在AI重塑藥物研發(fā)的今天，算法已不再是最大的瓶頸；真正制約創(chuàng)新速度的是可用的數(shù)據(jù)——高質(zhì)量、結(jié)構(gòu)化、可信賴的數(shù)據(jù)才是加速新藥發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵引擎。盡管公共數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)量激增，但碎片化、噪聲大、覆蓋不全等問(wèn)題，正讓越來(lái)越多的AI制藥團(tuán)隊(duì)轉(zhuǎn)向?qū)�業(yè)策展數(shù)據(jù)源，以避免“垃圾進(jìn)，垃圾出”的模型陷阱。

您是否面臨以下挑戰(zhàn)：
數(shù)據(jù)散落在專利、期刊與網(wǎng)站中，難以整合？
公共數(shù)據(jù)集噪聲大、不一致，影響模型性能？
花費(fèi)大量時(shí)間整理SAR信息，卻仍無(wú)法獲得全面洞察？
加入我們，深入了解如何通過(guò)高質(zhì)量、高覆蓋、高多樣性的專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)——GOSTAR，賦能藥物研發(fā)全流程！

在本次講座中，Xander Wei將和大家一起探討藥物研發(fā)過(guò)程中面臨的挑戰(zhàn)，特別是在數(shù)據(jù)管理、獲取和利用方面的問(wèn)題。同時(shí)演示GOSTAR精選數(shù)據(jù)如何提供全面、高質(zhì)量的SAR數(shù)據(jù)來(lái)支持藥物發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目，并分享AI/ML驅(qū)動(dòng)的藥物設(shè)計(jì)，加速制藥和生物技術(shù)創(chuàng)新的真實(shí)案例。

講座主要內(nèi)容：

• 不同角色（項(xiàng)目負(fù)責(zé)人、數(shù)據(jù)科學(xué)家、發(fā)現(xiàn)化學(xué)家）在AI藥物發(fā)現(xiàn)中面臨的核心數(shù)據(jù)痛點(diǎn)與解決思路；

• GOSTAR如何從全球?qū)＠�、頂�?jí)期刊中手動(dòng)整理和校驗(yàn)數(shù)據(jù)，覆蓋超1100萬(wàn)化合物與3600萬(wàn)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)點(diǎn)；

• 為何全球頂尖制藥企業(yè)與AI藥物研發(fā)團(tuán)隊(duì)選擇GOSTAR訓(xùn)練AI模型；

• 真實(shí)案例：靶點(diǎn)識(shí)別、藥物重定位與ADMET預(yù)測(cè)中的成功應(yīng)用；

• GOSTAR與ChEMBL，BindingDB等公共資源的關(guān)鍵差異。

時(shí)間：2026年1月29日(周四) 15:00-16:00

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