报告题目：计算机药物设计：算法研发逻辑与药物研发逻辑的默契
报告人：郑铮 教授
报告时间：2022年5月13日（星期五）14:30-16:00
报告地点：化学楼二楼一号会议室
报告摘要：
在计算机药物设计领域的算法开发及应用中，药物与靶点的结合强度、优势结合模式的稳定性等热力学主导的性质、特征往往被认为是苗头化合物筛选及先导化合物优化的重要标准。然而在分子层面的药物活性预测中，除热力学特征外，药物与靶点的动力学特征也至关重要。基于报告人团队开发的Consecutive Histograms Monte Carlo Method (CHMC)，是一种采用平行运算方式来模拟PMF曲面的自由能采样计算方法。该方法使得自由能运算免受跨越势能垒之苦，同时利用对连续空间的平行采样运算，大幅提升了运算速度。可为药物分子层面的设计工作在热力学及动力学方面提供高效的结构及物化性质分析以及相关的机理解释。
报告人简介：
郑铮，武汉理工大学化学化工与生命科学学院教授、博士生导师；美国QuantumBio公司科学顾问。2018年全职回国前担任美国QuantumBio公司资深科学家。美国佛罗里达大学化学博士，北京大学药学学士。郑铮博士长年致力于计算化学、化学及生物信息学与机器学习等领域相关的算法研究与开发。所主导开发软件产品Movable Type Package为包括美国德州大学MD Anderson癌症中心、葛兰素史克公司、DeepCure等多家研究机构与企业广泛使用。
