前言：AIDD Pro 根据国内外各大网站以及人工智能药物设计主流新闻网站及公众号，从 AIDD会议、AIDD招聘，重大科研进展、行业动态、最新报告发布等角度，分析挖掘了每周人工智能辅助药物设计领域所发生的、对领域技术发展产生重大推动作用的事件，旨在帮助 AIDD领域研究人员和业内人士及时追踪最新科研动态、洞察前沿热点。如果您觉得符合以上要求的内容我们有遗漏或者更好建议，欢迎后台留言。
科研进展
1. 2021.10.05 【 深度学习 】J. Phys. Chem. A | 深度学习无坐标量子化学
2. 2021.10.05【 CADD 】ACS Omega | 水图和分子动力学模拟指导下使用再利用方法发现潜在的PAK1抑制剂
3. 2021.10.14【 性质预测 】ACS Omega | 嵌入知识的信息传递神经网络: 利用人类知识改进分子性质预测
4. 2021.10.20【 酶抑制剂 】J. Chem. Inf. Model. | 将尼洛替尼确定为潜在的SARS-CoV-2主要蛋白酶抑制剂的药物再利用：一项计算性和体外研究的启示
5. 2021.10.27【 DNA标志物 】Chem. Res. Toxicol. | DNA氧化产物的生物标志物：与公共卫生研究中暴露和疾病的联系
6. 2021.10.29 【 机器学习 】ACS Nano | 机器学习辅助微流控纳米等离子体数字免疫分析在新冠肺炎患者细胞因子风暴分析中的应用
7.【 分子生成 】Nat. Mach. Intell. | 针对多目标优化的分子生成新方法MCMG
8.【
AI drugs
】Front. Pharmacol. | 生成式AI助力药物重定位
具体信息：
1.【深度学习】计算小分子和聚合物的量子化学性质可以为物理学家、化学家和生物学家在设计新材料、催化剂、生物探针和药物时提供有价值的见解。深度学习可以在密度泛函理论等常用方法所需的几分之一时间内精确计算量子化学性质。量子化学深度学习的大多数当前方法都是从实验导出的分子结构或预先计算的原子坐标的几何信息开始的。这些方法有许多有用的应用，但是它们在时间和计算资源上可能是昂贵的。在这项研究中，我们证明了精确的量子化学计算可以在没有几何信息的情况下，通过在无坐标域中使用图形编码的深度学习来执行。
链接网址:https:// pubs.acs.org/doi/10.102 1/acs.jpca.1c04462
DOI：https:// doi.org/10.1021/acs.jpc a.1c04462
2.【CADD】p21-激活激酶1 (PAK1)位于多种致癌信号通路的连接处。目前，因为它们受到亲和力低和激酶选择性差的限制，还没有被批准的抑制剂可以直接抑制活性位点的磷酸转移。在这项工作中，利用药库数据库中美国食品和药物管理局批准的药物进行了一项再利用研究，根据它们的对接能量和分子相互作用模式，从2162个药物分子中初步选择了27个分子。从被考虑用于水成图分析的分子中，七种分子，即Mitoxantrone,Labetalol, Acalabrutinib, Sacubitril, Flubendazole, Trazodone, Niraparib, 确定了与高能水合位点重叠的能力。此外，详细的分子动力学模拟轨迹分析表明，药物分子氟苯达唑、尼拉帕利布和阿卡鲁替尼高度稳定，从其RMSD值和与Glu315、Glu345、Leu347和Asp407的一致相互作用模式观察，包括三个重复中保持的疏水相互作用。分子轨道和静电势分析阐明了PAK1结合口袋中药物分子的反应性和强互补势。因此，这项工作中报道的基于CADD的重新定位努力有助于成功鉴定新的PAK1抑制剂，这需要通过体外分析进行进一步研究。
链接网址：https:// pubs.acs.org/doi/10.102 1/acsomega.1c02032
DOI:https:// doi.org/10.1021/acsomeg a.1c02032
3.【性质预测】图形神经网络能够直接从化学图形中学习分子特征，是端到端监控下预测分子性质的有效方法。然而，要实现高预测精度，必须有大量的性能数据，这往往伴随着高性能实验成本。在深度学习方法之前，基于描述符的定量结构-性质关系(QSPR)研究已经调查了物理和化学知识，以手动设计用于有效预测性质的描述符。在这项研究中，我们扩展了一个消息传递神经网络(MPNN)，以包括一个新的MPNN架构，称为嵌入知识的MPNN (KEMPNN)。我们使用MoleculeNet中的物理化学数据集(ESOL、FreeSolv、亲脂性)和带有虚拟知识注释的聚合物属性(玻璃化转变温度)数据集，在小型训练数据设置中评估了KEMPNN的性能。结果表明，具有知识监督的KEMPNN可以提高从MPNN得到的预测精度。结果还表明，即使在小训练数据的情况下，KEMPNN的精度也优于或相当于基于描述符的方法。
