课题组长
姓名：
白芳副教授 研究员 博士生导师, PhD, 副教授
职务：
所在院所：
生命科学与技术学院、免疫化学研究所
荣誉称号：
教育经历：
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2004/09—2009/07，大连理工大学，双学士
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2009/09—2014/05，上海药物研究所/大连理工大学联合培养，博士
博士后及工作经历：
- 2014/08—2019/05，美国莱斯大学，博士后
- 2019/05—2019/09，美国德克萨斯大学休斯敦健康科学医学中心，助理教授
- 2019/10—2025/04， 上海科技大学生命科学与技术学院、免疫化学研究所，助理教授（TENURE-TRACK）
- 2025/04—至今， 上海科技大学生命科学与技术学院、免疫化学研究所，副教授（TENURED）
课题组简介
研究内容：
课题组长期聚焦典型“难成药”靶标——蛋白质-蛋白质相互作用（Protein–Protein Interactions, PPI）的预测与调控研究，致力于发展面向创新药物研发的计算理论、算法与关键技术。 针对药物设计中高维复杂性与数据稀缺性并存的核心挑战，构建融合物理规律模型与人工智能数据驱动模型的协同药物设计新范式，推动药物分子创新设计与创制机制的发展。 围绕创新药物发现全过程，课题组建立了三层递进式理性设计计算方法体系，并持续以算法创新驱动方法迭代与能力拓展：（1）蛋白质动态结构与功能机制解析，揭示生物大分子的构象演化规律及其功能调控机制；（2）蛋白质-蛋白质相互作用预测与可药位点精准挖掘，解析关键相互作用网络，发现并评估潜在干预靶点；（3）多模态药物分子智能设计，发展占位驱动调控小分子、事件驱动蛋白降解剂等新型药物的理性设计与优化方法，推动原创药物分子的高效发现。 依托上述研究体系，课题组围绕抗肿瘤、代谢调控及广谱抗病毒等领域开展创新药物研发，推动人工智能、计算生物学与药物化学的交叉融合，为“难成药”靶标的精准干预和原创药物发现提供理论基础、算法支撑与关键技术。
课题组网站：https://bailab-shanghaitech.siais.shanghaitech.edu.cn/ （新）or https://bailab.siais.shanghaitech.edu.cn/ （旧）
研究成果展示
长期聚焦典型“难成药”靶标——蛋白质-蛋白质互作（PPI）的预测与调控研究，发展基于AI 的药物设计新方法、新技术。截至目前，累计开发药物设计相关计算方法与软件10余项，用户遍布全球40余个国家或地区，提交任务数超13万次，形成从机制认知提升到分子创制优化的系统化技术路径。围绕抗肿瘤、代谢调控及广谱抗病毒等方向开展创新药研发。在PNAS、Nat Commun、Dev Cell、Adv Sci等期刊发表论文90余篇，文章引用1.1万余次，H-index=38，2023-2026连年入选斯坦福大学全球前2%顶尖科学家榜单。
代表性论文（*第一作者，#通讯作者）
- 1. 胡乔宇*#; 曹宇*; 任鹏璇*; 张向磊; 李风雷; 张学远; 蔡丰彧; 张冉; 周泳锜; 梅良和#; 白芳#.DeepDegradome: A Structure-Aware Deep Learning Framework for PROTAC and Ligand Generation Against Protein Targets.Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America（PNAS）. 17 Mar 2026. 123(11).
- 2. Yongqi Zhou*; Yu Cao; Xinyue Ma; Hao Yang; Siyuan Tian; Chenjia Zhu; Yilin Tang; Ran Zhang; José N. Onuchic#; Fang Bai#.Integrative structural and computational analysis reveals potential design principles for efficient PROTAC degraders.Cell Reports Physical Science. 08 Jul 2026. 7(7).
- 3. Wang, Shihang*; Han, Qilei; Qin, Weichen; Wang, Lin; Yuan, Junhong; Cai, Fengyu; Zhao, Yiqun; Ren, Pengxuan; Zhang, Yunze; Tang, Yilin; Li, Ruifeng; Li, Zongquan; Zhang, Wenchao; Gao, Shenghua#; Bai, Fang#.PhenoModel: A multimodal phenotypic drug design foundation model for discovering novel potential inhibitors of multiple cancer cells.Acta Pharmaceutica Sinica B. Mar 2026. 16(3):1219-1232.
- 4. Wu, Shaoxuan*; Lin, Lin; Hu, Qiaoyu; Yao, Xuebo; Wang, Hongyang; Liu, Shuang; Liu, Qingling; Xi, Yuehui; Lin, Yuzhe; Gong, Jianqiao; Hu, Ruixing; Zhan, Wei; Luo, Yi; He, Guang; Liu, Zhijun; Xiong, Wei; Wang, Qiuju#; Xu, Zhigang#; Bai, Fang#; Lu, Qing#.Mechano-electrical transduction components TMC1-CIB2 undergo a Ca 2+ -induced conformational change linked to hearing loss.DEVELOPMENTAL CELL. 09 Jun 2025. 60(11):1586-1600.e4.
