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这是一场对于如何加速生物药研发的共享。来自诺华生物医学扣问中心的Glen Spraggon博士，将率领内行穿越结构生物的发展历程，从X射线晶体学到冷冻电镜（Cryo-EM）的立异性发扬，再到东谈主工智能和机器学习在生物药物成立中的期骗。

您将了解到这些高诀别率结构器具如何匡助咱们更好地理会生物药和生物制剂，以及在诺华的研发进程中，像冷冻电镜等结构器具如何赋能并加速研发进程。

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Glen Spraggon博士在牛津大学取得分子生物物理学博士学位，随后在加州大学圣地亚哥分校围绕纤维卵白原团员的分子基础进行博士后扣问。之后，他加入了诺华扣问基金会的基因组学扣问所（GNF），成立用于高通量结构测定的计较、工程和本质设施。在GNF时代，Glen被晋升为基于结构的药物发现部门主任，专注于在生物制剂方面，基于结构盘算推算进行本质和计较设施的整合和期骗。现在，Glen在诺华位于圣地亚哥的生物制剂研发中心担任引申主任，换取一个名为“结构、生物信息学和数据科学”的全球团队。该团队勤劳于期骗结构和计较时期来成立创新的生物调整药物。

冷冻电镜（Cryo-EM）在畴昔10到15年中取得了显赫发扬，被称为诀别率立异。这一时期极地面进步了电子显微镜的诀别率，大概与X射线晶体学相比好意思。早期的递次包括生物样品对电子发射的敏锐性和低对比度问题，现已通过制作玻璃化冰样冷冻保护样品和新电子径直探伤器的使用，Jacques Dubochet、Joachim Frank和Richard Henderson因此取得了2017年诺贝尔化学奖。冷冻电镜仅需微量样品，能在短时期内获取高诀别率图像，尤其适用于不需要晶体的复杂结构分析。

通过东谈主工智能和机器学习，单颗粒图像的对皆和重构变得愈加高效。AlphaFold的出现，让基于序列在原子水平上生成卵白质模子成为可能。本年的诺奖得主之一，David Baker，他的本质室不仅在扣问预测，也在扣问使用生成性AI设施生成适用的卵白质，进一步鞭策了从结构生成到功能预测的举座盘算推算轮回。

在生物药研发方面，时期不断精进，鞭策研发过程的不断优化。但愿通过这次线上课程的共享，大概给到内行基于结构的生物药物成立一个举座的宗旨，并进一步匡助内行厘清各式器具的联系，以及对畴昔研发时期的推断。

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