“软”硬兼施，砥砺前行——记湖北省“青年百人计划”专家、武汉理工大学教授郑铮

深秋的清晨，凉风中夹杂着飞舞的落叶，太阳懒洋洋地从东方的天际爬出来，人们也开始了一天的忙碌。此时，如果你漫步在武汉理工大学的校园里，会偶遇这样一位年轻人：他左手提着公文包，右手拿着一个冒着热气的保温杯，行色匆匆地走进实验室。遇见他的人们也许会感到奇怪：这个人究竟是干什么的，竟然如此早来到办公室。他就是武汉理工大学的教授郑铮。

实践出真知

“我习惯性地早晨七点准时到实验室，刚刚来到武汉理工大学任教，对于这里的一切，我需要更多的时间去了解，所以我每天早晨到得会更早。”郑铮笑着解释道。在佛罗里达大学攻读博士学位期间，每天实验室和住所间两点一线的生活让郑铮养成这一习惯。美国求学期间，郑铮主要从事计算化学及化学信息学领域的研究。在研究过程中，郑铮发现能量方程是任何结构预测与优化算法的核心。随着知识的不断积累，郑铮在2010—2011年连续开发出两款经验化能量方程LISA与LISA+。他在LISA+算法中引入定量构效关系的概念，根据配体分子的特征值将其分类，针对不同的配体类型，建立不同的能量参数。该算法曾在2012年由OpenEye公司组织举办的SAMPL3蛋白质—配体结合能双盲检测中被评为全球所有参与研究组中的最佳算法。凭借该算法的建立，郑铮于2013年以第一申请人身份申请并获得美国专利。

郑铮教授在工作

不登高山，不知天之高；不临深溪，不知地之厚。郑铮一直秉承“脚踏实地方能有所作为”的信念。通过大量的理论分析及实践考察，他发现在当今社会一款先进的软件或计算机平台尤为重要。沿着这一思路，郑铮以药物设计和蛋白质工程方向的算法开发、理论研究及程序设计为主要工作方向，建立并主导开发了“活字印刷（Movable Type）”算法。该算法是一种采用平行化运算的分子自由能算法。正如其名，“活字印刷（Movable Type）”算法会将众多分子构象所在能量区域的玻尔兹曼分布“放置”于平行化运算的“活字模板”上，并根据结构信息“排列”，当结构能量收集完毕后则将自由能“打印”输出。在过去的几年时间里，作为美国著名计算化学领域专家Kenneth M. Merz Jr.研究组及美国QuantumBio公司中的领军人物，郑铮与多位科学家合作，共同开发并不断完善着“活字印刷”算法的相关研究。功夫不负有心人，在郑铮及整个团队的努力下，他将“活字印刷”算法拓展至分子对接到MT-HeatMap算法、溶剂化能运算（KMTISM算法）以及基于自由能的小分子构象搜索（MT-CS算法）等领域里，且都有着不可估量的前景。

随着“活字印刷”算法的日益精进与完善，该算法逐渐得到了众多学术界专业人士的充分肯定和认可。2015年全球第三大制药、生物以及卫生保健公司葛兰素史克公司（GlaxoSmithKline LLC）与郑铮取得联系，进行“活字印刷”算法的应用合作，此次合作洽谈顺利并一直保持至今。2015年7月及2017年7月，郑铮两次受到邀请，出席由计算化学及生物物理学领域顶级专家组织且仅限受邀者参加的Summer Snowmass Biophysics Workshop并作会议报告。与会期间，很多专家都表示了对“活字印刷”算法给予肯定。

预则立，不预则废

10年海外科研生涯让郑铮对于计算化学有了自己独到的见解：计算化学的发展必由其方法的实用性和可推广性来决定。只有在更大程度上有效应用于甚至引领药物设计、新型生物分子设计等领域的发展，计算化学学科才能在更大程度上被关注，同时吸引更多的人才和资金。

不打无准备之仗。针对算法的实用性，郑铮将借助武汉理工大学为平台，完善高速分子自由能模拟算法。计算机辅助分子设计的一个核心内容即是分子自由能的模拟，而分子自由能的模拟运算仅靠精确的能量方程及最优结构的搜索是远远不够的，诸多局部能量极小值以及广阔的搜索空间带来的熵值贡献，往往是自由能运算中不可忽视，也是模拟过程中最为困难的部分。郑铮提出并研发“活字印刷（Movable Type）”算法的初衷就是针对这一学术难题。虽然“活字印刷”算法在诸多体系模拟运算中的表现得到很大提高，但该算法在诸多方面还有极大的提升与改进空间。在程序结构上，郑铮准备采用GPU运算代替传统的CPU运算，旨在极大提升运算速度；他准备将图论引入分子结构，可以更高效且更准确地进行“活字印刷”算法所需的向量正交化运算。另一方面，自由能模拟运算也离不开精确的能量方程的指导。在能量方程的开发中，一个重要的课题就是合理的参数化流程。郑铮将通过建立基于分子结构的贝叶斯网络以及引入诸如人工神经网络等机器学习方法的方式，整合高精度晶体电子密度数据及量子化学计算数据等大量相关数据，对力场参数进行全面优化。

磨刀不误砍柴工。针对高速分子自由能模拟算法的推广，基于“活字印刷”算法具有较高计算精度（采用物理模型）与极快运算速度（数值化方法与平行运算）的特点，郑铮计划着重优先程序的优化，在半年内使“活字印刷”程序具有对介观大分子的热力学性质及动力学行为的高速运算能力。另一方向是通过药物靶向性研究来推广高速分子自由能模拟算法。郑铮计划利用“活字印刷”算法在势能曲面模拟方面速度上的优势，开发出可基于分子结合自由能的虚拟筛选平台，在计算精度上大大超越基于经验化模型的现有虚拟筛选策略；同时，他还将与武汉理工大学有关阿兹海默病研究的双一流创新团队合作，进行针对阿兹海默症的多靶点药物研究。

千磨万击还坚韧，任尔东南西北风。我们相信郑铮未来会不畏困难，勇往直前，用实际行动为计算化学事业贡献自己的力量。