讲座邀约：加速AI驱动的药物发现，破解研发数据困局

在AI重塑药物研发的今天，算法已不再是最大的瓶颈；真正制约创新速度的是可用的数据——高质量、结构化、可信赖的数据才是加速新药发现的关键引擎。尽管公共数据库数量激增，但碎片化、噪声大、覆盖不全等问题，正让越来越多的AI制药团队转向专业策展数据源，以避免“垃圾进，垃圾出”的模型陷阱。

您是否面临以下挑战：
数据散落在专利、期刊与网站中，难以整合？
公共数据集噪声大、不一致，影响模型性能？
花费大量时间整理SAR信息，却仍无法获得全面洞察？
加入我们，深入了解如何通过高质量、高覆盖、高多样性的专业数据库——GOSTAR，赋能药物研发全流程！

在本次讲座中，Xander Wei将和大家一起探讨药物研发过程中面临的挑战，特别是在数据管理、获取和利用方面的问题。同时演示GOSTAR精选数据如何提供全面、高质量的SAR数据来支持药物发现项目，并分享AI/ML驱动的药物设计，加速制药和生物技术创新的真实案例。

讲座主要内容：

• 不同角色（项目负责人、数据科学家、发现化学家）在AI药物发现中面临的核心数据痛点与解决思路；

• GOSTAR如何从全球专利、顶级期刊中手动整理和校验数据，覆盖超1100万化合物与3600万实验数据点；

• 为何全球顶尖制药企业与AI药物研发团队选择GOSTAR训练AI模型；

• 真实案例：靶点识别、药物重定位与ADMET预测中的成功应用；

• GOSTAR与ChEMBL，BindingDB等公共资源的关键差异。

时间：2026年1月29日(周四) 15:00-16:00

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