報告時間：2023年10月13日上午10：00-11：30

報告地點：騰訊會議：699-140-390

報告摘要：增效藥物組合能夠有效針對多基因,、多因素調控的復雜疾病,，影響多個靶點,、多個亞群或多種疾病,；可以有效提高療效,，增強治療效果；可以在藥效不變的前提下,，降低藥物劑量,，從而減少藥物毒性和副作用；同時可以延緩抗藥性的發(fā)生,。利用生物信息學的方法構建增效藥物組合預測模型能夠有效降低增效藥物組合篩選的盲目性,。然而錯誤的組合用藥可能導致不良藥物相互作用。傳統(tǒng)的識別藥物相互作用的方法主要依賴于生物臨床試驗等手段,。隨著生物醫(yī)學數據的不斷積累,，計算方法能夠低成本、大規(guī)模,、快速高精度地預測藥物相互作用,。在早期的研究中，研究者們主要關注于預測藥物之間是否可能產生不良藥物相互作用,。然而,，這種二元預測難以揭示相互作用的藥物在體內藥理反應方面產生相互影響的內在機制，推斷潛在藥物相互作用類型對于探索不良藥物相互作用背后的機制更有幫助,。因此研究者們逐漸將目光轉向藥物相互作用類型預測研究,。我將報告我們團隊這些年來在基于智能算法的增效藥物組合預測和藥物相互作用類型預測上的一點研究進展和成果。

報告人簡介：

陳興,，江南大學教授,、博導，2019-22連續(xù)四年當選科睿唯安全球高被引科學家,，2020-22連續(xù)三年當選愛思唯爾中國高被引學者,，連續(xù)多年入選斯坦福大學發(fā)布的全球前2%頂尖科學家“終身科學影響力”榜單和全球排名前十萬科學家，江蘇省333高層次人才培養(yǎng)工程培養(yǎng)對象,，江蘇省六大人才高峰高層次人才,，教育部學科評估專家，江蘇省生物信息學學會（籌）副理事長,，中國工業(yè)與應用數學學會數學生命科學專業(yè)委員會秘書長,，中國計算機學會杰出會員，中國生物信息學學會（籌）多組學與整合生物學專業(yè)委員會常務委員,，江蘇省生物醫(yī)學工程學會生物信息學專業(yè)委員會副主任,，江蘇省雙創(chuàng)團隊核心成員。中科院一區(qū)雜志Briefings in Bioinformatics執(zhí)行編輯，中科院一區(qū)雜志IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics等五家SCI雜志副主編,，中科院一區(qū)雜志Computers in Biology and Medicine等九家SCI雜志編委,，PLoS Computational Biology雜志特約副主編。以一作或通訊發(fā)表SCI論文100余篇,，以一作或通訊在Bioinformatics,、PLoS Computational Biology、Briefings in Bioinformatics,、Nucleic Acids Research四大生物信息主流期刊發(fā)表論文35篇,，論文被引共計13900余次，15篇論文入選最新一期ESI高被引論文,，H-因子為58,。獲教育部高等學校科學研究優(yōu)秀成果獎自然科學獎二等獎（排名第3）,、江蘇省科學技術獎三等獎（排名第1）,、中國自動化學會自然科學獎二等獎（排名第1）、中國自動化學會自動化與人工智能創(chuàng)新團隊獎（排名第2）,、江蘇省教育教學與研究成果獎一等獎（排名第1）,、江蘇省高等學校科學技術研究成果獎二等獎（排名第1）等榮譽,，主持國家自然科學基金重大研究計劃培育項目,、面上項目、青年基金,、江蘇省高層次人才項目等,。

信息科學技術學院

2023年10月7日