您是否正在为小分子药物发现管道中的数据限制和死胡同而苦苦挣扎？参加本次网络研讨会，了解最新升级的AIDDISON™软件如何利用GOSTAR强大的数据库，帮助药物化学家彻底改变他们的工作流程。

释放高质量数据的力量：访问人工策展的SAR数据来为AI/ML模型提供支持，以实现准确的靶标识别、ADME-Tox预测和多参数优化。

克服数据障碍：利用直观的工具和灵活的数据集成选项，为中小型实验室提供公平的竞争环境。

设计更智能，而不是更困难：在从头设计过程中预测合成可及性并优化逆合成路线，从而节省宝贵的时间和资源。

定制您的工作流程：根据您的独特需求个性化平台，使用您自己的数据增强其ML模型，或定制虚拟化学空间以进行有针对性的发现。

加入我们，了解人工智能和高质量数据的强大组合如何彻底改变您的药物发现之旅。

演讲嘉宾

NormanAzoulay
Excelra科学产品总监

NormanAzoulay是一位经验丰富的科学产品领导者，分别在卫斯理大学和哈佛大学获得神经科学和生物学学位，在爱思唯尔（Elsevier）和ADP等公司拥有超过13年的跨领域工作经验。

他在Excelra担任科学产品总监，领导产品部门，其中包括Excelra的旗舰SAR数据库GOSTAR。他专注于构建数据驱动型解决方案，为药物发现和开发提供支持，并推动制药生物技术领域的人工智能/ML创新。Norman擅长识别未满足的客户需求和市场机遇，并擅长将这些见解转化为尖端产品，以满足客户的新需求并推动行业创新。

AshwiniGhogare
药物研发部人工智能和自动化负责人

AshwiniGhogare是德国达姆施塔特默克公司全球科技集团人工智能和自动化药物发现部门的负责人，负责建立人工智能驱动的药物发现和自动化产品组合，作为生命科学和医疗保健领域的内部创业项目。Ashwini是变革性药物发现技术领域的领导者，在软件开发、新企业孵化和软件产品销售方面拥有丰富的经验。

此前，Ashwini领导了多项战略计划，以确定用于药物发现应用的变革性人工智能技术，并成功构建和推出了新的人工智能药物设计解决方案AIDDISON™。

讲座时间
1月31日（周三）
北京时间23:00
美国东部标准时间上午10:00

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责任编辑：白芨

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