2022年5月26日下午，学科交叉融合论坛（第六期）-“AI for Life”通过线上形式如期举行，由华东师范大学科技处与人文与社会科学研究院共同举办。人工智能新药创智中心李洪林教授、中科院上海药物所郑明月研究员、计算机科学与技术学院张凯教授、化学与分子工程学院何晓教授、生命科学学院阳怀宇教授作为论坛嘉宾应邀作了主旨报告。论坛由科技处蒯曙光副处长主持，科技处王华副处长、饶昇苹副处长、科管人员及相关学科师生参加了论坛。
在论坛报告环节，中科院上海药物所郑明月研究员以“基于AI的分子生成和药靶预测”为题，首先介绍了新药研发“三高一长”的行业现状特点，以及人工智能加速新药研发的多个环节。重点介绍了药物研究领域的两个核心问题，包括合成分子生成模型和药物-靶标作用预测。此外介绍了在Dream Challenge算法挑战赛中夺冠的“多靶点药物设计”具体内容，相关预测算法已作为生命科学领域常用的深度学习模型。最后介绍了药物研发领域的未来研究方向。
计算机科学与技术学院张凯教授以“基于AI的动态脑功能网络与认知水平关联性研究”为题，首先强调将脑信息处理机制融入人工智能已成为脑科学和类脑人工智能领域的前沿方向，并对脑功能网络的背景和构建进行了介绍。分析了脑功能网络动态特性与人类认知功能的关联性，发现脑功能指标变化越大，认知、神经可塑性、创造力越强的结果。最后提出针对现有动态脑功能网络算法研究的挑战，所在团队采用的人工智能先进建模方法对动态脑功能网络的研究有积极作用，目前取得了较为理想的结果。
化学与分子工程学院何晓教授以“机器学习在量子化学中的应用”为题，主要介绍了针对生物复杂体系的药物设计，机器学习同量子化学结合的实际应用。对机器学习在有机化学中的应用背景进行了介绍，并对机器学习方法在复杂分子体系的高精度密度泛函、大分子的分块量子化学以及基于分块的从头算分子动力学模拟三个方向的应用进行了详细解读。
生命科学学院阳怀宇教授以“集成分子动力学和机器学习的离子通道非经典动态调控机制研究”为题，强调应时刻保持计算方法与实验手段相融合、以问题为导向的研究理念。从靶标概念及靶标功能研究的主要内容引出当前研究的难点和挑战，解读了其团队如何利用动态调控打破离子通道经典调控方式，进而驱动化学调控和靶标挖掘。最后着重讨论了AI提升离子通道动态调控的研究方向。
人工智能新药创智中心李洪林教授以“人工智能与药物设计”为题，首先介绍了人工智能发展历程，以futurepose系统、MIT相关科学家的研究为例介绍了人工智能在图像识别、声音系统、脑信号处理等方面的应用。并以化学领域的AlphaGo为例，介绍了深度学习在化学逆向合成路线设计的应用。然后介绍了人工智能制药的战略机遇以及AI药物设计进展情况的实例，同时强调了要从数据驱动的角度推进药物设计发展，最终实现更精准的模拟和预测。
在交流研讨环节，参会师生与论坛嘉宾围绕脑科学领域的相关问题，对人工智能在改变药物研发的潜力方面展开了深入讨论，受到了广泛关注。人工智能是创新药物研发和精准医疗的重要发展方向，基于大数据的人工智能技术对于提高药物研发效率以及改善人类健康具有一定的积极作用。
