2026年8月13日，由中国计算机学会（CCF）与中国药科大学（江苏省科学数据中心智能药学分中心）联合举办CCF走进中国药科大学活动在南京江北新区顺利举行。江苏省科技厅、南京市数据局、南京江北新区有关领导，中国药科大学党委常委、副校长杨勇等出席活动。大会由CCF高级会员、CCF生物信息学专业委员会执行委员，走进高校主办人王晗教授主持，来自政府部门、CCF生物信息学专业委员会、高校院所及产业界的百余位嘉宾齐聚龙王山脚下，共同见证江苏省科学数据中心智能药学分中心正式启动，并围绕科学数据建设、生物信息学与智能药学交叉融合等前沿议题开展深入交流，共同探索数据驱动医药创新与跨界协同发展的新路径。

中国药科大学党委常委、副校长杨勇首先进行了致辞，简要介绍了江苏省科学数据中心智能药学分中心的建设背景与发展定位，指出分中心建设是学校抢占“人工智能+医药”前沿赛道、推动教育科技人才一体化发展的重要布局。

杨勇致辞

随后，CCF高级会员、CCF生物信息学专业委员会执行委员、CCF传播大使，中国药科大学生物医药卓越工程师学院王晗教授主持会议，对CCF生物信息学专业委员会及各位专家学者长期以来的支持表示感谢和欢迎。希望以“CCF走进中国药科大学”为契机，充分发挥CCF在学术交流、人才汇聚和交叉创新方面的优势，围绕智能药学科学数据集共建共享开展深入交流。

王晗主持会议

专家报告阶段，多位来自CCF生物信息学及智能药学领域的权威专家围绕生物信息学、人工智能、科学数据与药物研发等前沿方向作专题报告，分享了各自在科研创新、技术应用和交叉融合方面的最新成果与实践经验。

高琳教授报告

CCF生物信息学专业委员会主任，西安电子科技大学高琳教授基于空间转录组计算方法研究，作了题为《Computational methods for single-cell and spatial transcriptomics》的报告。报告内容围绕单细胞与空间转录组数据分析中的关键科学问题，系统介绍了相关计算方法、技术进展及应用实践，并结合代表性研究成果，探讨了多维组学数据融合分析在解析细胞异质性、空间组织结构及复杂生命过程中的重要作用，为人工智能与生物信息学方法赋能生命科学研究提供了新的思路。

李敏教授报告

CCF生物信息学专业委员会副主任，中南大学李敏教授以《智能药学进展报告》为主题，围绕人工智能技术与药学研究深度融合的发展趋势，系统介绍了智能药学在药物发现、靶点识别、药物设计等方面的研究进展。报告进一步探讨了智能药学面临的数据、算法与应用转化等关键问题，为推动人工智能技术在药学研究中的创新应用和交叉融合提供了重要参考。

智能药学合作共建共享研讨会现场

智能药学领域专家报告阶段，三位来自智能药学及相关交叉领域的专家围绕人工智能赋能药物研发、科学数据分析与智能药学前沿应用等主题作专题报告。

CCF杰出会员、同济大学刘琦教授带来了《Towards low-resource-aware learning of TCR language for cell immunotherapy and beyond》的精彩报告，强调了AI处理组学数据的两大核心挑战分别是高维度和弱标注，对TCR免疫组库数据总结了四大特点，并据此发展AI适配的方法学；

CCF生物信息学专业委员会执行委员，南华大学李春权教授以《转录调控大数据与智能医药转化应用》为题，介绍了转录组调控大数据与生物医学资源平台构建，进一步强调了单细胞多组学数据融合与Cis-Center数据生态，探讨多维生物医学数据的协同分析与价值挖掘；最后，围绕转录调控智能体及智能医药系统研发，展示人工智能赋能生物医学研究与药物研发的创新探索，为推动数据驱动的智能药学研究提供了新的思路；

CCF专业会员，湖南大学刘益萍教授进行了《人工智能驱动的分子研究》的报告，针对人工智能技术在分子设计、性质预测、结构解析及药物研发等方面的应用展开系统介绍。报告结合相关研究进展与典型案例，并重点探讨了未来大规模电子密度数据集、基于视觉自监督的小分子基础模型、视觉感知DNA大模型等多种方向研究进展，报告内容前沿、思路清晰，为理解人工智能与分子科学深度融合的发展趋势提供了新的视角，也为推动智能技术赋能药物研发和生命科学研究带来了有益启发。

三场报告立足不同研究视角，结合各自团队最新研究成果，对人工智能、大数据与药学研究深度融合中的关键科学问题和技术方法进行了深入阐述，内容丰富、观点新颖。

刘琦作报告

李春权作报告

刘益萍作报告

本次活动顺利举行，进一步加强了中国药科大学与CCF生物信息学专业委员会及相关领域专家学者之间的交流，充分发挥了CCF在学术引领、专家汇聚和学科交叉方面的优势，为智能药学、科学数据与人工智能深度融合搭建了良好平台。通过专题报告与深入研讨，参会师生进一步了解了生物信息学、人工智能与智能药学领域的前沿进展，拓展了科研思路与学术视野。未来，学校将继续深化与CCF及相关专家团队的交流合作，持续推进智能药学科学数据建设与学科交叉融合，为科研创新和人才培养注入新动能。