在近日落下帷幕的2019年度“吴文俊人工智能科学技术奖”评选中，由清华大学交叉信息研究院曾坚阳研究团队主要承担的“基于机器学习的生物数据分析和药物发现”项目，荣获“吴文俊人工智能自然科学奖”三等奖。“吴文俊人工智能科学技术奖”由中国人工智能学会发起主办，以我国智能科学研究的开拓者和领军人、首届国家最高科学技术奖获得者吴文俊先生命名，自2011年设立以来，被誉为“中国智能科学技术最高奖”。

我院曾坚阳研究团队主要承担的“基于机器学习的生物数据分析和药物发现”项目利用近年来蓬勃发展的人工智能和机器学习技术，解决了生命科学和药物研发领域的一系列重要问题。其中，项目所开发的药物靶点重定位模型，能够有效整合大规模异构网络数据，为药物作用靶点提供精确预测，大大缩短了新药的研发时间。此外，项目在基因组学研究与大分子结构建模领域也取得了一系列重要的成果，开创性地通过深度神经网络整合RNA多级结构，准确解析RNA结合蛋白的调控代码，开创性地通过贝叶斯推理和流形学习方法整合物理能量与影像测量，实现基因组三维结构的准确建模。这些成果一方面为生命科学领域的基础研究提供了有效工具，另一方面也对人工智能和生物医药领域的合作和发展起到了重要的意义和深远的影响。该项目的合作完成单位还包括清华大学生命学院的李雪明团队和华中科技大学的夏天团队。

图1.研究团队主要科学发现

【人物简介】曾坚阳，清华大学长聘副教授，主要研究领域包括计算生物学、机器学习、大数据。在国际核心期刊和会议上发表论文50余篇，近5年发表论文30余篇、影响因子总和超过180 (2017年IF，下同),其中通讯作者论文影响因子总和超过130(7篇IF>10,14篇IF>5)。曾坚阳有11篇论文被计算生物学国际顶级会议RECOMB和ISMB接收为口头报告论文，多次在计算生物学领域和人工智能的国际一流会议ISMB、RECOMB、IJCAI上担任程序委员会委员。曾获得PDCAT 2015最佳论文奖，其三维基因组研究成果被生物信息学核心期刊Genomics,Proteomics and Bioinformatics评为2018年度“中国生物信息学十大进展”。

图2.研究团队照片

链接： http://www.wuwenjunkejijiang.cn/wj/news.aspx?pkid=14026&tid=13390