为进一步深化药学院师生对大数据药物科学的认识，了解人工智能与生物医药学科交叉进展，提升国际视野，7月12日药学院邀请了杜兰大学医学院生物医学信息学和基因组学中心朱浩教授为师生作题为“可解释的人工智能：化学毒性和药物安全评估的数据驱动和机制建模”的学术讲座。本次讲座活动由副院长解伟主持。首先院长徐一新代表全院师生对朱教授远道而来表示热烈欢迎，同时对朱教授的个人经历、学术背景及讲座内容进行简要介绍。朱教授善于利用机器学习、深度学习和大数据技术开发化学信息学预测模型，基于公共大数据和分子结构信息来预测化学物质的效能和毒性；主持多个由美国国家卫生研究院和美国国家科学基金会资助的科研项目，发表近100篇同行评议期刊文章和10部专著，总引用超过7500次（h指数47）。
长期以来，新化合物的安全性评估往往依赖于昂贵且耗时的动物试验。计算毒理学是一种有前景的替代方法，其是利用机器学习和深度学习技术来预测化学品的潜在毒性。朱教授结合机器学习、深度学习和大数据技术开发化学信息学预测模型的研究进展和团队研究成果，为大家系统全面地介绍了可解释机器学习的建模框架，毒性特征数据，模型解释方法以及可解释机器学习开发中使用的毒性知识库。最后他强调：利用可解释机器学习进行大数据挖掘、分析和机制建模将推动大数据时代的人工智能发展，为未来的计算化学毒理学铺路，并将对药物安全性评价产生重大的影响。
参与座谈的青年教师就药物代谢对药物毒性预测的影响、公共数据库及神经网络模型等问题与朱教授进行了深入交流。徐一新就“人工智能+药学”复合型人才的培养路径问题与朱教授进行了探讨，双方就国际合作办学及国际联合实验室达成初步合作意向。本次讲座活动是学院首次关于“智能药学”的专题讲座，为师生开拓新视野，并有效扩展师生的科研思路，也为未来学科方向“大数据药学”注入了发展新动力。（解伟）
