多重技术路线+多学科“跨界”混搭：lelepupu团队如何打破生物医药原始创新瓶颈？
团队介绍
｜PROFILE
团队名称：lelepupu团队
名次：优胜奖
主要成员：刘畅、孔越、张北辰、李舒旺、纪岳杉、胡少飞
孔越
北京化工大学和
剑桥大学
联合培养博士
在药物研发领域，
传统方法往往
依赖于科研人员的经验和直觉，
过程漫长
且充满不确定性。
“lelepupu”团队
负责人孔越说：
“我们希望用AI
来优化药物设计流程，
提高效率，减少成本，
提高药物发现成功率。”
“我们的目标是用AI来补充和提升CADD方法的效率，特别是在靶点未知的情况下，通过创新算法来发现更有潜力的药物，”孔越说，“这次比赛正是一个验证我们策略和技术的绝佳机会。”
在2023上海国际计算生物学创新大赛药物筛选AI算法“凌越”挑战赛中，项目负责人孔越带领团队巧妙运用了多种AIDD算法，为中枢神经系统（CNS）靶点注入了新质生产力。
随着这些创新技术的落地应用
他们的药物研发管线
将为未来的药物研发
打开更多可能性
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“拆题”：精准分析，灵活应对
药物研发中的一个大难题，就是在海量数据和复杂靶点中找到最有希望的药物候选。传统方法往往需要耗费大量时间和实验成本，而“lelepupu”团队则通过AI技术，为这一难题找到了“开挂”般的解决方案。
“我们的算法不仅能生成大量新分子，还能快速筛选出最有潜力的候选药物，”孔越说道，“特别是在中枢神经系统和代谢病这样挑战极大的领域，我们的算法已经为多条药物研发管线带来了突破。”
团队项目负责人孔越介绍了他们的参赛过程：“比赛开始时，我们首先要做的就是‘拆题’——深入理解题目的核心要求和难点。”这次比赛要求团队设计针对NMDA靶点的药物，而这些靶点缺乏明确的晶体结构信息，使得靶点的口袋定位和分析变得尤为困难。
孔越进一步解释道：“传统的药物发现方法在面对不确定靶点口袋时往往束手无策，因为它们依赖于已知的靶点结构，而一旦靶点信息模糊，整个过程就变得极具挑战性。”
为此，团队决定采用多条技术路线来应对这一挑战，解决生物医药原始创新关键瓶颈问题。他们利用AlphaFold2等工具，预测靶点的可能晶体结构，并通过口袋分析找出最有成药潜力的区域。
“就像在寻找一个合适的‘插槽’来匹配分子。”孔越说道，“这种假设和探索的过程充满了不确定性，但也是我们创新的机会。”
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多条技术路线：传统与创新的碰撞
为了充分验证不同技术路线的优劣，团队分为三组展开实验。第一组依靠传统药物化学专家的经验，结合计算机辅助药物设计（CADD）工具来设计分子。
CADD，即计算机辅助药物设计，是通过计算机模拟来帮助药物研发的工具。孔越解释道：“这种方法在明确的靶标-配体结合模式明确的情况下有一定准确度，但依赖于专家的直觉和经验，设计效率低且往往难以复现，更是难以逾越合成瓶颈。”
第二组专注于虚拟筛选，通过大量计算来分析潜在靶点。这个方法的优点在于速度快、成本低，但其精度取决于计算模型的可靠性，仍存在较大不确定性。
第三组则采用了一条更具突破性的路线——使用人工智能（AI）加速分子合成。孔越说：“传统药物合成往往需要几个月时间，而我们希望通过AI技术来大大缩短这个过程。AI算法不仅能够生成大量分子候选，还可以优化合成路径，使得整个合成过程比传统方法快了三到四倍，成本也大大降低。”
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推动跨界融合创新：多学科背景打造“混搭”团队
团队的策略和创新并非偶然，而是基于长期的技术积累和项目实践。
“例如，我们的专利分子排他性识别算法，可以在筛选分子时快速排除不符合要求的候选物，大大提高了筛选效率，”孔越介绍。
“lelepupu”团队的成功并非偶然，而是得益于其多学科融合的团队构成。团队成员均来自985/211高校，涵盖了数学、人工智能、计算机、化学信息学、药物化学和计算机辅助药物设计等领域的博士和硕士，具备深厚的交叉学科背景。
孔越解释道：“团队的多样化背景，让我们在看待问题时能有更多角度，从而找到更创新的解决方案。”
这种跨学科的合作在AI药物设计领域尤其重要。团队不仅专注于算法研发，还特别强调实际应用的落地。例如，再遇到高难度药研项目时，要结合项目特点，优势组合各种模型，全面准确地评估分子成药潜力，为药物研发提供了强有力的支持。
本次2023上海国际计算生物学创新大赛由上海市生物医药科技产业促进中心主办，中国科学院上海药物研究所原创新药研究全国重点实验室、中国银行上海市分行、华为云计算技术有限公司、临港实验室、上海人工智能研究院、东方美谷企业集团股份有限公司、上海大宁资产经营（集团）有限公司联合主办，上海生物医药公共技术服务有限公司和上海市生物医药产业技术服务平台具体承办，活动也得到了上海皓元生物医药科技有限公司（MCE中国）协办支持。
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作者：蓝悦
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