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來源：互聯(lián)網

馬劍鵬，男，1985年本科畢業(yè)于復旦大學化學系，現任復旦大學復雜體系多尺度研究院院長。

2018年起馬劍鵬與諾貝爾化學獎得主 Michael Levitt教授共同籌建復雜體系多尺度研究院并任首任院長。2023年10月，馬劍鵬團隊研發(fā)新型智能算法OPUS-DSD，助力提升新藥研發(fā)成功率。曾任美國貝勒醫(yī)學院（Baylor College of Medicine）和萊斯大學（Rice University）兩所高校的終身教授以及貝勒醫(yī)學院冠頂教授，入選美國醫(yī)學生物工程學會會士、美國科學促進會會士及美國物理學會會士。

2004年，馬劍鵬獲得Norman Hackermann?化學研究獎。隨后于2023年8月，他獲得“上海市城市數字化轉型工作先進個人”稱號。

人物經歷

馬劍鵬1985年本科畢業(yè)于復旦大學化學系，1995年獲波士頓大學化學博士學位，隨后在2016年獲美國華美中醫(yī)學院碩士學位，清華大學生命科學院教授，美國貝勒（Baylor）醫(yī)學院和萊斯（萊斯大學）大學冠頂教授、終身教授。2018年起，作為上海市高峰人才引進團隊核心成員，與諾貝爾化學獎得主 Michael Levitt教授共同籌建復雜體系多尺度研究院并任首任院長。

2021年、2022年，馬劍鵬連續(xù)入選由?Elsevier ?發(fā)布的“中國高被引學者”榜單（生物學），以及由斯坦福大學發(fā)布的“全球前2%頂尖科學家終身成就”榜單。

2023年8月，馬劍鵬獲得“上海市城市數字化轉型工作先進個人”稱號。該榮譽由上海市城市數字化轉型工作領導小組辦公室、上海市經濟和信息化委員會、上海市人力資源和社會保障局共同頒發(fā)。10月馬劍鵬教授領銜的科研團隊開發(fā)出了新型智能計算方法OPUS-DSD。這一新方法能有效建立高精度的生物大分子結構模型，幫助解決藥物設計中因目標蛋白結構不準而導致的新藥研發(fā)失敗問題。

研究方向

計算生物學、結構生物學。

所獲成就

在?AI for Science?領域尤為關鍵的蛋白質結構預測研究中，馬劍鵬的團隊自主研發(fā)的?OPUS-系列國產軟件性能領跑全球，成功搭建全鏈條AI-賦能新藥研發(fā)的先進技術平臺。帶領團隊發(fā)表多項研究成果于?Nature、Science?及?PNAS?等頂尖學術期刊。

‘2021年、2022年，馬劍鵬連續(xù)入選由?Elsevier ?發(fā)布的“中國高被引學者”榜單（生物學），以及由斯坦福大學發(fā)布的“全球前2%頂尖科學家終身成就”榜單。次年10月馬劍鵬教授領銜的科研團隊開發(fā)出了新型智能計算方法OPUS-DSD，該算法不但能夠成功地解析在冷凍電子顯微鏡（Cryo-EM）結構解析技術中，因傳統(tǒng)方法無法分辨而缺損的生物大分子（比如蛋白質、核酸或蛋白質/核酸配位化合物等）結構，還能高效精準地分辨出生物大分子的柔性結構域在受測樣品中的構象分布。這一新方法能有效建立高精度的生物大分子結構模型，幫助解決藥物設計中因目標蛋白結構不準而導致的新藥研發(fā)失敗問題。

擅長領域

擅長運用中藥及針灸治療各種重大疑難病癥，尤其在神經科領域如卒中及肌萎縮側索硬化等的治療。

發(fā)表文章

2023年10月9日，來自復旦大學馬劍鵬團隊在《自然—方法學》雜志上發(fā)表了標題為“OPUS-DSD: deep structural disentanglement for cryo-EM single-particle analysis.”的研究成果，開發(fā)出用于冷凍電鏡單顆粒分析的深度結構解纏技術。這是一種能夠有效重建冷凍電鏡（cryo-EM）數據中蘊含的結構景觀的算法。OPUS-DSD采用三維卷積編碼器-解碼器架構，通過cryo-EM圖像進行訓練，從而將結構變化編碼為平滑且易于分析的低維空間。該空間可被遍歷以重建連續(xù)動態(tài)，或被聚類以識別不同的構象。