首届全球AI药物研发算法大赛，是由清华大学药学院、百度飞桨、百度智能云和临港实验室共同主办，并得到中国药学会等单位大力支持的一项全球性技术创新大赛。旨在借助百度飞桨在生物计算方向上的算法优势，通过AI Studio平台，探索AI+药学领域前沿技术，挖掘和培育优秀人才。上线一个月以来，吸引了来自全国200余所高校、100余企业的500余支队伍、600余名选手参加。
赛题背景
新冠病毒（SARS-CoV-2）自从其首次爆发以来，迅速成为全球关注的焦点。为了抵御新冠病毒的攻击，了解病毒的复制和感染机制至关重要。主蛋白酶（main protease， 简称M pro）是新冠病毒的关键酶，负责在感染过程中剪切病毒产生的蛋白质前体，促进病毒的复制。 主蛋白酶因其在病毒生命周期中的关键作用，成为潜在的治疗靶点。抑制该酶的活性可以有效干扰病毒的复制过程，从而提供一种潜在的治疗方法。
其中，人工智能的筛选方法，利用机器学习和深度学习技术，分析大量结构和活性数据，从而实现对小分子与主蛋白酶之间相互作用的预测。
本次比赛旨在鼓励参赛者利用人工智能方法，发掘治疗新冠病毒的潜在药物。
赛题链接
https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/1012/0/introduction
赛段设置
赛题任务解析
初赛阶段
大赛提供小分子对新冠病毒主蛋白酶的抑制活性数据，参赛选手可以使用深度学习、分子对接等方法进行建模，预测小分子抑制主蛋白酶活性的概率。
即给定分子(SMILES)，预测抑制主蛋白酶活性的概率。
复赛阶段
大赛提供小分子在Caco细胞上抑制新冠病毒复制的活性数据，参赛选手需要基于PaddlePaddle进行模型的设计和训练，预测小分子在Caco细胞上抑制新冠病毒复制的概率。
即给定分子(SMILES)，预测Caco细胞上抑制新冠病毒复制的概率。
评估指标
本次比赛选用AUC(ROC曲线下面积)和AP（PR曲线下面积）的平均值作为评估指标。
Baseline链接
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/6251614?sUid=83027&shared=1&ts=1685016258784
赛题培训
7月1日（本周六）晚七点，入门培训来了！为了帮助更多新同学了解和入门比赛，本次培训特邀清华大学药学院研究员、博士生导师田博学、清华大学药学院博士生陈靖轲、百度飞桨Jungle老师担任讲师！带领同学们深入了解本次赛题任务的产业背景、赛题任务和破题技巧，逐行理解baseline的全流程代码！
田博学
清华大学药学院研究员，博士生导师
主要从事计算化学和计算生物学相关研究
陈靖轲
清华大学药学院博士生
零基础入门，一举通关比赛任务！
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