链接网址：https:// pubs.acs.org/doi/10.102 1/acsomega.1c03839
DOI:https:// doi.org/10.1021/acsomeg a.1c03839
4.【酶抑制剂】新冠肺炎，一种急性病毒性肺炎，已经成为一种毁灭性的流行病。药物再利用使研究人员能够找到FDA批准的或正在研究的药物的不同适应症。在这项当前的研究中，针对新冠肺炎的一系列药效团和基于分子建模的筛选建议了来自药库数据库的可能具有抗病毒活性的药物的子集。在来自药库的8823个最有希望的虚拟HIT中，共有44个接受了分子动力学模拟实验，以探索它们与SARS-CoV-2MPROHis41和Met49的相互作用具有非常低的相对自由能。MD模拟发现了与Glu166的额外相互作用，显著提高了结合亲和力。因此，Glu166可能成为基于结构的药物设计的一个有趣的靶点。对基于分子对接的虚拟筛选的44个最有希望的命中结果进行了定量的结构−活性关系分析。偏最小二乘回归准确地预测了独立候选药物的结合能，准确率高得惊人。综上所述，我们的计算机辅助药物设计的结果为 MPRO 抑制剂的合理药物设计和作为新冠肺炎抗病毒治疗药物的认证药物的发现提供了路线图。
链接网址：https:// pubs.acs.org/doi/10.102 1/acs.jcim.1c00524
DOI:https:// doi.org/10.1021/acs.jci m.1c00524
5.【DNA标志物】环境暴露会增加人体内活性氧的产生，耗尽细胞内的抗氧化剂，导致DNA氧化损伤，而DNA既是氧化应激的生物标志物，也是致癌危险的指示物。自20世纪90年代以来，氧化损伤DNA分析方法已被开发并用于公共卫生研究。先进的技术可以检测特定的病变，但它们可能不适用于复杂的基质(例如组织)、小样本量和大规模研究。经过验证的氧化损伤DNA生物标记物分析已经被用来填补前瞻性队列研究结果和当代空气污染暴露危害之间的知识空白。这些研究领域的每个领域的研究结果都被纳入公共卫生研究，作为对环境或职业因素引起的疾病进行初级预防的方法。
链接网址：https:// pubs.acs.org/doi/10.102 1/acs.chemrestox.1c00213
DOI:https:// doi.org/10.1021/acs.che mrestox.1c00213
6.【机器学习】细胞因子风暴是一种过度活跃的免疫反应，其特征是细胞因子释放增加，已被描述为新冠肺炎患者中与危及生命的并发症相关的特征。对细胞因子风暴及其与新冠肺炎病的机械联系的关键评估需要创新的免疫分析技术，能够在高通量的大动态范围内快速、灵敏、选择性地检测多种细胞因子。在这项研究中，我们报告了一种机器学习辅助的微流控纳米等离子体数字免疫分析，以满足新冠肺炎患者对细胞因子风暴监测不断增长的需求。
链接网址：https:// pubs.acs.org/doi/10.102 1/acsnano.1c06623
DOI:https:// doi.org/10.1021/acsnano .1c06623
7.【分子生成】来自浙江大学侯廷军教授课题组、武汉大学陈曦教授课题组、中南大学曹东升教授课题组和腾讯量子实验室联合发表了一篇文章。该文章提出了多约束分子生成新方法MCMG，通过结合知识蒸馏（Knowledge Distillation）、条件 Transformer（c-Transformer）和强化学习（RL）来生成满足多个约束的分子。c-Transformer用于通过有效学习并将构效关系合并到有偏差的生成过程中来训练分子生成模型。知识蒸馏模型可降低模型的复杂性，便于通过 RL对其进行微调，并增强生成分子的结构多样性。实验证明，MCMG方法可以高效地遍历复杂的化学空间以寻找满足多种性质约束的新型化合物。
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8.【AI drugs】最新研究表明，先进的人工智能算法能够成功地快速模拟临床试验，为现有药物和疗法找到新用途。来自以色列IBM研究院、梯瓦（Teva）制药的研究员在Frontiers in Pharmacology上联合发表一篇论文「Emulated Clinical Trials from Longitudinal Real-World Data Efficiently Identify Candidates for Neurological Disease Modification: Examples from Parkinson’s Disease」。论文的通讯作者是来自IBM的Michal Rosen-Zvi。本文介绍了一种先进的人工智能算法，可以快速建模临床试验，以发现现有药物和疗法的新用途。
