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CRISPR screening redefines therapeutic target identification and drug discovery with precision and scalability 认领 引用 被引量：1
1
作者 Yao He Xiao Tu +6 位作者 Yuxin Xue Yuxuan Chen Bengui Ye Xiaojie Li Dapeng Li Zhihui Zhong Qixing Zhong 《Journal of Pharmaceutical Analysis》 SCIE CAS CSCD 2026年第2期359-376,共18页
Clustered regularly interspaced short palindromic repeats(CRISPR)-Cas9 screening technology is redefining the landscape of drug discovery and therapeutic target identification by providing a precise and scalable platf... Clustered regularly interspaced short palindromic repeats(CRISPR)-Cas9 screening technology is redefining the landscape of drug discovery and therapeutic target identification by providing a precise and scalable platform for functional genomics.The development of extensive single-guide RNA(sgRNA)libraries enables high-throughput screening(HTS)that systematically investigates gene-drug interactions across the genome.This powerful approach has found broad applications in identifying drug targets for various diseases,including cancer,infectious diseases,metabolic disorders,and neurodegenerative conditions,playing a crucial role in elucidating drug mechanisms and facilitating drug screening.Despite challenges like off-target effects,data complexity,and ethical or regulatory concerns,ongoing advancements in CRISPR technology and bioinformatics are steadily overcoming these limitations.Additionally,by integrating with organoid models,artificial intelligence(AI),and big data technologies,CRISPR screening expands the scale,intelligence,and automation of drug discovery.This integration boosts data analysis efficiency and offers robust support for uncovering new therapeutic targets and mechanisms.This review outlines the fundamental principles and applications of CRISPR screening technology,delves into specific case studies and technical challenges,and highlights its expanding role in drug discovery and target identification.It also examines the potential for clinical translation and addresses the associated ethical and regulatory considerations. 展开更多
关键词 CRISPR-Cas Gene editing Targets identification Drug discovery
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Advances in aptamer technology for target-based drug discovery 认领 引用 被引量：1
2
作者 Yingxian Cui Yifan Chen +1 位作者 Youbo Zhang Liqin Zhang 《Journal of Pharmaceutical Analysis》 SCIE CAS CSCD 2026年第2期377-392,共16页
