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培训班”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。

　　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培训班”，详细通知如下，请各人生就是博官方平台单位积极选派人员参加。

　　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

　　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

　　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）

　　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

　　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）

　　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）

　　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）

　　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

　　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

　　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

　　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。

　　会务费：4000元/单位（会务费包括：培训、研讨、 电子版资料、电子版培训证书、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）

　　本次会议限额100家企业参加，扫描下方二维码或者点击“”，登记信息后，会务人员将与您沟通培训相关细节。

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