講座邀約：加速AI驅動的藥物發(fā)現，破解研發(fā)數據困局

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據——高質量、結構化、可信賴的數據才是加速新藥發(fā)現的關鍵引擎。盡管公共數據庫數量激增，但碎片化、噪聲大、覆蓋不全等問題，正讓越來越多的AI制藥團隊轉向專業(yè)策展數據源，以避免“垃圾進，垃圾出”的模型陷阱。

您是否面臨以下挑戰(zhàn)：
數據散落在專利、期刊與網站中，難以整合？
公共數據集噪聲大、不一致，影響模型性能？
花費大量時間整理SAR信息，卻仍無法獲得全面洞察？
加入我們，深入了解如何通過高質量、高覆蓋、高多樣性的專業(yè)數據庫——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)過程中面臨的挑戰(zhàn)，特別是在數據管理、獲取和利用方面的問題。同時演示GOSTAR精選數據如何提供全面、高質量的SAR數據來支持藥物發(fā)現項目，并分享AI/ML驅動的藥物設計，加速制藥和生物技術創(chuàng)新的真實案例。

講座主要內容：

• 不同角色（項目負責人、數據科學家、發(fā)現化學家）在AI藥物發(fā)現中面臨的核心數據痛點與解決思路；

• GOSTAR如何從全球專利、頂級期刊中手動整理和校驗數據，覆蓋超1100萬化合物與3600萬實驗數據點；

• 為何全球頂尖制藥企業(yè)與AI藥物研發(fā)團隊選擇GOSTAR訓練AI模型；

• 真實案例：靶點識別、藥物重定位與ADMET預測中的成功應用；

• GOSTAR與ChEMBL，BindingDB等公共資源的關鍵差異。

時間：2026年1月29日(周四) 15:00-16:00

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