Aptamer therapeutics represent a class of target-based therapies that leverage their high specificity and affinity for diverse molecular targets.As single-stranded DNA or RNA oligonucleotides,aptamers offer advantages... Aptamer therapeutics represent a class of target-based therapies that leverage their high specificity and affinity for diverse molecular targets.As single-stranded DNA or RNA oligonucleotides,aptamers offer advantages in therapeutic applications.A critical aspect of aptamer drug development is the selection process,which has seen significant advancements through various in vitro selection methods,including Systematic Evolution of Ligands by Exponential Enrichment and its emerging variations.Recent progress has also introduced functional screening strategies that directly identify pharmacologically active aptamers,accelerating drug discovery.The applications of aptamers in disease treatment are expanding across oncology,neurodegenerative disorders,infectious diseases and other diseases.Aptamers exhibit versatile mechanisms of action,including blocking interactions,recruiting protein machinery,and inhibiting target functions.By addressing key limitations and presenting future directions,this review provides a comprehensive perspective on the recent evolving landscape of aptamer technology and its transformative potential in modern medicine. 展开更多
关键词 Target-based drug discovery Aptamer in vitro selection Therapeutics development
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人工智能与药物发现:基于全球合作网络与研究主题演变的深度分析 认领 引用 被引量：1
3
作者 张巍巍 刘颖 管同 《医药导报》 CAS 北大核心 2026年第2期331-338,共8页
目的通过挖掘人工智能在药物发现中的应用情报,综合分析全球合作网络与最新研究重点布局。旨在为我国人工智能药物研发提供参考。方法分析PubMed和Embase数据库中1985-2024年人工智能药物发现相关研究论文,揭示全球合作网络,挖掘该领域... 目的通过挖掘人工智能在药物发现中的应用情报,综合分析全球合作网络与最新研究重点布局。旨在为我国人工智能药物研发提供参考。方法分析PubMed和Embase数据库中1985-2024年人工智能药物发现相关研究论文,揭示全球合作网络,挖掘该领域研究主题演变历程,在此基础上深入探究2020年以来人工智能药物发现领域的研究重点。结果人工智能技术应用于药物发现领域的前十年主要集中在结构活性关系研究。随着技术的进步逐渐向分子对接、药物靶点相互作用预测、生物信息学等方向演变。2020年后研究重点集中在蛋白质深度生成模型、分子特征预测、药物靶点相互作用预测、分子设计、评分函数以及药物再利用等方面。结论全球相关研究的重点已经从配体发现开始逐步向药物实际临床应用相关问题深入。 展开更多
关键词 人工智能 药物发现 药物靶点相互作用 分子模型 分子对接模拟 分子属性预测
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基于图注意力堆叠自编码器微生物-药物关联预测 认领 引用
4
作者 王波 何洋 +3 位作者 杜晓昕 张剑飞 徐靖然 贾娜 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第1期61-72,共12页
传统方法发掘微生物与药物新关联主要通过生物实验完成,耗费时间且开销极大。基于此,提出基于图注意力堆叠自编码器微生物与药物关联预测方法 GATSAE。建立微生物与药物异构网络,丰富关联信息;通过图卷积网络(GCN)提取多层潜在特征,得... 传统方法发掘微生物与药物新关联主要通过生物实验完成,耗费时间且开销极大。基于此,提出基于图注意力堆叠自编码器微生物与药物关联预测方法 GATSAE。建立微生物与药物异构网络,丰富关联信息;通过图卷积网络(GCN)提取多层潜在特征,得到微生物和药物的卷积融合矩阵;采用改进的堆叠自编码器学习有意义的高阶相似特征的无监督低维表示,在堆叠自编码器的基础上追加图卷积和注意力机制,进一步优化高阶特征信息的提取;将低维特征与关联特征串联,使用多层感知机(MLP)对最终的微生物-药物进行评分预测。通过效能评估,GATSAE方法的受试者工作特征曲线下面积(AUROC)及精确率-召回率曲线下面积(AUPR)分别达到0.961 9和0.957 7,优于经典的机器学习方法和常见的深度学习方法。案例研究表明,GATSAE方法能够准确预测到与SARS-CoV-2、大肠杆菌相关的候选药物,以及与阿司匹林相关的候选微生物。 展开更多
关键词 微生物与药物 关联预测 堆叠自编码器 注意力机制 图卷积网络 多层感知机
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创新药物研发新范式:靶标组与原创组合药物 认领 引用
5
作者 杨华 曾昊 +6 位作者 杨志敏 蒋建东 李佳 王广基 王洪 李萍 郝海平 《中国科学基金》 CSSCI CSCD 北大核心 2026年第2期200-206,共7页
