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首届AI+类器官：药物非临床研究技术进阶与实战专题会（线上网络直播）

会议时间： 2026-01-17 至 2026-01-18结束

会议地点：中国线上网络直播（详情咨询客服--收费会议）

主办单位：主办方：中国化工企业管理协会医药化工专业委员会、药成材信息技术（北京）有限公司

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会议介绍

各有关单位：

在生物医药产业迈向精准化、智能化、高效化的今天，药物非临床研究正经历一场深刻的变革——传统实验模型的局限性日益凸显，而人工智能（AI）与类器官技术的深度融合，正在重塑从靶点发现到药效验证的全链条研究范式。作为连接基础研究与临床转化的关键桥梁，非临床研究的效率与准确性，直接决定了新药研发的成功率与成本效益。在此背景下，“2026 AI+类器官：药物非临床研究技术进阶与实战专题会”应运而生，旨在汇聚行业智慧，推动技术创新与实战能力的双向突破。

时代机遇：AI与类器官的“双轮驱动”

近年来，类器官技术凭借其高度仿真的组织微环境、可调控的遗传背景及高通量筛选潜力，成为替代传统动物模型、细胞系的核心工具，尤其在肿瘤、神经退行性疾病、代谢性疾病等领域展现出不可替代的优势。与此同时，AI技术的爆发式发展，为海量生物数据的挖掘、复杂机制的解析、实验设计的优化提供了“智能引擎”——从基于图像识别的细胞表型分析，到基于多组学数据的靶点预测，再到虚拟仿真下的药效模拟，AI正在将类器官研究的“经验依赖”转向“数据驱动”，大幅缩短研发周期、降低试错成本。两者的结合，不仅是技术层面的互补，更是非临床研究从“描述性”向“预测性”“精准性”跃迁的关键契机！为此我们将于2026年1月17日至18日在线上举办“首届AI+类器官：药物非临床研究技术进阶与实战专题会”，详细通知如下，请各单位积极选派人员参加。

