球技術峰會（人工智能&數據）在上海舉行，中國科學院上海葯物研究所研究員鄭明月博士將在會上發表《新冠疫情分秒必爭，AI提升10倍篩葯效率》主題演講，介紹當前葯物篩選面臨的挑戰和關鍵問題、AI葯物研發領域的最新進展，並展示“雲+ AI”端到端賦能葯物篩選的全流程。
會上，鄭明月研究員將介紹與華為雲團隊開展的多個基於華為雲醫療智能體EIHealth 的AI葯物研發合作項目，如從一級序列預測蛋白質結構的iPhord算法用於葯物靶點早期研究，葯物重定位AI預測算法，使用多組學自動建模工具AutoOmics快速發現生物標志物，用個性化聯邦學習整合算法FedAMP實現葯企數據高效安全整合，使用華為雲針對組學數據的自動AI建模工具AutoGenome精准預測葯物屬性等。
據了解，中科院上海葯物聯合華為雲團隊開發的大規模葯物虛擬篩選雲服務，利用華為雲端萬核超大算力，可實現十倍的葯物篩選效率提升；服務內置原創的iFitDock算法，可同時實現剛性和柔性對接，真實反映蛋白質的生理狀態和功能；服務內提供億級規模、最大的人工可合成葯物庫DrugSpaceX葯物篩選庫，可追溯反應路徑，快速實現葯物生成。該服務能夠為醫葯企業、科研單位提供更好的服務，助力新葯研發。
更多AI大規模葯物篩選服務進展，請關注華為雲TechWave全球技術峰會（人工智能&數據）。
6月18日，華為雲TechWave全球技術峰會（人工智能&數據）圍繞人工智能、大數據、數據庫、華為雲Stack等熱點話題，攜手來自全球的IT精英、技術大咖、先鋒企業、合作伙伴共話前沿技術，發布華為雲最新產品和解決方案，分享行業最佳應用實踐，探討企業智能升級的成長之道。創新普惠，一路前行。點擊查看 【活動詳情】