香港大學副教授張清鵬博士來我校作題為“Biology-inspired machine learning approach to characterizing the mechanism of drug action” 的學術報告
2024年5月2日上午，香港大學副教授張清鵬博士應邀在匯智樓N52會議室作題為 “Biology-inspired machine learning approach to characterizing the mechanism of drug action”的前沿學術報告，報告會由人工智能藥物發現中心主任唐海誼教授主持。
唐教授首先介紹了張清鵬博士的背景。張清鵬博士於2023年8月加入香港大學，之前在香港城市大學數據科學學院擔任副教授。他在亞利桑那大學獲得博士學位，並在倫斯勒理工學院計算機科學系從事博士後研究。此外，張博士是IEEE高級會員，同時擔任BMJ Mental Health、IEEE TITS和IEEE TCSS的副主編。
在本次報告中，張清鵬副教授重點介紹了他們團隊的最新研究成果，採用基於網絡的機器學習方法來表徵藥物作用機理(MODA)分析一個全面捕捉基因、蛋白質和化學物之間複雜高維分子相互作用的生物網絡。張清鵬副教授介紹這種方法在預測MODA方面優於目前的領先機器學習基準以及能夠識別出與臨床證據一致的關鍵路徑，並解釋這些路徑如何揭示藥物作用的基礎生物機制。此外， 張清鵬副教授還介紹了目前研究中他們遇到的一些具有挑戰性的工作，包括如何提高模型的可解釋性以及如何借鑒生物學的啟發開發出更具解釋性的深度神經網絡模型，如BioXNet。
本次報告會為師生們呈現了一場乾貨滿滿、精彩紛呈的學術盛宴。師生們表示，藥物發現是一個充滿挑戰和高成本的過程，需要深入瞭解藥物作用機理。張清鵬副教授團隊的研究為藥物發現提供了一種全新的可解釋的人工智能視角，有望促進新藥的開發和研究。這項研究為藥物領域帶來了重要的突破，並為未來的藥物研究和開發提供了有力支持。