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CADD（计算机辅助药物设计）的推广应用，经过数十年的积累，已成为当今药物研发不可或缺的一部分，且国内外产出了部分实质性的成果。国外一些大型制药公司如默克、罗氏、诺华等，已经有一些领域通过CADD技术获得了更优的产品，甚至已成功上市，如血管紧张素转化酶抑制剂卡托普利、HIV-1蛋白酶抑制剂沙奎那韦、神经氨酸酶抑制剂扎那米韦等，均用到了一定的CADD来辅助结构优化设计。
AIDD（人工智能药物发现与设计）范围来说覆盖了机器学习和深度学习，能与新药研发相结合并实质性的应用到靶点预测、高通量筛选、药物设计、药物的ADMET性质预测，等；且算力方面，由早期应用于药物发现领域的决策树、随机向量机等机器学习模型，进展到深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习算法。
主讲老师硕士毕业于吉林大学化学学院，2018年~2020在中科院化学所工作，工程师岗，主要做一些分子合成类工作，擅长解析核磁光谱，对有机小分子结构有一定敏感度。2021~至今在医药公司(AI药物研发部)做药物研发工程师，主要从事CADD(分子对接做的较多)及AIDD(分子生成模型相关工作)相关的工作。参与过的项目(公司内的项目不能说出公司在研的靶点，此处只介绍类型)：参与研发的项目中，小分子药物居多，也有siRNA递送系统相关的及一个短肽相关的药物研发项目。对于小分子药物的对接，做过激酶收体及膜蛋白受体。对AIDD及CADD的整套流程都能有所把握。主讲老师在我单位长期进行授课，讲课内容和授课方式，以及敬业精神受到参会学员的一致认可和高度评价。
1、药效团；（1）基于配体的药效团；（2）基于蛋白结构的药效团；（3）基于蛋白配体复合物药效团。
2、分子对接：（1）Schrodinger: Glide分子对接（自由能微扰、内置的AIDD的方法）；（2）AutoDock vina分子对接；（3）Discovery Studio分子对接（贝叶斯机器学习方法、支持向量机方法）；（4）MOE分子对接（分子指纹图谱、内置的AIDD的方法）。
3、分子动力学：（1）蛋白和配体复合物的分子动力学，看RMSD、自由能、RMSF等指标来解释问题；（2）纯蛋白在溶液环境中（FTmap、在线的深度学习方法预测活性口袋）；（3）小分子在溶液环境中；（4）糖类化合物；（5）蛋白蛋白相互作用（PD-1-PD-L1、PD-1-单抗）；（6）研究靶点蛋白中水分子、金属离子、氢键对小分子活性的重要性；（7）研究靶点蛋白点突变对化合物活性的影响（经典的实例就是KRAS靶点，如安进的AMG510）；（8）研究小分子官能团对靶点活性的影响。
1、分子对接结合神经网络模型，增强对接的准确性，（1）Vina+CNN；（2）GNN。
2、反向对接的思想，利用现有小分子来探索对应的靶点：已知化合物的活性，然后研究对哪些靶点是有活性的，X=提取的特征，y是对哪些靶点有活性。
3、网络药理学，图神经网络，需要找到多个靶点与多个小分子配体之间的关系：底物和蛋白酶的关系
4、研究变量是什么：（1）是否是某个靶点的底物（2）中药对心脏/肝脏/肾脏的是否有毒性（3）中药对疾病如肿瘤是否有一定的疗效
5、影响因素-特征提取：（1）药物理化性质，如Rdkit、drugtax提取理化性质特征（2）药物实验的数据（3）分子对接得分
7、GNN: 药物和靶点/疾病作为节点(Node)，治疗关系作为边（Edge）, 这样来构建图神经网络。
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