随着科学智能从“以技术为中心”的1.0阶段，逐步走向“以科学家为中心”的2.0阶段，最为关键的，是凝聚不同方向、不同背景的人，打破边界、聊开问题、把工作连起来。
正是在这样的语境下，NovaClub星河俱乐部于近日走进了中国科学院上海药物研究所（下称上海药物所）。作为由上海科学智能研究院（下称上智院）发起的科学智能（AI for Science）交流组织，NovaClub星河俱乐部致力于搭建常态化、高水平的交流平台，依托世界科学智能大赛和上智院青年科学家群体，通过深度对话等形式，持续激发跨机构、跨学科、跨领域的协同创新。
这次联合活动是NovaClub星河俱乐部的第二期主题交流，汇聚了来自上智院、上海药物所和同济大学的多位科学家，共同探讨AI如何驱动生命科学与物质科学的研究范式变革，并赋能新药设计等现实场景。
活动邀请了上海药物所研究员郑明月、同济大学生命科学与技术学院研究员曹端华、上海药物所副研究员李叙潼、博士后熊嘉诚，以及上智院生命科学方向主任研究员杨自雄、物质科学方向研究员徐丽成，结合各自最新研究进行主题分享。多位上海药物所课题组研究人员和上智院青年科学家到场交流。活动由上海药物所博士生、第二届世界科学智能大赛物质科学赛道一等奖获得者张玮主持。
郑明月在开场中对上智院一行表示欢迎，也从学生科研实践谈起AI for Science的意义。他提到，上海药物所已有多位研究生参加过由上智院和复旦大学主办的世界科学智能大赛，并在两届赛事中取得两项一等奖、两项二等奖的成绩。对学生而言，大赛不仅是竞赛，更是一次把AI方法真正用到科研问题中的训练场，这样的实践积累，也成为两家机构共同推动NovaClub星河俱乐部交流的重要基础。
（郑明月，上海药物所研究员）
博士毕业于浙江大学和上海药物研究所的曹端华也回到了熟悉的现场。他对这次交流表示感谢，并分享了其同济大学团队在蛋白–配体相互作用预测方向的最新研究进展。通过SurfDock、PackDock等模型，团队实现了高精度结构预测与蛋白柔性建模。他直言，当前分子生成模型在可合成性、活性发现效率和泛化能力等方面仍面临现实瓶颈。为此，团队正探索构建统一的多模态智能药物推荐系统，希望实现从分子召回、优化到相互作用预测的一体化建模，让模型深度服务于药物研发流程。
（曹端华，同济大学生命科学与技术学院研究员）
杨自雄则把视角拉回到一个常被忽略的微观建模问题：蛋白质从来不是静止的。他以RSV病毒融合蛋白为例，指出蛋白质构象动态在药物设计中颇为关键。上智院生命科学团队提出的DyneTrion模型基于时空注意力机制，可在毫秒级尺度上预测蛋白质动态轨迹，相比传统分子动力学模拟实现了一到两个数量级的速度提升。同时相较于MIT基于流匹配的AlphaFlow和微软基于扩散模型的BioEmu，DyneTrion的生成结果更为准确，以优异的构象准确性为动态结构参与药物设计提供了新的技术路径。
（杨自雄，上智院生命科学方向主任研究员）
李叙潼从药物研发的高成本、长周期、高失败率的现实挑战切入，分享了团队在多靶标药物设计和表型药物设计方面的探索。通过多任务学习和元学习方法，团队提升了小分子激酶谱预测和药物安全性脱靶预测；同时结合化学微扰转录组、知识图谱和通路互作网络，尝试细胞扰动数据和多组学信息为基础的表型驱动策略，发现结构新颖且具有生物活性的化合物，推动从靶点到表型的多尺度药物设计。
（李叙潼，上海药物所副研究员）
徐丽成介绍了用于跨任务反应性能预测与合成规划的统一预训练深度学习框架RXNGraphormer。该框架基于680万条化学反应数据进行训练，在产率预测、选择性评估和合成路线规划等任务中表现卓越，尤其在小样本场景下仍保持高精度。该成果登上Nature Machine Intelligence九月刊封面，并被应用于燧人催化反应大模型，正在为化学合成实验提供可靠辅助、大幅减少湿实验试错。
（徐丽成，上智院物质科学方向研究员）
熊嘉诚则从化学表示方法切入，指出传统SMILES在反应动态和三维结构刻画中的局限。其所在团队提出的ReactSeq与ConfSeq两种新型化学语言，分别用于提升逆合成预测的可解释性控制，以及实现基于序列的三维分子构象生成与表征。该方法已在STING抑制剂筛选中取得实际应用，发现了百纳摩尔级活性先导化合物。
（熊嘉诚，上海药物所博士后）
在随后的互动交流中，双方研究人员围绕模型复现、数据共享和跨团队协作，讨论持续展开。郑明月在总结中表示，本次NovaClub星河俱乐部主题活动让不同背景的研究者在真实场景问题上形成共鸣，也再次证明开放协作对算法演进和应用生态的重要意义。他鼓励上海药物所的青年学者今后更积极地分享阶段性成果，在开放碰撞中催生创新突破。
当AI和Science彼此照见、共同回应现实问题，科学智能，才真正开始生长。即将到来的新一年里，NovaClub星河俱乐部将继续联动各高校、科研机构，携手领军科学家和一线科研力量，持续交流、反复碰撞、长期共建。
