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AI + 计算化学

人工智能辅助药物设计实验室

我们致力于利用人工智能与计算化学方法,加速药物发现与设计流程。通过深度学习、分子模拟与大数据分析,推动创新药物研发。

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Research

研究方向

围绕靶点识别、分子表征、虚拟筛选与实验验证,建立可复用的药物设计工作流。

基于人工智能的药物设计

利用深度学习和机器学习方法,加速候选药物的筛选与优化,提高药物设计的效率和准确性。

计算化学

通过分子模拟和量子化学计算,深入理解药物与靶点的相互作用机制。

计算生物学

整合多组学数据与生物网络分析,系统揭示疾病机制和药物作用通路。

药物化学

结合计算与实验手段,设计和优化具有高活性和良好药代性质的先导化合物。

靶向药物发现

基于靶点结构和功能特征,精准筛选和设计靶向治疗药物。

团队成员

跨学科团队覆盖人工智能、药物化学、结构生物学和平台工程。

BYM

卞月珉

课题负责人

LLJ

李林吉

药物化学研究员

NK

宁坤

硕士研究生

HWJ

韩伟杰

硕士研究生

QLJ

乔龙江

硕士研究生

YXJ

叶行健

硕士研究生

ZCJ

张春杰

硕士研究生

IRH

伊若晗

硕士研究生

HSY

何斯宇

硕士研究生

TYX

汤宇鑫

硕士研究生

LJ

刘嘉

硕士研究生

新闻动态

2025-07-26

课题组全员参加第一届大湾区AI智药研讨会

2025-11-08

课题组全员参加上海药学会人工智能药学专委会学术年会

2025-11-16

课题组荣获2025年深圳理工大学AI for Science创新应用大赛铜奖

平台开放

开始一次可追踪的虚拟筛选任务

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