慢性复杂性疾病以多基因、多通路紊乱为特征,已成为全球健康与创新药物研发领域面临的重大挑战。经典的“单基因—单靶标—单个药物”研发模式遭遇瓶颈,具体表现为研发效率下降、新靶标发现趋缓、临床转化成功率低等突出问题。与此同时... 慢性复杂性疾病以多基因、多通路紊乱为特征,已成为全球健康与创新药物研发领域面临的重大挑战。经典的“单基因—单靶标—单个药物”研发模式遭遇瓶颈,具体表现为研发效率下降、新靶标发现趋缓、临床转化成功率低等突出问题。与此同时,以鸡尾酒疗法、固定剂量复方制剂为代表的组合用药策略取得显著临床成效,加之系统生物学对复杂疾病网络的深入理解,共同表明了多靶标协同干预的必要性与潜在优势。针对临床治疗需求与创新药物研发的发展趋势,笔者系统阐述了“靶标组与组合药物”研发新范式,重点探讨了靶标组与组合药物的范畴及特征、组合药物研发的临床需求、靶标组发现与组合药物研发的主要路径以及相关难点与挑战,旨在为突破复杂疾病治疗瓶颈、构建原创药物研发新体系提供理论依据与路径参考。 展开更多
关键词 组合靶标 组合药物 代谢仿生 疾病网络 人工智能
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Plasma metabolites-based drug design:Discovery of novel and highly selective phosphodiesterase 5 inhibitors 认领 引用
6
作者 Deyan Wu Qingjiang Ma +9 位作者 Yanquan Chen Guofeng Yang Fengcai Zhang Meiyan Jiang Xue Wang Xingfu Liu Qian Zhou Yi-You Huang Zhe Li Hai-Bin Luo 《Chinese Chemical Letters》 SCIE CAS CSCD 2026年第5期402-407,共6页
In drug discovery,it is extremely important to identify highly potent leads with desirable drug-like profiles.Almost all the marketed phosphodiesterase 5(PDE5)inhibitors such as sildenafil,vardenafil,and tadalafil hav... In drug discovery,it is extremely important to identify highly potent leads with desirable drug-like profiles.Almost all the marketed phosphodiesterase 5(PDE5)inhibitors such as sildenafil,vardenafil,and tadalafil have poor selectivity over PDE6 or PDE11 and leading to several side effects.Herein,a metabolites-based scaffold hopping strategy was performed to discover selective PDE5 inhibitors with remarkable metabolic stability.The Eu(OTf)3-catalyzed Mannich-type reaction followed by L-selectride catalyzed reduction was used to prepare chiral 2,3,3a,4,5,6-hexahydro-1H-benzo[b]pyrido[2,3,4-de][1,6]naphthyridines as novel PDE5 inhibitors with high enantioselectivity(>99%ee and>30:1 dr).Lead L9exhibited a half maximal inhibitory concentration(IC50)of 1.03 nmol/L with higher selectivity(>898-fold)over PDE6 or PDE11 than sildenafil and tadalafil,implying the potential relief from side effects.Especially,the co-crystal binding pattern of L9 with PDE5 is revealed to be different from that of sildenafil,which possibly explain the former’s high selectivity.And oral administration of L9·HCl(5.0 mg/kg)exhibited better therapeutic effects than pirfenidone(150 mg/kg)in a bleomycin-induced idiopathic pulmonary fibrosis(IPF)rat model,highlighting the potential of L9·HCl for the treatment of IPF. 展开更多
关键词 Drug discovery Scaffold hopping High selectivity Phosphodiesterase 5 inhibitors Idiopathic pulmonary fibrosis
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创新药物研发的多维度突破:从分子设计到临床实践 认领 引用
7
作者 王瑶琪 霍然 +4 位作者 张爽 孙琪 张筱宜 崔纯莹 张强 《首都医科大学学报》 CAS 北大核心 2026年第3期401-407,共7页
