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关于举办“AI深度赋能蛋白类药物筛选、预测及设计实操培训班”的通知
各有关单位：
2020年AlphaFold2破解蛋白质结构预测世纪难题以来，AI深度学习技术全面重塑蛋白药物研发范式：ESM系列蛋白质语言模型、RFdiffusion从头设计、AI抗体设计平台接连取得突破，全球已有数十款AI设计或优化的蛋白药物管线进入临床阶段。国内创新药企与Biotech纷纷布局AI制药，“会用AI做药”正在成为蛋白药物研发团队的核心竞争力。
很多研发团队的现存痛点：蛋白结构预测只会用网页版跑默认参数，不会评估预测质量、不会做复合物预测；虚拟筛选停留在传统分子对接，面对动辄十亿级的化合物库效率低下；抗体优化仍依赖经验突变与大规模杂交瘤筛选，周期长、命中率低；蛋白质语言模型、生成式AI等新工具没有上手路径，计算团队与湿实验团队难以形成设计—验证闭环。
本课程区别于泛泛而谈的AI制药概念课，是面向蛋白药物研发全流程的AI深度实战培训。课程以“筛选—预测—设计”为主线：第一天聚焦靶点结构预测、AI虚拟筛选与成药性预测，打牢“算得准”的根基；第二天深讲治疗性蛋白与抗体的AI理性设计、蛋白质语言模型智能进化，突破“设计得出”的瓶颈；全程贯穿“AI设计—湿实验验证—迭代优化”闭环方法论，结合抗体药、融合蛋白、纳米抗体等真实案例，帮助学员把AI工具真正装进自己的研发工作流。
主办单位：北京华夏凯晟医药技术中心、药成材培训在线直播平台
会议时间：2026年12月19日- 20日
会议地点：线上直播
【培训对象】
生物医药研发企业（抗体药、重组蛋白、融合蛋白、多肽、酶制剂）、CRO/CDMO的研发总监、蛋白科学、药物设计、生物信息、计算生物学、CMC、工艺开发等相关技术人员；高校、科研院所从事蛋白质工程与AI制药研究的教师及研究生。
【培训费用】
4000元/链接；（会务费包括：培训、研讨、电子版资料、电子版培训证书、一年在线不限次回放等）；请报名人员务必参加直播，以便有序观看回放。
【培训收益】
1. 建立AI制药全景认知，掌握蛋白药物研发“筛选—预测—设计”各环节主流AI工具的选型逻辑与应用边界；
2. 掌握AlphaFold2/3、ESMFold等结构预测工具的实战用法，学会用pLDDT、PAE等指标评估预测质量，完成抗体-抗原复合物预测实操；
3. 掌握AI虚拟筛选全流程：靶点结构准备、分子对接与深度学习打分、超大化合物库高效筛选策略，显著提升苗头化合物发现效率；
4. 掌握蛋白药物成药性AI预测方法：热稳定性、聚集倾向、免疫原性、表达量与developability的预测工具及结果解读；
5. 掌握RFdiffusion、ProteinMPNN等前沿设计工具在治疗性蛋白与抗体设计中的应用，学会CDR智能优化、亲和力成熟与人源化的AI策略；
6. 掌握ESM2等蛋白质语言模型在突变效应预测、定向进化中的应用，搭建“计算设计—湿实验验证”高效迭代闭环；
7. 依托多行业真实案例与上机实操，输出可直接落地的工作流，用于企业研发立项提速、管线升级与团队AI能力建设。
【联系方式】
联系人：马超 电话：13240487419
北京华夏凯晟医药技术中心
药成材培训在线直播平台
2026年10月
附件一：【课程大纲】
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培训天数
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时间段
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模块主题
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核心培训内容
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Day1
AI赋能蛋白药物筛选与预测：结构预测｜虚拟筛选｜成药性
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09:00-12:00
模块1 AI制药全景与蛋白药物研发范式变革
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1. AI制药十年演进：从AlphaFold现象级突破到AI设计药物进入临床的全景图谱
2. AI在蛋白药物研发全流程的应用地图：靶点发现、结构预测、分子筛选、理性设计、工艺优化
3. 主流工具生态盘点与选型：AlphaFold2/3、ESMFold、RFdiffusion、ProteinMPNN、DiffDock各自能做什么、不能做什么
4. 监管科学视角：FDA、EMA对AI辅助药物研发的指导原则与关注要点
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13:30-15:00
模块2 蛋白质结构预测实战：从单体重建到复合物对接
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1. 蛋白质结构预测原理速览：深度学习为什么能“算出”蛋白三维结构
2. AlphaFold2/3与ESMFold实操：单体预测、抗体-抗原复合物预测、点突变效应评估（上机）
3. 预测质量评估与决策：pLDDT、PAE等指标解读，什么结构敢直接用、什么结构需湿实验确认
4. 案例复盘：某融合蛋白因误用低置信度预测结构导致设计失败的教训与改进
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15:10-17:00
模块3 AI虚拟筛选与蛋白药物成药性预测
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1. AI虚拟筛选全流程实战：靶点结构准备、分子对接与深度学习打分（DiffDock等）、超大化合物库高效筛选策略（上机）
