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前强生高管、前药明康德副总裁李秀艳博士加盟水木分子出任联席首席科学家

药融圈  · 公众号  ·  · 2024-03-18 09:15

正文

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注:本文不构成任何投资意见和建议,以官方/公司公告为准; 本文仅作医疗健康相关药物介绍,非治疗方案推荐(若涉及),不代表平台立场。 任何文章转载需得到授权。


前美国强生外部创新负责人,前药明康德产品开发服务副总裁,李秀艳博士加盟水木分子,出任联席首席科学家(Co-CSO)。李博士拥有三十余年一线药物研发、创新技术应用、行业资源整合的经验,她将结合其丰厚的生物医药行业积累与人工智能专家团队携手推进人工智能大模型ChatDD在医药开发中的应用,加速提升药物研发效率。

丰富的一线药物研发 、前沿创新技术实践经验,带领多款产品成功商业化

李秀艳博士毕业于美国康州大学药学院,本硕就读于北京大学化学系,有近三十年的医药研发及商业化的端到端的一线实战经验。李秀艳博士师从以X-ray/Solid-state NMR 及CADD引领 Chemical Biology 及Drug Design的药物化学先驱Dr. Alex Makriyannis,博士工作时便使用上述前沿技术设计、合成、并用体外体内生物测定研究了一系列创新CNS药物候选化合物的SAR,成功地发现了第一个大麻素受体CB2靶点的拮抗剂AM630,此化合物的发现对研究CB2受体的结构,对开发更有效但不致幻的止痛药物有着重要的意义。

李博士在美早期服务于Biotech公司,参与了小核酸及XDC类药物的设计、合成及优化;中期服务于全球新药开发CRDMO鼻祖AMRI (Curia Global) , 领导了多个临床药物的商业化路线设计及临床药物生产,其中最值得一提的是领导了有机化学大师Ronald Breslow team 研发的 HDAC抑制剂 SAHA (Vorinostat)抗肿瘤产品的工艺开发及申报批生产,与时间赛跑,助力其顺利转让至MERCK并成功上市。受益于Allied Signal/Honeywell工作时系统应用“干湿交互”的6 Sigma方法指导产品优化的训练,在Mallinckrodt Baker任职期间,用精益、精进的理念进行研发及生产管理,带领团队使用FDA力推的前沿精益实验设计(DoE)及在线检测技术(PAT in-line testing)开发了3个高纯试剂纯化的连续生产工艺。

拓建全球前沿创新生态 助力中国企业出海

李博士任职美国强生期间负责外部技术暨合作创新,任McNeil创新委员会成员,全面参与其200亿美元业务的内外创新及投资项目的立项及管线策略的关键决定,全球合作伙伴200余家。在此期间促成了多个全球新的缓控释新技术的合作,力推PAT及连续生产的使用,促成了与DSM连续流化学合成工艺的合作,参与了与Rutgus University的连续生产制剂工艺合作及与全球第一个(也是唯一的一个)3 D打印药物(连续生产+ P AT)公司Aprecia合作的推动。

2013年回国后先效力药明康德,领导创新制剂一体化的CMC服务,推动建立了皮肤给药服务平台。李博士2016年创业,建立了跨境交易平台PharmaSynergy, 帮助近20家中国企业立项、评估并获取国外先进技术和产品,助力中国创新药出海。期间访问调研了近百个中国药企,对中国医药创新有深刻地真实的了解。疫情后加盟通和毓成孵化的新药创业公司NicoyaBio任CTO,全面领导公司的药化、CMC、质量、供应链、CRDMO管理、产品战略及项目管理办公室等工作,推动了多个PCC、Pre-IND、临床I期管线的开发,成功助力完成了一个进口产品的三期临床申请。


投身人工智能+生物医药 坚信大模型+“干湿闭环”会颠覆性提升药物研发效率

作为连续创业者,李秀艳博士 不断探索将积累的知识 经验和资源服务于解决行业的痛点。 李秀艳博士认为水木分子立志于用颠覆性的人工智能大模型平台助力解决 创新药越做越难、越做越贵、越做越慢的问题是正确的事儿; 依托清华大学智能产业研究院 AIR 大平台的雄厚基础,瞄准医药创新的关键痛点并“干湿闭环”,让“干”的 AI 平台与高质量的“湿”的实验数据交互迭代演进是正确的做法。

李秀艳博士表示在这样一个划时代的时刻以医药老兵的身份加入这个AI明星创业团队,用正确的方法做正确的事儿,虽任重道远, 但未来可期,大有可为!

关于水木分子

作为清华系大模型创业公司,水木分子由张亚勤院士创办的清华大学智能产业院(AIR)孵化成立,清华大学国强教授、AIR首席研究员聂再清教授担任首席科学家。水木分子致力于打造生物医药行业的基础大模型及新一代对话式药物研发助手ChatDD。

ChatDD 基于水木分子千亿参数多模态生物医药对话大模型底座 ChatDD-FM,具备专业知识力、认知探索力和工具调用能力。作为生物医药研发助手Copilot可以服务医药研发全流程场景,从立项调研,早期药物发现,临床前研究到临床试验、药物重定位等各环节。









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