传统药物研发面临周期长、成本高、临床成功率低及单一靶点易耐药等结构性瓶颈。随着多学科交叉融合与技术革新,创新药物研发正经历从靶点发现、药物设计到临床应用的全链条变革。本文系统阐述多组学整合与人工智能驱动的靶点精准挖掘... 传统药物研发面临周期长、成本高、临床成功率低及单一靶点易耐药等结构性瓶颈。随着多学科交叉融合与技术革新,创新药物研发正经历从靶点发现、药物设计到临床应用的全链条变革。本文系统阐述多组学整合与人工智能驱动的靶点精准挖掘、智能药物设计与先进递释系统革新及精准医学引领的个体化治疗三大核心突破方向,深度整合纳米技术、材料科学、合成生物学等前沿领域成果,解析“从分子机制到临床价值落地”的闭环路径,进一步驱动药物创新,助力医药创新革新。结合国家生物医药产业战略需求,提出以“临床价值为核心、技术创新为支撑、多学科融合为路径”的研发新范式,为我国实现高水平医药科技自立自强、筑牢生物医药产业发展命脉提供理论参考与实践借鉴。 展开更多
关键词 创新药物研发 多组学技术 人工智能 精准医学 个体化治疗 先进药物递释系统
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基于异质生物图动态表示学习的药物-靶标关系预测 认领 引用
8
作者 郭延哺 李维华 +1 位作者 曹进德 周冬明 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第2期286-296,共11页
针对药物和靶标等生物分子的复杂关系,融合多源异质图和异质门图卷积,设计一种异质生物图动态表示学习方法HGGCN。该方法利用异质图门卷积的门控通道和特征通道,自适应建模异质生物图中的互作用模式,融合增强复杂网络的拓扑结构和语义信... 针对药物和靶标等生物分子的复杂关系,融合多源异质图和异质门图卷积,设计一种异质生物图动态表示学习方法HGGCN。该方法利用异质图门卷积的门控通道和特征通道,自适应建模异质生物图中的互作用模式,融合增强复杂网络的拓扑结构和语义信息,实现药物与靶标的知识表示以及药物–靶标互作用信息挖掘。实验结果表明,所提模型的性能优于现有药物–靶标互作用预测方法,是一种精准的药物–靶标关联预测工具,可以支持复杂生物数据建模和疾病精准治疗。 展开更多
关键词 复杂生物网络 多源异质图 神经网络 药物–靶标互作用
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微量胺相关受体-1作为新兴药物靶点的研究进展与应用前景 认领 引用
9
作者 符志杨 刘萍 +1 位作者 宋文杰 关丽萍 《药学学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第6期2135-2147,共13页
微量胺相关受体-1(trace amine-associated receptor 1,TAAR1)是一种广泛分布于哺乳动物中枢神经系统的G蛋白偶联受体,是调节单胺能和谷氨酸能系统的关键靶点,在情绪、认知、奖赏及学习记忆等生理过程中发挥核心作用。近年来,随着研究... 微量胺相关受体-1(trace amine-associated receptor 1,TAAR1)是一种广泛分布于哺乳动物中枢神经系统的G蛋白偶联受体,是调节单胺能和谷氨酸能系统的关键靶点,在情绪、认知、奖赏及学习记忆等生理过程中发挥核心作用。近年来,随着研究的深入,TAAR1的研究范畴已从最初的精神疾病领域,迅速拓展至代谢综合征与免疫系统疾病,展现出作为多疾病治疗靶点的巨大潜力。本文系统综述了TAAR1相关的信号通路及其在多种疾病中的关键作用,重点探讨了TAAR1激动剂在精神分裂症、抑郁症、阿尔茨海默病、帕金森病、物质成瘾及2型糖尿病等疾病中的治疗机制与应用前景。此外,本文还分析了TAAR1激动剂从基于天然配体的衍生化设计到基于结构生物学的理性设计的最新研发进展,并展望了其与多靶点药物策略结合的未来发展方向,以期为TAAR1靶向药物的开发与转化应用提供理论参考与研究思路。 展开更多
关键词 微量胺相关受体-1 精神系统疾病 信号通路 微量胺相关受体-1激动剂 合理药物设计
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天然抗体定点偶联技术的前沿进展 认领 引用
10
作者 陈俞伽 戴海斌 潘利强 《中国现代应用药学》 CAS CSCD 北大核心 2026年第8期1394-1404,共11页
抗体修饰技术近年来取得了突破性进展,驱动了抗肿瘤抗体偶联药物(antibody-drug conjugate,ADC)的快速发展。相比于传统的抗体定点偶联技术,在天然抗体上实现精确定点修饰,具有各方面的显著优势,比如无需抗体工程改造、定点偶联工序简... 抗体修饰技术近年来取得了突破性进展,驱动了抗肿瘤抗体偶联药物(antibody-drug conjugate,ADC)的快速发展。相比于传统的抗体定点偶联技术,在天然抗体上实现精确定点修饰,具有各方面的显著优势,比如无需抗体工程改造、定点偶联工序简化等。本文系统概述了天然抗体定点偶联技术的前沿进展,包括邻近修饰、聚糖重塑、链间二硫键桥接、酶促偶联、化学修饰、脱氧核糖核酸介导定点偶联等6个大类,分析了AJICAP技术、DTPC技术等多种新兴的ADC偶联技术,以期为下一代抗体偶联技术的开发提供新思路。 展开更多
关键词 抗体偶联药物 定点偶联 天然抗体 靶向治疗
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多靶点小分子药物从理性设计到临床转化的发展现状与未来趋势 认领 引用
11
作者 何世鹏 盛春泉 《中国科学基金》 CSSCI CSCD 北大核心 2026年第2期239-250,共12页
复杂疾病往往由多层级、多通路分子网络异常共同驱动,传统以单一靶点为核心的药物研发模式在疗效持久性与耐药控制方面逐渐显现瓶颈。在此背景下,能够同时调控多个关键病理节点的多靶点单一分子药物,因其内在的协同作用潜力与系统干预优... 复杂疾病往往由多层级、多通路分子网络异常共同驱动,传统以单一靶点为核心的药物研发模式在疗效持久性与耐药控制方面逐渐显现瓶颈。在此背景下,能够同时调控多个关键病理节点的多靶点单一分子药物,因其内在的协同作用潜力与系统干预优势,正逐步成为创新药物研发的重要方向。随着分子生物学、系统药理学与计算化学的快速发展,多靶点药物的设计理念已由早期的经验发现转向以机制认知和数据整合为基础的理性设计。本文系统综述了多靶点小分子药物的设计策略、技术进展、临床应用现状及挑战。结合人工智能、基因编辑、计算生物学等前沿技术,探讨其在肿瘤、神经退行性疾病、代谢综合征等领域的未来发展方向。 展开更多
关键词 多靶点药物 协同效应 设计策略 技术进展 临床转化
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多模态跨尺度特征融合的药物靶标亲和力预测 认领 引用