2. 蛋白药物成药性AI预测：热稳定性、聚集倾向、免疫原性、表达量的预测工具与结果解读
3. 抗体developability评估：高浓度制剂风险预警、序列优化方向决策
4. 案例：AI“筛选+预测”组合拳如何把苗头发现周期从数月压缩到数周
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Day2
AI赋能蛋白药物设计：理性设计｜语言模型｜落地转化
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09:00-12:00
模块4 治疗性蛋白与抗体的AI理性设计
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1. 从头设计与骨架改造：RFdiffusion生成新蛋白骨架、ProteinMPNN序列设计的基本逻辑与实操演示
2. 抗体设计专题：CDR区智能设计、亲和力成熟、人源化与去免疫原性的AI策略
3. 设计多样性与可开发性的平衡：避免“算得漂亮、做不出来”的常见陷阱
4. 案例复盘：AI设计的纳米抗体/细胞因子从序列到候选分子的完整历程
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13:30-15:30
模块5 蛋白质语言模型与智能进化
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1. 蛋白质语言模型原理入门：为什么从海量序列中能“读”出功能与稳定性
2. ESM2等模型的突变效应预测：zero-shot打分指导突变库设计，大幅降低定向进化成本（上机）
3. AI+定向进化闭环：计算设计—建库—筛选—数据回流—模型迭代的工程化落地
4. 案例：利用语言模型将某抗体/工业酶的表达量与热稳定性同步提升的实操路径
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15:30-16:30
模块6 AI设计分子的湿实验验证与转化落地
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1. 1. AI设计的分子如何“验”：表达纯化、活性、稳定性、成药性验证的实验设计要点
2. 计算-实验双循环：团队分工、数据管理与迭代节奏，让AI团队与湿实验团队高效协同
3. AI设计的知识产权、数据合规与申报考量：监管机构关注的可解释性与数据可靠性
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授课老师
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韩葳葳，吉林大学生命科学学院教授、博士生导师, 吉林省高层次人才。长期从事通过人工智能和分子动力学模拟指导酶分子的理性设计、药物分子的筛选和设计。近年来发表包括在 Nat Commun、Nucleic Acids Res、J Med Chem、J Hazard Mater、J Pharm Anal、Food Chem 等发表高水平 SCI 论文 160 余篇，申报发明专利 6 项、授权 4 项。现任吉林省生物物理协会常务理事，CCF数字医学分会执行委员，中国化学学会会员，农业农村部人力资源开发中心和中国农学会“科创中国”作物材料再利用产业服务团成员。同时为Interdiscip Sci、 Int. J. Mol. Sci青年编委。先后主持国家自然科学基金面上项目、吉林省重大科技攻关项目、吉林省科技攻关项目、吉林省自然基金面上项目及企业横向课题等 10 余项。获吉林省自然科学学术成果二等奖 2 次、吉林省科技进步三等奖 1 次。
曲鹏博士 从事肿瘤免疫研究25年，共发表文章70余篇，其中SCI文章56篇，是抗体CD73的最早发现者之一，在美国曾带领团队参与最新一代（第三代）溶瘤病毒的研发，产品正在申请IND(临床试验) ，在国内外参与了多种新靶点抗体抗肿瘤新药的开发与研制， 其中一些产品 （如VEGFR2, CD73 和CCR2等抗肿瘤抗体）正在做不同时期的临床试验。曾获得吉林省长白山学者计划 （2016-2019），四川省高端引进人才计划 （2021）。西湖工程人才引进计划。安科智药（北京）生物科技有限公司 总经理
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附件二：AI深度赋能蛋白类药物筛选、预测、设计实操培训班--报名表
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单位名称
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联系人
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地 址
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邮 编
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姓 名
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汇款备注：AI蛋白药物
会议指定收款账户：
户 名：北京凯晟共赢企业管理有限公司
开户行：中国工商银行北京加州水郡支行
（转账汇款：如果搜不到系统就选择中国工商银行良乡支行或良乡分理处）
账 号： 020 031 690 910 006 9663
行 号：102100002644
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联系人：马超 电话：13240487419
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