Artificial Intelligence for Drug Discovery MSc
用于药物发现的人工智能理学硕士硕士
该硕士课程提供了独特的机会，让您了解人工智能如何变革药物研发，助力更高效地开发出更优质的药物。本课程专为化学、生物化学或相关领域的毕业生设计，提供现代药物开发中所使用的人工智能技术的必备知识和实践训练。无需先前编程经验——学生将掌握Python、TensorFlow、DeepChem和AlphaFold等计算方法与工具的高级技能。作为全球首批专注于药物发现中人工智能应用的课程之一，它将前沿科技与实际应用紧密结合。课程由英国研究影响力排名第八的伦敦玛丽女王大学顶尖专家授课，为学生在这一快速发展且富有创新性的领域开启职业生涯做好充分准备。
申请要求
申请者需持有化学、药物化学、 medicinal chemistry、生物化学、药学、生物医学科学或相关学科的本科学位。英国学位要求至少为2:2（55%以上）。中国学生需毕业于认可院校并获得四年制学士学位，对应英国2:2学位的成绩要求通常为65%至75%，具体分数视院校而定。
语言要求
雅思（学术类）总分不低于6.5，其中写作、听力、阅读和口语各项均不低于6.0
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|
雅思 | 6.5 | 6.0 | 6.0 | 6.0 | 6.0 |
托福总分不低于92，其中写作不低于21，阅读不低于19，听力不低于18，口语不低于21
PTE总分：71，听力65，阅读65，口语65，写作65
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|
PTE | 71 | 65 | 65 | 65 | 65 |
托福（1-6分制）总分不低于4.5，写作不低于4.5，阅读不低于4.5，听力不低于4.5，口语不低于4.5
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|
新托福 | 4.5 | 4.5 | 4.5 | 4.5 | 4.5 |
开学与申请日期
2027
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|
| 2027-09 | 2026-09-14 | 2027-09-01  362天 | 未开始 |
2026
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|
| 2026-09 | 2025-09-15 | 2026-09-01 0天 | 已截止 |
课程描述
本课程旨在培养学生在计算药物发现领域的职业能力，重点发展人工智能与药物研发相结合的高级计算技能。学生将学习Python编程、机器学习与深度学习方法在药物发现中的应用，掌握分子设计、结构优化、模型构建及生物分子系统模拟等核心知识。
课程结构包括7个必修模块和1个研究项目。必修模块涵盖：药物发现的人工智能项目、先导化合物优化、基于配体的计算药物发现、数据驱动药物发现、药物发现中的分子建模、药物化学基础以及面向药物发现的科学编程和机器/深度学习。所有模块均结合理论教学与实践操作，强化实际应用能力。
评估方式为67%课程模块成绩和33%研究项目成绩。研究项目由学生在导师指导下独立完成，主题涉及机器学习预测肽-受体相互作用、生成式模型用于肌肉疾病药物设计、降低心脏细胞毒性等前沿方向。部分项目示例仅供参考，具体取决于导师资源。
该课程不要求申请者具备编程基础，适合希望在计算药物发现领域发展的学生。
