2018年起马剑鹏与
诺贝尔化学奖得主 Michael Levitt教授共同筹建复杂体系多尺度研究院并任首任院长。2023年10月，马剑鹏团队研发新型智能算法OPUS-DSD，助力提升新药研发成功率。曾任美国
贝勒医学院（Baylor College of Medicine）和
莱斯大学（Rice University）两所高校的
终身教授以及贝勒医学院冠顶教授，入选美国医学生物工程学会会士、
美国科学促进会会士及
美国物理学会会士。
2004年，马剑鹏获得Norman Hackermann 化学研究奖。随后于2023年8月，他获得“
上海市城市数字化转型工作先进个人”称号。
马剑鹏1985年本科毕业于
复旦大学化学系，1995年获
波士顿大学化学博士学位，随后在2016年获美国华美中医学院硕士学位，
清华大学生命科学院教授，美国贝勒（Baylor）医学院和莱斯（
莱斯大学）大学冠顶教授、
终身教授。2018年起，作为上海市高峰人才引进团队核心成员，与
诺贝尔化学奖得主 Michael Levitt教授共同筹建复杂体系多尺度研究院并任首任院长。
2021年、2022年，马剑鹏连续入选由 Elsevier 发布的“中国高被引学者”榜单（生物学），以及由
斯坦福大学发布的“全球前2%顶尖科学家终身成就”榜单。
2023年8月，马剑鹏获得“
上海市城市数字化转型工作先进个人”称号。该荣誉由上海市城市数字化转型工作领导小组办公室、
上海市经济和信息化委员会、
上海市人力资源和社会保障局共同颁发。10月马剑鹏教授领衔的科研团队开发出了新型智能计算方法OPUS-DSD。这一新方法能有效建立高精度的生物大分子结构模型，帮助解决药物设计中因目标蛋白结构不准而导致的新药研发失败问题。
在 AI for Science 领域尤为关键的蛋白质结构预测研究中，马剑鹏的团队自主研发的 OPUS-系列国产软件性能领跑全球，成功搭建全链条AI-赋能新药研发的先进技术平台。带领团队发表多项研究成果于 Nature、Science 及 PNAS 等顶尖
学术期刊。
‘2021年、2022年，马剑鹏连续入选由 Elsevier 发布的“中国高被引学者”榜单（生物学），以及由
斯坦福大学发布的“全球前2%顶尖科学家终身成就”榜单。次年10月马剑鹏教授领衔的科研团队开发出了新型智能计算方法OPUS-DSD，该算法不但能够成功地解析在冷冻电子显微镜（Cryo-EM）结构解析技术中，因传统方法无法分辨而缺损的生物大分子（比如
蛋白质、
核酸或蛋白质/核酸
配位化合物等）结构，还能高效精准地分辨出生物大分子的柔性结构域在受测样品中的构象分布。这一新方法能有效建立高精度的生物大分子结构模型，帮助解决药物设计中因目标蛋白结构不准而导致的新药研发失败问题。
擅长运用中药及针灸治疗各种重大疑难病症，尤其在神经科领域如卒中及
肌萎缩侧索硬化等的治疗。
2023年10月9日，来自
复旦大学马剑鹏团队在《自然—方法学》杂志上发表了标题为“OPUS-DSD: deep structural disentanglement for cryo-EM single-particle analysis.”的研究成果，开发出用于冷冻电镜单颗粒分析的深度结构解缠技术。这是一种能够有效重建冷冻电镜（cryo-EM）数据中蕴含的结构景观的算法。OPUS-DSD采用三维卷积编码器-解码器架构，通过cryo-EM图像进行训练，从而将结构变化编码为平滑且易于分析的低维空间。该空间可被遍历以重建连续动态，或被聚类以识别不同的构象。