4月18-21日，第五届生物数学建模与随机分析国际会议在江苏淮安召开，理学院陈兴教授受邀参会并做了题为“基于智能算法的药物组合预测”的四十分钟大会报告。

增效药物组合能够有效针对多基因、多因素调控的复杂疾病，影响多个靶点、多个亚群或多种疾病；可以有效提高疗效，增强治疗效果；可以在药效不变的前提下，降低药物剂量，从而减少药物毒性和副作用；同时可以延缓抗药性的发生。利用生物信息学的方法构建增效药物组合预测模型能够有效降低增效药物组合筛选的盲目性。然而错误的组合用药可能导致不良药物相互作用。传统的识别药物相互作用的方法主要依赖于生物临床试验等手段。随着生物医学数据的不断积累，计算方法能够低成本、大规模、快速高精度地预测药物相互作用。在早期的研究中，研究者们主要关注于预测药物之间是否可能产生不良药物相互作用。然而，这种二元预测难以揭示相互作用的药物在体内药理反应方面产生相互影响的内在机制，推断潜在药物相互作用类型对于探索不良药物相互作用背后的机制更有帮助。因此研究者们逐渐将目光转向药物相互作用类型预测研究。陈教授分享了他们团队这些年来在基于智能算法的增效药物组合预测和药物相互作用类型预测上的研究进展和成果，受到与会者广泛关注和高度认可。

来自加拿大、法国、英国等国家，中国香港以及内地20余个省（自治区、直辖市）的300多位专家学者参加了本次会议，大会旨在为生物数学及随机分析相关领域的专家学者提供学术讨论和交流的平台。会议内容涉及随机动力系统、网络传播、节律调控、智能算法、传染病防控以及环境污染、公共卫生等多领域热点问题和前沿领域。学院将以此类活动为契机，积极走出去，与国内外相关科研领域的专家学者保持良好的学术交流，推进学院整体科研实力的提升。