基于多模态表示学习的药物发现

报告人：华中农业大学章文教授

题目： 基于多模态表示学习的药物发现

时间：10月25日（周五）上午10:30-12:00

地点：计算机楼313会议室

报告摘要：随着人工智能技术的发展，药物发现领域正经历深刻革命，多模态表示学习为这一领域带来了新的机遇。本报告旨在探讨如何利用多模态数据，包括序列、结构、文本等数据，来提高药物发现的效率和准确性。本报告介绍多模态表示学习的基本理论，包括其在药物发现中的应用背景和潜在优势，讨论关键的多模态数据融合技术，通过几个成功的案例展示如何通过多模态表示学习来识别潜在的先导药物候选物、预测药物-药物相互作用以及开展药物设计等。

报告人简介：章文，华中农业大学信息学院教授、博士生导师、副院长。从事人工智能药物发现研究，将深度学习、图神经网络等人工智能技术运用于疾病靶标识别、先导化合物筛选、药物分子属性预测和药物分子设计等研究领域，开发了一系列原创算法，组织编写并发布2022 年人工智能学会系列白皮书之《人工智能与药物发现》。成果发表于AAAI、IJCAI等人工智能顶会和Bioinformatics、PLoS Computational Biology、Information Sciences等期刊。担任Briefings in Bioinformatics等杂志编委，Nature Biomedical Engineering、TPAMI等期刊审稿人。