
传统新药研发领域长期受困于著名的“双十定律”:需耗时十年、投入十亿美金,研发成功率却不足10%。面对这一世界性难题,张弛以AI为核心工具,牵头搭建覆盖数据获取、算法建模、实验验证全流程的综合技术平台,将高性能计算、深度学习方法与公司在病毒疫苗、抗体药物、重组蛋白制剂等传统优势领域深度融合,构建“算法在前、实验在后、双向迭代”的研发新模式,显著提升了新药研发效率与成功率。

针对肿瘤疫苗“一人一策”的个性化难题,张弛聚焦“肿瘤新生抗原”国际前沿方向,致力于用AI定制个体化治疗性疫苗。他主持开发多套新生抗原智能预测算法与分析软件工具,将深度学习方法引入新生抗原筛选流程,使预测准确率从传统方法的25%大幅跃升至70%。经验证,该算法筛选的新生抗原可有效激活免疫细胞,诱导肿瘤特异性免疫应答,为个体化治疗提供有力支撑。

针对我国糖尿病、肥胖患者基数大、用药需求迫切的现状,张弛带领团队开展AI驱动的多靶点降糖减重药物研究。他提出“计算机先做药物实验”思路,通过深度生成模型模拟候选分子,结合机器学习打分并配套快速验证体系,实现计算与实验的高度耦合。团队从数万候选序列中筛选出优势分子,有望成为有潜力候选药物,相关成果已完成专利布局。

在抗体及抗体偶联药物领域,张弛以AI重塑研发路径,从药物分子整体设计出发,优化新型小分子组件并与抗体偶联,形成候选药物。利用AI预测分子活性,评估理化性质、稳定性及安全风险,从源头上提升候选分子“可开发性”。目前多项候选药物已完成体内外概念性验证,为后续进入更高阶段开发奠定基础。
同时,他牵头建立适配AI制药的高性能计算平台和数据分析流程,推动“算力、算法、数据、实验平台”一体化建设,为公司多条研发管线提供通用方法。开设大模型预训练、生物医药大数据分析等专项课程,助力培养兼具生物医药与人工智能素养的交叉型青年人才,为公司发展储备力量。

深耕科研一线,践行央企使命。
张弛以AI技术重构新药研发路径,
将个人科研追求与央企担当深度融合,
用科研突破践行新时代科研工作者的责任,
为提升我国生物医药
自主创新能力、服务健康中国战略,
书写着青年科研人的坚守与荣光。

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