AIBC2025丨人工智能与生物医药生态大会日程发布

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复旦大学王满宁团队提出ProteinF3S模型，通过融合蛋白序列、结构和表面信息进行酶分类预测

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人工智能重塑制药行业：哪些岗位容易被AI替代

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北京大学陈语谦团队提出DMFF-DTA模型，通过双模态特征融合神经网络进行药物靶点亲和力预测

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诚邀｜2025人工智能与生物医药生态大会征集合作伙伴

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三篇Nature子刊谱写分子世界模型三部曲｜ImageMol，VideoMol，SketchMol

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ACS Omega｜基于多特征提取和融合的深度药物-靶点结合亲和力预测方法

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密苏里大学许东团队提出S-PLM模型，通过序列和结构对比学习的语言模型进行蛋白质预测

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密歇根大学提出InterLabelGO+模型，通过标签相关网络进行蛋白质功能预测

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北京大学王劲卓团队提出DrugLAMP模型，通过多模态预训练语言模型进行药物-靶点相互作用预测

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罗氏｜LAB IN A LOOP：利用数据和人工智能改变药物发现和开发

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JCIM｜ 中科院深圳先进技术研究院蔡云鹏：基于GPT-4和蛋白质语言模型的自动化蛋白质分析方法ProtChat

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洛桑联邦理工学院提出DiffSBDD模型，通过等变扩散模型进行基于结构的药物设计

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慕尼黑工业大学提出VespaG模型，通过专家知识引导的蛋白质语言模型进行蛋白质变异效应预测

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JCIM｜中国科学技术大学刘际等：特征冗余消减与多通道注意力机制驱动的药物-靶点相互作用预测

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北京大学/哈佛大学等多机构｜多组学中的人工智能：挑战与突破

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腾讯团队提出Interformer模型，通过相互作用感知进行蛋白质-配体对接亲和力预测

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JCIM｜用晶体学药物片段筛选结合COLAV方法，高效捕捉蛋白质的构象多样性

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上海交通大学袁野团队提出GexMolGen模型，通过基因表达特征的大语言模型编码实现跨模态分子生成

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中科院上海营养与健康所李虹团队提出JointSyn，通过双视图联合学习进行药物协同作用预测

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