12
作者 郑红 罗俞建 +1 位作者 凌侃 范贵生 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2026年第4期58-65,共8页
针对当前研究仅依赖靶标蛋白单一模态特征以及忽略生物网络中网络尺度特征信息的问题,提出一种基于多模态跨尺度特征融合的药物靶标亲和力(DTA)预测模型。将靶标蛋白表示为序列和图两种模态进行特征提取,分别提取其语义特征和拓扑结构... 针对当前研究仅依赖靶标蛋白单一模态特征以及忽略生物网络中网络尺度特征信息的问题,提出一种基于多模态跨尺度特征融合的药物靶标亲和力(DTA)预测模型。将靶标蛋白表示为序列和图两种模态进行特征提取,分别提取其语义特征和拓扑结构特征从而增强靶标蛋白的特征表示;分析药物与靶标蛋白强亲和力关系从而构建药物靶标相互作用异构图网络,利用跨尺度特征融合方法有效融合异构图网络尺度特征,从而丰富靶标蛋白与药物分子的特征表示。在DAVIS和KIBA两个数据集上的实验结果表明:与当前比较先进的模型SISDTA相比,所提模型的MSE分别降低了0.015和0.003,CI分别提高了0.005和0.004,亲和力预测的准确性与稳定性有所提高,验证了多模态跨尺度特征融合在DTA预测任务中的有效性。 展开更多
关键词 图神经网络 药物靶标亲和力预测 特征学习 跨尺度特征融合 药物研发
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基于多任务学习和超图神经网络的微生物-药物关联预测 认领 引用
13
作者 王波 王钧祺 +3 位作者 杜晓昕 孙明 王彤轩 黎景威 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2026年第1期68-76,I0011,I0012,共9页
传统的生物实验方法寻找微生物与药物关系不仅耗时费力,而且成本极高.因此,为了降低实验成本并提高效率,计算方法被用于预测微生物-药物关联.然而,现有方法忽视了疾病作为中介的关键作用,导致数据稀疏性问题.为此,提出了基于多任务学习... 传统的生物实验方法寻找微生物与药物关系不仅耗时费力,而且成本极高.因此,为了降低实验成本并提高效率,计算方法被用于预测微生物-药物关联.然而,现有方法忽视了疾病作为中介的关键作用,导致数据稀疏性问题.为此,提出了基于多任务学习的模型(MTLTPMDA),用于同时预测微生物-药物和疾病-药物关联.模型通过共享药物节点的特征来增强任务间的联系,并利用超图神经网络(HGNN)探索微生物、药物和疾病之间的复杂交互.通过构建微生物-药物和疾病-药物超图,HGNN有效捕捉了多节点间的高阶关系.在五重交叉验证下,MTLTPMDA实现了AUC为0.903 3和AUPR为0.893 0,优于多种现有方法,展示了模型在预测潜在关联上的有效性. 展开更多
关键词 微生物与药物关联 疾病与药物关联 多任务学习技术 数据稀疏性 超图神经网络
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Brief comments on“Perturbation response scanning of drug-target networks:Drug repurposing for multiple sclerosis” 认领 引用
14
作者 Alessandro Giuliani 《Journal of Pharmaceutical Analysis》 SCIE CAS CSCD 2026年第1期1-2,共2页
The recent Nobel prizes in Physics to Giorgio Parisi,Geoffrey Hinton,and John Hopfield,officially proclaimed a deep epistemological change:the unity of different sciences is no more considered to stem from the fact t... The recent Nobel prizes in Physics to Giorgio Parisi,Geoffrey Hinton,and John Hopfield,officially proclaimed a deep epistemological change:the unity of different sciences is no more considered to stem from the fact that‘any entity is made by the same basic bricks’but on the recognition than‘any entity can be represented as a set of mutually interacting parts’.That is to say that any system[1]can be formalized as a‘network of interactions among its elements’. 展开更多
关键词 drug repurposing interactions its elements unity different sciences perturbation response scanning mutually interacting parts drug target networks multiple sclerosis deep epistemological change
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人工智能代理在药物研发中的应用进展 认领 引用
15
作者 赵东海 谢昌谕 《浙江大学学报（医学版）》 CAS CSCD 北大核心 2026年第1期4-15,共12页
