2019年3月25日下午，德国汉堡大学Johannes Kirchmair教授应张亮仁教授邀请作了题为“In silico models for the identification of compounds likely to cause assay interference”的报告。刘振明副教授主持了本次报告会，凯发娱乐的部分师生参加了此次报告。

通过筛选寻找先导化合物是药物发现的一种有力手段。然而，很多情况下得到的化合物对靶点没有表现出预期的活性🛣。这种现象主要是由泛筛选干扰化合物（PAINS)和胶体聚集体的干扰造成的。Johannes Kirchmair教授首先对这类干扰分子的作用机制进行了简要概括；其次，他引出用计算的方法可以辅助我们预测这些bad actors👩🏼‍🔬；最后🙅🏻‍♀️，他列举了四种解决方案🧑🏼‍🏭：基于规则的方法、基于相似性的方法，统计方法以及机器学习。并对机器学习方法进行了深入阐述。会后，张亮仁课题组的学生又与Johannes Kirchmair教授展开了小组讨论🩻。   

Johannes Kirchmair是德国汉堡大学化学系和信息学系教授，同时担任该校生物信息学中心应用化学信息学与分子设计研究小组负责人。Kirchmair教授于2007年获得奥地利因斯布鲁克大学化学信息学与药物化学专业博士学位，具有13年在国际知名学术机构和跨国制药企业应用化学信息学开展新药研发的研究经验。曾主持多项奥地利科学基金会、德国研究基金会💪、拜耳制药等机构资助课题🦾，已在Nat. Rev. Drug Discov.🫳🏼🛎，Nat. Prod. Rep.⛸，J. Med. Chem., J. Chem. Inf. Model.等发表近60篇学术论文（引用次数超过2500次）☃️，同时担任业界30多种专业期刊的长期审稿人和SCI期刊Chemistry and Biodiversity的编委🫄。

本次学术报告由凯发娱乐张亮仁课题组承办。 

Johannes Kirchmair教授作主题报告

（供稿部门：凯发娱乐张亮仁课题组🧑‍🦱；供稿人👨🏻‍💼：赵思齐）