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药企动态
1.2021.11.02 【望石智慧】合作 | 专利突破超预期，昆药集团与望石智慧再次签署合作开发协议
2.2021.10.26【Genentech】Genentech公司开发TraCe-seq系统用于识别癌症药物反应的转录特征
3.2021.11.01【AbbVie】艾伯维(AbbVie)的Vraylar导致抑郁症的混合结果
4.2021.11.03【Novartis】诺华（Novartis）与英国新创公司Dunad Therapeutics达成靶向蛋白降解技术合作协议
5.2021.11.05【DeepMind】DeepMind的创始人兼首席执行官Demis Hassabis宣布，他们成立了一个新实验室Isomorphic Labs，将尝试使用人工智能来发现新药。
各动态具体信息：
1.【望石智慧】近期，昆药集团股份有限公司（以下简称「昆药集团」）与北京望石智慧有限公司（以下简称「望石智慧」）再次签署小分子药物合作开发协议。双方将加深在抗肿瘤领域小分子药物的合作开发。
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2.【Genentech】美国Genentech公司研究团队开发了一个名为TraCe-seq (Tracking differential clonal response by scRNA-seq) 的系统，能够同时跟踪肿瘤起源并比较肿瘤细胞对不同疗法的即时反应，大大加速药物反应机制或者耐药机制的研究。近日，这一研究成果以「Identifying transcriptional programs underlying cancer drug response with TraCe-seq」为题在线发表在Nature Biotechnology。
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3.【AbbVie】艾伯维 (AbbVie) 的抗精神病药 Vraylar 可能会因潜在的抑郁症扩张而获得重大推动。但与其他一些后期竞争者一样，该药物的临床结果未能达到本垒打。艾伯维（AbbVie）周五公布，用作现有抗抑郁药的辅助治疗的 Vraylar 在第 3 阶段试验中显着超过安慰剂。但额外的结果使胜利变得复杂。
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4.【Novartis】为了在热门的靶向蛋白降解技术领域取得优势，诺华公司选择了Dunad Therapeutics。通过前期投入2400万美元，并承诺后续13亿美元里程碑付款，诺华已经获得了其新合作伙伴多达四个靶点选择候选化合物的机会。
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5.【DeepMind】谷歌母公司Alphabet在英国成立了一家名为Isomorphic Labs的新药研发公司。该公司将以DeepMind（于2014年被谷歌收购）进行的研究为基础。根据向英国公司注册处提交的文件，该公司于周四才正式宣布，但已于2月注册成立。
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会议信息
1.2021年11月10日-12日 海南建邦制药科技有限公司举办 第七届全国多肽药物研发及规模化生产前沿技术学术交流会
2.2021年11月12-14日 第二届计算机大数据与人工智能国际会议
3.2021年11月13日 创腾科技 从「概念」到「落地」，举办 AI技术在药物创新中的实践应用研讨会
4.2021年11月18日 Artificial Intelligence Surgery 期刊举办 人工智能外科(AIS)期刊第一届年度网络会议 - 人工智能及机器人自主手术在外科领域的应用与前景
各会议具体详情和参会方式：
第七届全国多肽药物研发及规模化生产前沿技术学术交流会
主办方 ：海南建邦制药科技有限公司
会议时间 ：2021年11月10日-12日
会议地点 ：三亚海棠湾喜来登酒店
会议入场券： 2500/人
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第二届计算机大数据与人工智能国际会议
主办方： ELSP国际学术交流中心、elspublishing、中南大学、湖南大学、广西大学、华南理工大学、北京理工大学、湖南财政经济学院、金陵科技学院等单位联合协办。