- 5. Wang, Lin*; Wang, Shihang; Yang, Hao; Li, Shiwei; Wang, Xinyu; Zhou, Yongqi; Tian, Siyuan; Liu, Lu; Bai, Fang#.Conformational Space Profiling Enhances Generic Molecular Representation for AI-Powered Ligand-Based Drug Discovery.ADVANCED SCIENCE. Oct 2024. 11(40).
- 6. Yao Hu*; Hao Yang*; Mingwei Li; Zhicheng Zhong; Yongqi Zhou; Fang Bai#; Qian Wang#.Exploring Protein Conformational Changes Using a Large-Scale Biophysical Sampling Augmented Deep Learning Strategy.ADVANCED SCIENCE. 26 Nov 2024. 11(44).
- 7. Li, Fenglei*; Hu, Qiaoyu; Zhou, Yongqi; Yang, Hao; Bai, Fang#.DiffPROTACs is a deep learning-based generator for proteolysis targeting chimeras.BRIEFINGS IN BIOINFORMATICS. 05 Aug 2024. 25(5).
- 8. Li, Fenglei*; Hu, Qiaoyu; Zhang, Xianglei; Sun, Renhong; Liu, Zhuanghua; Wu, Sanan; Tian, Siyuan; Ma, Xinyue; Dai, Zhizhuo; Yang, Xiaobao#; Gao, Shenghua#; Bai, Fang#.DeepPROTACs is a deep learning-based targeted degradation predictor for PROTACs.NATURE COMMUNICATIONS. 21 Nov 2022. 13(1).
- 9. Wang, Qian*#; Wang, Lin; Zhang, Yumin; Zhang, XiangLei; Zhang, Leike; Shang, Weijuan#; Bai, Fang#.Probing the Allosteric Inhibition Mechanism of a Spike Protein Using Molecular Dynamics Simulations and Active Compound Identifications.JOURNAL OF MEDICINAL CHEMISTRY. 24 Feb 2022. 65(4):2827-2835.
- 10. Wang, Lin*; Li, Feng-lei; Ma, Xin-yue; Cang, Yong; Bai, Fang#.PPI-Miner: A Structure and Sequence Motif Co-Driven Protein-Protein Interaction Mining and Modeling Computational Method.JOURNAL OF CHEMICAL INFORMATION AND MODELING. 12 Dec 2022. 62(23):6160-6171.
- 11. Bai, Fang*; Liu, Kangdong*; Li, Huiliang*; Wang, Jiawei; Zhu, Junsheng; Hao, Pei; Zhu, Lili; Zhang, Shoude; Shan, Lei; Ma, Weiya; Bode, Ann M.; Zhang, Weidong#; Li, Honglin#; Dong, Zigang#.Veratramine modulates AP-1-dependent gene transcription by directly binding to programmable DNA.NUCLEIC ACIDS RESEARCH. 2018. 46(2):546-557.
- 12. Bai, Fang*; Morcos, Faruck; Cheng, Ryan R.; Jiang, Hualiang#; Onuchic, Jose N.#.Elucidating the druggable interface of protein-protein interactions using fragment docking and coevolutionary analysis.PROCEEDINGS OF THE NATIONAL ACADEMY OF SCIENCES OF THE UNITED STATES OF AMERICA. 2016. 113(50):8051-8058.
- 13. Bai, Fang*; Morcos, Faruck*; Sohn, Yang-Sung; Darash-Yahana, Merav; Rezende, Celso O.; Lipper, Colin H.; Paddock, Mark L.; Song, Luhua; Luo, Yuting; Holt, Sarah H.; Tamir, Sagi; Theodorakis, Emmanuel A.; Jennings, Patricia A.#; Onuchic, Jose N.#; Mittler, Ron#; Nechushtai, Rachel#.The Fe-S cluster-containing NEET proteins mitoNEET and NAF-1 as chemotherapeutic targets in breast cancer.PROCEEDINGS OF THE NATIONAL ACADEMY OF SCIENCES OF THE UNITED STATES OF AMERICA. 2015. 112(12):3698-3703.
- 14. Bai, Fang*; Xu, Yechun; Chen, Jing; Liu, Qiufeng; Gu, Junfeng; Wang, Xicheng; Ma, Jianpeng; Li, Honglin#; Onuchic, Jose N.#; Jiang, Hualiang#.Free energy landscape for the binding process of Huperzine A to acetylcholinesterase.PROCEEDINGS OF THE NATIONAL ACADEMY OF SCIENCES OF THE UNITED STATES OF AMERICA. 2013. 110(11):4273-4278.
奖励
- 1. 2020，上海市青年科技启明星
- 2. 2025，上海市自然科学一等奖（第二完成人）
- 3. 2026，China New Development Awards
- 4. 2026，高校科技成果转化推荐案例
- 5. 2025，亚太人工智能教育优秀青年学者
- 6. 2026，全国生物医学女科学家优秀科研成果奖
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