报告题目：机器学习（ML）辅助的活性天然产物全合成与药物修饰

时间：2023年12月01日（周五），下午14：30

报告人：张鹏鹏 研究员（浙江大学）

地点：实验三楼102室

主办单位:化学与分子工程学院

报告摘要：天然产物是新药研发的重要来源,但其合成工作实验周期长、试错成本高。近年来，人工智能领域的发展为复杂问题的解决带来新方法，合成化学和药物化学也迎来新的机遇。在该报告中，我们将阐述通过机器学习模型的开发，用于关键反应的预测和底物的虚拟筛选,进而辅助合成路线设计，得以实现复杂天然产物的高效合成和多样性合成；并利用机器学习模型指导候选药物的结构修饰，快速构建新颖结构的化合物库。

报告人简介：张鹏鹏，博士，浙江大学“百人计划”研究员，国家级优秀青年人才（海外）项目获得者，博士生导师。2013年本科毕业于兰州大学 化学基地班；2018年博士毕业于北京大学，师从于杨震 教授；2018年至2023年在耶鲁大学 Timothy R. Newhouse课题组从事博士后研究。2023年8月加入浙江大学药学院，药物发现与设计研究所，课题组组长。主要针对天然产物合成化学及药物化学开展新方法和新理念的探索，从事的研究包括：天然产物全合成、目标导向的新颖合成方法学开发、以及机器学习模型指导的合成化学和药物化学等。至今已完成或参与10余个天然产物的全合成，相关研究成果以第一作者在Nature Synthesis、J. Am. Chem. Soc.、Angew. Chem. Int. Ed、以及 Chem等高水平期刊发表论文10余篇。