近期，福布斯公布2024年30岁以下亚洲杰出人物榜单（Forbes 30 Under 30 Asia 2024)，表彰来自每个领域30岁以下的青年俊杰。溥渊未来技术学院长聘教轨助理教授郑双佳凭借其在人工智能与药物设计交叉领域的卓越成就，成功入选福布斯亚洲30 under 30科学和医疗健康领域榜单，成为受到国际认可的年轻杰出人才之一，也是该领域本年度国内高校唯一上榜的青年教师。这一荣誉再次彰显了我国在科技创新领域的卓越贡献。
郑双佳，溥渊未来技术学院长聘教轨助理教授，博士生导师。主要从事生成式人工智能与药物设计交叉领域研究，在Nat. Mach. Intell. (2020, 2022), Nat. Commun. (2022, 2024a, 2024b), Nat. Biomed. Eng, NeurIPS等领域内权威期刊及会议上发表了四十余篇论文，引用超3000次； 入选第九届中国科协青年托举工程；获评世界人工智能大会云帆奖、世界人工智能大会青年优秀论文奖、2023年福布斯亚洲30under30、吴瑞奖学金、百度奖学金等；任NeurIPS领域主席及多个Nature子刊审稿人；曾任星药科技副总裁，和团队开发的多款智能药物发现算法在海内外制药学术界和工业界得到广泛使用。
“交大给我了很大的自由发挥空间，能够在优秀的平台上根据自己的热情探索未知领域并尝试转化落地是一件很开心的事情。入选福布斯榜单的部分成果也是我加入交大溥渊未来技术学院后完成的，学院前辈领导们都给予了我很大的鼓励和支持。”郑双佳认为，人工智能与生命科学的结合是一个重要的研究趋势，也是我国未来健康产业前瞻部署赛道。在这一轮AI大模型的浪潮下，面向生命科学的特化型人工智能技术开发以及IT与BT的有机融合将是占据未来健康认知战制高点的关键方向。”
——郑双佳
2023年末，郑双佳老师结束在MIT James Collins院士课题组的学术访问进入交大溥渊未来技术学院，在生成式人工智能与药物设计结合的交叉研究领域崭露头角。在2024年初，他带领团队开发了DynamicBind，在AlphaFold静态结构预测的基础上再进一步，创新性地引入了生成式人工智能技术解决动态复合物结构预测这一领域挑战。该方法在发表在Nature Communications上, 并在国际药物筛选大赛CACHE上被湿实验验证能为治疗帕金森疾病的难成药靶点筛选到具有竞争力的苗头化合物。此外，他还系统地开发了针对难成药靶点的生成式智能药物设计算法，在短时间内设计出了PROTAC先导化合物，并通过动物实验得到了验证，展示了信息技术与生物技术融合的巨大潜力。该系列成果得到了谷歌DeepMind AlphaFold团队及华盛顿大学David Baker院士团队等领域顶尖课题组的正面引用及评价。
郑双佳老师团队的研究坚持贯彻面向重大国家需求和面向科技前沿的精神，基于对生成式人工智能与药物开发交叉前沿研究的理解，聚焦于代谢和衰老相关领域疾病的药物智能设计，打造IT与BT融合的新型药物开发模式。期待他在未来能够继续在交叉学科研究领域发挥重要作用，为科技创新和社会进步做出更多贡献！
