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这是一场对于何如加速生物药研发的共享。来自诺华生物医学筹议中心的Glen Spraggon博士，将率领群众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）的立异性推崇，再到东说念主工智能和机器学习在生物药物建立中的利用。

您将了解到这些高分散率结构器具何如匡助咱们更好地认识生物药和生物制剂，以及在诺华的研发历程中，像冷冻电镜等结构器具何如赋能并加速研发历程。

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Glen Spraggon博士在牛津大学得到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聚的分子基础进行博士后筹议。之后，他加入了诺华筹议基金会的基因组学筹议所（GNF），建立用于高通量结构测定的策划、工程和履行表率。在GNF时间，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，基于结构联想进行履行和策划表率的整合和利用。现在，Glen在诺华位于圣地亚哥的生物制剂研发中心担任扩充主任，引导一个名为“结构、生物信息学和数据科学”的全球团队。该团队尽力于利用结构和策划技巧来建立创新的生物调养药物。

冷冻电镜（Cryo-EM）在当年10到15年中取得了权贵推崇，被称为分散率立异。这一技巧极地面赞助了电子显微镜的分散率，简略与X射线晶体学相忘形。早期的铁心包括生物样品对电子辐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因此得到了2017年诺贝尔化学奖。冷冻电镜仅需微量样品，能在短时候内获取高分散率图像，尤其适用于不需要晶体的复杂结构分析。

通过东说念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，他的履行室不仅在筹议预测，也在筹议使用生成性AI表率生成适用的卵白质，进一步激动了从结构生成到功能预测的合座联想轮回。

在生物药研发方面，技巧不休精进，激动研发过程的不休优化。但愿通过这次线上课程的共享，简略给到群众基于结构的生物药物建立一个合座的想法，并进一步匡助群众厘清各式器具的关连，以及对将来研发技巧的瞻望。

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