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近年来，人工智能技术已经深入到各个领域，并极大地改变了我们的日常生活。从战略游戏的AlphaGo到生物结构预测的AlphaFold，人工智能的发展引领了各行各业的创新。而在生物制药领域，AI技术的应用也正在逐步显现其巨大潜力。
AIforDrug团队的带头人、山东大学物理学院的博士生王泽琛介绍道：“我们的团队名字即‘为药物研发服务的人工智能’，这也是我们所专注的方向。”他进一步解释，在当今生物制药的复杂数据环境中，AI技术正成为解析这些数据并推动药物研发的重要工具。
实验室与赛场：从理论走向实践
在谈及此次比赛经历时，王泽琛表达了他们通过真实项目检验AI算法和实验经验的愿望。“过去我们主要是开发算法，很少能直接应用于实际项目。这次比赛让我们认识到，为特定需求设计具体解决方案的重要性，而非一刀切地依赖通用算法，”王泽琛对团队的成长发表了深刻的感受。
此次赛事由上海市科委主办，旨在通过比赛的方式选拔尖端项目。参赛题目针对新型NMDA受体GluN1/GluN3A的研究，期望借助参赛团队的创新方案与实验验证，为解决诸如抑郁症、阿尔茨海默病、癫痫及疼痛等神经系统疾病提供新药研发的基础。
谈到团队的技术优势，王泽琛介绍说：“我们不仅仰赖单一算法，而是进行了多步骤处理。首先，我们通过人工智能对蛋白质和化合物分子的序列信息进行初筛，从原有数据库中的1800万个分子筛选到几万个。然后，对这些分子进行蛋白质-配体复合物结构建模，并使用AI算法预测其结合亲和力。”
作为物理学专业的博士生，王泽琛在建模过程中融入了物理学的思想，他指出：“毕竟，蛋白质与配体的相互作用本质上是一个物理问题，我们在神经网络模型中隐含地体现了这种相互作用能。”这种创新性的算法设计极大地提升了研究成果的可靠性和有效性。
他强调“实际应用需要实验来检验。”对于AIforDrug团队来说，本次赛事不仅是一次检验算法实际效果的机会，也是推动研究向更高水平发展的动力。“我们通过主办方提供的数据库，成功找到一个高活性分子，但若要使其成为实际药物，仍需大量工作。”
惊喜与动力并存
王泽琛用“惊喜”来形容比赛结果。他解释说，这次比赛研究的受体亚型在国际上尚未得到广泛研究，主办方提供了三个数据库，要求参赛团队利用AI算法从中筛选出100个分子。当回忆起比赛的艰辛历程时，王泽琛坦言：“能进前五，确实是我们的幸运。”
此外，王泽琛指出，这次比赛不仅考验了研究能力，更多的是实际应用的经验积累。“过去我们主要在一些公共数据集上测试算法，而这次是在真实项目中进行检验”，他解释道，“即使在学术研究中表现再好，若没有实际应用的成功案例，也是缺乏实质意义的。”
最终，王泽琛表示，这次比赛为他们未来的研究方向提供了新的动力，验证了算法在实际应用中的潜力，也让他们对未来的工作充满信心。
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