会议时间： 2021年11月12-14日
会议地点： 中国-北海
会议主旨： 会议将围绕大数据与人工智能等相关研究领域，旨在为来自国内外高等院校、科研院所、企事业单位的专家、教授、学者、工程师提供一个高水平的信息沟通平台、创新成果展示与推广的渠道。
链接网址:http://www. iccbdai.org/
AI技术在药物创新中的实践应用研讨会
主办方： 创腾科技
会议时间： 2021年11月13日
会议地点： 上海博雅酒店
会议主旨： 从「概念」到「落地」——AI技术在药物创新中的实践应用研讨会，邀请到了国内众多高校和知名医药企业的专家学者同大家一起探讨和分享研究成果及经验
会议入场券： 499元/人（转发推文可免费参加）
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人工智能外科(AIS)期刊第一届年度网络会议 - 人工智能及机器人自主手术在外科领域的应用与前景
主办方 ：Artificial Intelligence Surgery 期刊
会议时间 ：11月18日21:00
会议地点 ：线上 会议主旨 ：会议将围绕人工智能在外科领域的教育，基础研究，临床实践等方面展开讨论，重点关注外科手术中机器人自主行为的演变过程，及人工智能中自然语言处理，图像增强，计算机视觉，音频传感器等在外科手术中的应用和发展前景。 会议入场券： 免费
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招聘信息
1.超维知药招聘 计算机辅助药物设计CADD；药物研发；分子动力学模拟 MD；计算化学 。工作地点：北京。
2.谱尼测试招聘 药物合成主管 。工作地点：北京。
3.乐普医疗集团招聘 药物研发研究员（分析）；研发工程师（生物、化学类） 。工作地点：北京。
各公司介绍、职位介绍，投递方式：
超维知药
北京超维知药科技有限公司是一家专注于创新药品研发的高科技企业。将人工智能技术与计算化学、生物化学、药物化学、药理学、生物信息学、临床医学等多学科相融合，全力打造创新药物智能研发技术，提升药物发现、设计、评价与合成等关键环节的效率与成功率，有效缩短药物研发时间，降低药物研发成本和风险。
计算机辅助药物设计CADD
15-30K
岗位职责：
1. 利用常规分子模拟工具结合公司自研的人工智能方法，为药物筛选和结构改造项目提供支持；
2. 熟悉基于结构/配体的药物设计方法，包括分子对接，虚拟筛选，QSAR，药效团模型，分子动力学，结合自由能等；
3. 参与公司内部以及外部合作的小分子研发项目；
任职要求：
1. 硕博学历，计算化学、计算物理学、计算生物学等相关专业博士学历；
2. 有实际药物设计和计算经验，有分子动力学模拟经验；
3. 了解机器学习和AI药物设计方法， 具有良好的英语阅读和书写能力，能够熟练查阅相关领域文献；
4. 熟悉Linux操作系统，能熟练运用脚本/程序分析模拟结果；掌握一门编程语言(Python, Java, C++, C, Fortran等)；
药物研发
20-30K
岗位职责：
1. 负责小分子创新药项目立项调研，信息搜集、分析、整理；制定可行性调研报告；
2. 负责小分子创新药研发项项目进度，解决项目研发、申报阶段遇到的各种问题；
3. 负责管理CRO，维护项目相关资料，包括项目数据，项目阶段性总结文件等。
4. 负责协调项目科技申报资料撰写和验收跟进。
5. 领导交办的工作。
任职要求：
1. 硕士及以上学历，药学、制药工程、有机化学、药理、生物等相关专业；
2. 3年以上临床前研究工作经验，有IND申报经验者优先；
3. 强烈的责任心，良好的职业道德及团队合作精神，良好的跨部门沟通和协调资源能力。
4. 优先条件：熟悉小分子创新药研发、药物早期发现经验。
分子动力学模拟 MD
25-50K
岗位职责：
1. 对靶点药物结合模式进行分子动力学模拟，并预测结合自由能。
2. 优化药物设计计算流程，深入解读计算结果，为一些挑战性的药物设计项目提供解决方案；
任职要求：
1. 计算化学、计算生物学、量子化学、物理化学等相关专业博士学历，或具有高水平学术文章或项目经验的硕士学历人员；
2. 有使用量化软件，如Gaussian，Gamess，NW-Chem等量化软件进行有机化合物或生物体系计算相关经验；
3. 有分子动力学模拟，如Gromacs、Amber、NAMD的使用经验，特别是QMMM模拟的经验；
4. 熟悉C、C、Fortran、Python中至少一门编程语言；
5. 有好奇心，学习能力强，对AI或药物研发领域感兴趣，喜欢接触新事物新技术。
计算化学
20-40K
岗位职责：
1.负责新药研发立项调研、数据清洗等工作；
2.负责运用AI技术进行化合物药筛选、改造、预测；
