学术讲座｜单一兵教授 Atomistic simulations of protein-small molecule and protein-protein interactions in structural biology and drug discovery

2025年07月03日

2025年7月2日，昌平实验室领衔科学家陈明辰主持召开学术讲座，本次讲座邀请到上海科技大学单一兵教授进行了题为“Atomistic simulations of protein-small molecule and protein-protein interactions in structural biology and drug discovery”的学术报告，分享了蛋白质-蛋白质、蛋白质小分子相互作用的原子模拟技术，并分享相关应用实例。

 

领衔科学家陈明辰主持

 

单一兵教授现任上海科技大学教授、iHuman研究所研究员，兼任Antidote Health Foundation 主席。曾任D. E. Shaw Research公司创始成员、高级科学顾问，BAKX Therapeutics公司首席计算科学家。单教授致力于研究计算结构生物学、计算机辅助药物设计和大规模超级计算在生物学的应用。

 

单一兵教授分享报告

 

 

讲座背景：

随着计算技术的突飞猛进，在原子水平模拟蛋白质-蛋白质及蛋白质-小分子相互作用，并预测生物分子复合物的天然结构已日益可行。结合现有生化、生物物理及细胞实验数据对模拟生成的结构模型进行深入分析，可有效排除错误模型。鉴于研究对象是复杂体系且模拟在规模和精度上存在局限，本次报告强调采用定性的、以结构为核心的研究策略，通过融合多领域专业知识进行研究。

讲座内容：

单一兵教授详细介绍了Swimming模拟方法，该方法用于模拟小分子配体与蛋白质的自由结合过程。在多次模拟中形成的复合物结构与晶体学确定的结合态几乎完全一致。本技术无需预知结合位点信息，对于开发靶向新型结合位点的变构抑制剂具有特殊价值。

单一兵团队基于Swimming与其他分子动力学方法，在EGFR、JAK2、KRAS等靶点上开展系统性研究，分析肿瘤变异激酶与野生型激酶的关键结构-功能差异、预测激酶与假激酶结构域的复合结构、预测Ras-Raf信号体结构等。

单一兵教授进一步分享了对分子动力学技术在人工智能时代发展方向的思考。分子动力学的挑战主要为模拟产生的正确结果埋藏在噪音之中、从第一性原理出发对计算量需求太高，而人工智能的挑战主要为数据不足。AlphaFold2等模型对于复合物结构尤其是非同源二聚体等的预测仍有进步空间。积极构思分子动力学与人工智能的融合将能填补复合物结构预测领域的空白。

 

科研人员提问与交流

 

单一兵教授此次讲座吸引了分子动力学模拟、人工智能大分子设计及相关领域科学家、科研人员及学生参会。在讲座内容结束后，单一兵教授与参会人员就分子动力学模拟在分子胶、酶设计的应用，与人工智能的结合点，对硬件技术的要求等方面展开了热烈讨论。

昌平实验室开展学术讲座系列活动，邀请知名学者专家开展专题讲座，打造特色化、专业化、品牌化学术交流活动，为打造世界一流生命科学创新高地提供良好学术平台。