会议日程

Day 1：基础理论与技术融合

模块1：药物非临床研究与类器官技术基础

1.1 药物非临床研究的核心需求与挑战

药物研发流程概述（临床前→临床）

传统非临床研究（动物模型、细胞系）的局限性（种属差异、成本高、周期长）

类器官技术的优势：人源化、高仿生性、可重复性

1.2 类器官技术核心原理与制备

类器官定义：结构/功能模拟体内器官的三维培养体系

关键技术：干细胞诱导分化、支架材料（水凝胶/微流控）、培养基优化

常见类器官类型（肝、肾、肠、肿瘤等）及其在药物非临床中的应用场景

类器官质量控制：形态学、标志物表达、功能验证（如代谢酶活性）

1.3 AI技术在药物非临床中的角色

AI在药物研发中的典型应用（靶点发现、分子设计、ADMET预测）

类器官研究中的数据痛点：多组学数据（影像、转录组、表型）的复杂性

AI赋能方向：类器官图像分析、药效/毒性预测模型、实验方案优化

模块2：AI与类器官的技术融合路径

2.1 类器官数据的采集与标准化

数据采集工具：高内涵成像（HCI）、单细胞测序、微流控传感器

数据标准化挑战：批次效应、跨平台兼容性

2.2 AI算法在类器官研究中的应用

计算机视觉：类器官形态学自动识别（分割、计数、异常检测）

机器学习：药效/毒性分类模型（随机森林、XGBoost）、回归模型（剂量-反应关系）

深度学习：卷积神经网络（CNN）处理类器官影像、图神经网络（GNN）整合多组学数据

案例演示：基于AI的类器官药物敏感性预测（如肿瘤类器官对化疗药响应）

2.3 虚拟类器官与数字孪生技术

虚拟类器官：通过数学模型模拟类器官生长与药物作用

数字孪生：整合类器官实验数据与AI模型，构建动态预测系统

应用场景：药物筛选优先级排序、毒性预警

Day 2：实践应用与前沿趋势

模块3：AI+类器官的非临床研究实战

3.1 实验设计与技术整合流程

从需求到落地的步骤：靶点选择→类器官模型构建→AI模型训练→验证迭代

关键参数优化：类器官成熟度、药物暴露条件（浓度/时间）、AI模型输入特征筛选

3.2 典型应用场景详解

药效评价：肿瘤类器官药敏测试（PDX模型替代）、中药复方多成分协同作用分析

毒性预测：肝类器官代谢毒性（CYP450活性监测）、肾类器官损伤标志物（KIM-1）

机制研究：AI关联类器官基因表达与药物表型（如耐药相关通路挖掘）

3.3 实操演示

工具示例：使用ImageJ+Python脚本实现类器官面积自动测量

模型训练：基于公开数据集（如L1000）构建简单药效预测模型

模块4：AI+类器官核心技术深度解析

4.1 类器官构建与表征的高级技术

4.1.1 复杂类器官构建技术

3D生物打印：定制化支架设计（如肝小叶结构）、多细胞共打印（肝实质+胆管细胞）

微流控芯片集成：器官芯片（Organ-on-a-Chip）与类器官联用（如“肠-肝轴”共培养）

长期培养维持：干细胞自我更新调控（Wnt/Notch信号通路优化）、营养梯度设计

4.1.2 高精度表征技术

空间多组学：空间转录组（Visium）定位类器官功能区（如肿瘤类器官异质性区域）

功能动态监测：微电极阵列（MEA）记录类器官电生理活动（神经类器官）、代谢流分析（Seahorse XF）

自动化质控：AI驱动的形态学+功能指标批量评估（如类器官成熟度评分卡）

4.2 AI模型开发与优化的关键技术

4.2.1 类器官数据的AI预处理

影像数据增强：旋转/裁剪/噪声注入（解决小样本过拟合）、三维重建（从切片影像到立体结构）

多组学数据对齐：单细胞RNA-seq与影像特征的时空匹配（如基因表达热点与类器官病灶区域关联）

缺失值填补：基于GAN的生成式填补（针对低丰度蛋白组数据）

4.2.2 模型架构选择与优化

小样本场景：迁移学习（预训练模型如ResNet-50微调类器官影像）、元学习（MAML算法快速适配新类器官类型）

多任务学习：联合预测药效+毒性（共享底层特征提取层，分支输出不同任务）

可解释性实现：Grad-CAM可视化影像关注区域、SHAP值解析基因/代谢物贡献度

4.2.3 案例实操：从0到1构建类器官药敏预测模型

工具链：Python（PyTorch/TensorFlow）+ 类器官影像数据集（如HCA的肿瘤类器官库）

步骤：数据标注→模型训练（CNN+注意力机制）→性能评估（AUC/准确率）→结果可视化

4.3 多模态数据整合与智能分析

4.3.1 多源数据融合策略

数据类型：影像（形态）、组学（转录/蛋白）、电生理（功能）、临床（患者响应）

融合模型：图神经网络（GNN）构建“类器官-药物-基因”关联图谱、Transformer跨模态注意力机制

4.3.2 智能分析场景

耐药机制挖掘：AI关联类器官动态影像（如细胞迁移轨迹）与耐药基因表达时序变化

复方药物协同效应：多成分浓度-响应曲面建模（AI识别最优配比）

工具演示：使用Neo4j构建类器官知识图谱，关联药物、靶点、毒性通路

4.4 自动化与高通量技术应用

4.4.1 硬件自动化

液体处理机器人：96/384孔板类器官铺板、药物梯度稀释（误差<2%）

自动化成像系统：高内涵筛选（HCS）平台（如PerkinElmer Opera Phenix）实现全孔扫描+实时分析

4.4.2 AI驱动的流程优化

实验设计自动化：贝叶斯优化算法动态调整药物浓度/时间点（减少无效实验）

异常检测：实时监控类器官培养状态（如污染、死亡），AI预警并触发干预

会议嘉宾

授课老师：美迪西生物医药彭双清团队演讲。协会特聘专家。

彭双清教授：美迪西生物医药首席科学官，军事医学科学院研究员、博士生导师。长期从事新药创制临床前研究，承担国家GLP技术平台建设，主持与承担国家科研课题40余项, 包括973课题、863项目及国家“重大新药创制”科技专项等。发表科研论文300余篇，主编参编专著13部。获国家及省部级科技奖12项。获国务院政府特殊津贴、军队杰出人才岗位津贴、中国科协全国优秀科技工作者荣誉称号、中国毒理学杰出贡献奖。培养硕士、博士及博士后90多名。兼任国家食品药品监督管理局新药审评专家、医疗器械审评专家及ETAP副主编等学术职务。

主办及参与单位

主办方：中国化工企业管理协会医药化工专业委员会、药成材信息技术（北京）有限公司

参会费用

会务费：4000元/单位（会务费包括：研讨、电子版资料、电子版证书、一年视频回放等）；（为了给企业节约学习成本及方便工作安排可以投屏全员观看+视频回看一年）

联系方式

联系人：高老师

电话：15376602038（微信同号）

座机：0535-2122191

邮箱：ctc@www.sqrdapp.com

Q Q ：3416988473

行业标签：首届AI+类器官：药物非临床研究技术进阶与实战专题会企业管理体系非临床研究生物医药产业医药产业

职能标签：化工企业化工专业

知识点：类器官药物非临床研究技术培养基营养动物标准生物研发检测干细胞热点标准化控制实验设计成本监测优化评估开发医药线上网络质量控制中药化工验证材料智能化传感器测量毒性生物医药遗传临床噪声临床研究实验数据代谢物数学模型酶流程优化环境医药化工药物研发人工智能新药研发器官芯片 3D生物打印梯度稀释误差关联图细胞单细胞多组学监控肿瘤基因样本性能评估预处理性能数据采集质量定位信息技术结构工具建模代谢制备蛋白自动化实操提取筛选污染微流控芯片质控数字孪生数据类型 AI技术 AI 自动识别可视化基因表达培养基优化功能临床转化单细胞测序蛋白组器官分子设计案例技术成分微流控流程数据整合功能验证水凝胶

地区：中国

声明：

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