3.负责对算法研发人员提出需求和算法落地工作。
任职要求：
1.硕士学历及以上，有3年以上计算机辅助药物设计相关项目经历；
2.熟悉基于结构配体的药物设计方法，包括分子对接，虚拟筛选，QSAR，药效团模型，ADMET预测，分子动力学，结合自由能等；
3.熟悉机器学习和AI药物设计方法；
4.熟悉Linux操作系统，能熟练运用脚本程序分析模拟结果；掌握一门编程语言(Python Java C C Fortran等)；
简历投递：登录BOSS直聘搜超维知药进行投递
谱尼测试
PONY谱尼测试集团作为中国检测行业领跑者，创立于2002年，集团总部位于北京，是由国家科研院所改制而成，现已发展成为拥有逾6000余名员工，由近30个大型实验基地及近100家全资子、分公司组成的服务网络遍布全国的大型综合性检验认证集团。我们拥有30多万种分析方法，每年进行2700多万次的检测，2020年9月16日，谱尼测试成功在深交所上市，股票代码为300887。
药物合成主管
15-25K
岗位职责： 1、进行文献的查阅、图谱解析及工艺路线设计，包括设计药物合成路线和工艺优化方案，制定及执行实验计划；2、负责管理项目进度，并解决遇到的问题（如结晶水/溶剂化物确认、晶型鉴别、杂质合成, 工艺控制点研究等），及时向领导汇报；3、进行工艺优化研究，开发出适合大生产的工艺，并进行中试级工艺研究，及生产交接技术指导4、带领团队进行安全高效的工作、组织工艺开发各阶段报告的整理、审核，撰写原料药CTD格式的注册申报资料5、配合并协助其他部门完成开发过程中有关的其它工作，各种质量标准（物料、中控、成品）的起草工作；
任职要求： 1、有机合成、药物化学及相关专业本科及以上学位，具较强的研发背景；2、熟悉合成实验室的EHS制度，能建立安全高效的工作环境；3、熟悉SciFinder、Reaxys等数据库，掌握ChemOffice等专业软件，能研读NMR、HPLC、LCMS、GCMS等专业图谱；4、5年以上药物合成研发经验，不少于2年部门管理经验；5、有多个原料药项目成功开发至完成申报生产的经验者优先。
简历投递：登录BOSS直聘搜谱尼测试进行投递
乐普医疗集团
乐普（北京）医疗器械股份有限公司成立于1999年，是由中国船舶重工集团公司第七二五研究所和美国WP公司共同出资组建。公司主要从事冠状动脉介入医疗器械的研发、生产和销售，是国内高端医疗器械领域能够与国外产品形成强有力竞争的为数较少的企业之一。自成立以来，公司相继完成了支架、导管等多项介入医疗核心产品的研制开发和产业化工作，在业内第一个获得国家药监局颁发的「冠状动脉支架输送系统」产品注册证（III类）、第一个研发并试制成功抗感染「药物中心静脉导管」。
药物研发研究员（分析）
9-14K·13薪
岗位职责： 1. 按照项目负责人计划和要求安排项目进度，并及时向上级汇报项目进展情况。2. 负责按制定的药品质量研究和稳定性研究方案，独立或指导实验员开展药品质量研究和稳定性研究具体工作，分析和解决实验过程中出现的相关问题。3. 负责对试验数据进行汇总、分析、归档、记录或复核实验员原始记录规范性，在此基础上撰写CTD格式部分申报资料。能够不定期出差集团所属药厂，从事具体项目的实验或指导工作。4. 药物分析仪器的日常维护和检定，保证实验室安全。5. 完成领导交办的其他工作。
任职要求： 1. 教育背景：大学本科及以上学历，生物医药、药学等相关专业。2. 工作经验：从事三年以上药品研发质量研究工作经验；一年以上独立负责具体经验；3. 知识技能：1) 熟悉药品注册法规、新药研究相关技术要求和指导原则等；2) 了解并独立负责过研发现场考核及动态现场考核的流程和准备工作；3) 能独立查阅中英文文献 4) 能独立及指导实验员完成方法验证等药物研发分析工作；5) 熟悉各种常用分析仪器（HPLC、GC、紫外、红外及溶出仪）的操作及常用理化测定操作，按研发数据完整性要求操作；6) 具有独立撰写CTD格式资料经验，具有申报原始记录等相关资料撰写经验。
研发工程师（生物、化学类）
9-14K·13薪
岗位职责： 1、负责在研项目产品的各项技术工作；2、负责对原材料和产品的安全性和有效性进行临床前评价；3、负责在研产品相关的设备调研论证工作；4、编写产品设计开发过程中相关的技术文件；5、配合完成动物实验工作；6、领导交办的其他工作。
任职要求： 1、硕士及以上学历，生物、化学或者医学相关专业，专业知识扎实。2、较强的创新能力、独立解决问题能力、执行力；3、良好的沟通能力、协调能力，具备团队协作的意识；4、具备一定的英文水平，可熟练阅读英文专业文献资料。
简历投递：登录BOSS直聘搜乐普医疗进行投递
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