药物研发面临着高技术、高投入、高风险和长周期的严峻挑战,亟需能够系统性提升效率、精准预测并降低失败风险的颠覆性技术。人工智能代理作为一种由大语言模型驱动的新兴智能范式,正展现出重塑药物研发全流程的巨大潜力。其核心在于能... 药物研发面临着高技术、高投入、高风险和长周期的严峻挑战,亟需能够系统性提升效率、精准预测并降低失败风险的颠覆性技术。人工智能代理作为一种由大语言模型驱动的新兴智能范式,正展现出重塑药物研发全流程的巨大潜力。其核心在于能够围绕复杂的科学目标进行自主推理、规划和工具调用,整合并协调不同研发环节,实现人工智能从“工具”到“主动合作者”的角色转变。一方面,人工智能代理通过知识整合及假设生成,能够发现未被充分探索的新靶点和新机制;另一方面,它能自动化地执行从分子设计、优化到合成规划等复杂任务,并通过与自动化实验平台深度结合,实现从虚拟设计到物理实验的闭环。在此基础上,人工智能代理正向更高层级的范式演进,构建综合性药物设计平台和发展通用型生物医学智能体。本文系统阐述了人工智能代理的核心框架及其在药物研发关键环节上的应用进展,并探讨了目前存在的局限及未来的发展方向,旨在为相关领域的研究提供参考。 展开更多
关键词 人工智能代理 药物研发 大语言模型 多智能体系统 综述
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抗体偶联药物的分子设计与展望 认领 引用
16
作者 张莹莹 李谦 曾艺 《生物加工过程》 CAS 2026年第2期177-187,共11页
抗体偶联药物(ADCs)通过抗体将小分子毒素靶向递送至靶细胞以实现定向杀伤,因高特异性、低系统毒性优势,在乳腺癌、胃癌等肿瘤治疗中获临床突破。历经4次技术迭代,ADCs的有效性、安全性及成药性显著提升,但复杂结构使其分子设计与生产... 抗体偶联药物(ADCs)通过抗体将小分子毒素靶向递送至靶细胞以实现定向杀伤,因高特异性、低系统毒性优势,在乳腺癌、胃癌等肿瘤治疗中获临床突破。历经4次技术迭代,ADCs的有效性、安全性及成药性显著提升,但复杂结构使其分子设计与生产仍存挑战。本文综述ADCs关键设计:在靶点及抗体选择上,明确理想靶点需具组织特异性、稳定性与高内化效率,总结实体瘤、血液瘤常用靶点,探讨抗体、双特异性抗体及抗体片段的应用价值与挑战;在小分子毒素方面,阐述微管蛋白抑制剂、DNA损伤剂等载荷的作用机制、现状及局限;在偶联方式上,对比分析非特异性偶联、位点特异性但非选择性的偶联,以及具有选择性的偶联方式;在连接子方面,剖析可裂解型(化学不稳定型、酶响应型)与不可裂解型的机制及优劣。最后展望ADCs的研究进展,以期为ADCs研发生产提供参考。 展开更多
关键词 抗体-药物偶联物 小分子毒素 偶联方式 连接子 分子设计
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Sterpiperazines A and B,steroid-indole alkaloids with Tdp1 inhibitory and chemotherapy sensitizing activities from marine fungus Aspergillus sp.EGF 15-0-3 认领 引用 被引量：1
17
作者 Xia Wei Zheng-Wu Luo +6 位作者 Guo-Qiang Zhang Yan-An Lin Ze-Kun Zhang Lin-Kun An Xi-Xin He Jun-Cheng Su Cui-Xian Zhang 《Chinese Chemical Letters》 SCIE CAS CSCD 2026年第2期331-334,共4页
Hyperactivation of DNA repairing pathway is highly associated with the chemosensitivity and chemoresistance of cancer cells.In this manuscript,guided by cascaded one strain many compounds-global natural products socia... Hyperactivation of DNA repairing pathway is highly associated with the chemosensitivity and chemoresistance of cancer cells.In this manuscript,guided by cascaded one strain many compounds-global natural products social molecular networking(OSMAC-GNPS)strategy,a pair of epimeric environmental-induced metabolites were isolated from Aspergillus sp.EGF 15-0-3.Structurally,sterpiperazines A(1)and B(2)represent the first steroid-based indole alkaloids with unprecedented backbones.Biologically,compound 1 could be identified as a novel tyrosyl-DNA phosphodiesterase 1(Tdp1)inhibitor with a unique mechanism distinct from the reported modulators,and was able to significantly enhance the sensitivity of NCI-H460 cells to the clinic chemotherapeutic drug through inhibiting the DNA repairment and enhanced the DNA damage of cancer cells. 展开更多
关键词 Environmental-induced metabolites Steroid-based indole alkaloids Tdp1 inhibition Chemotherapy sensitizing activities Aspergillus sp.EGF 15-0-3
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Breaking the boundaries of affinity selection-mass spectrometry:From ligand screening to target-ligand interaction insights 认领 引用 被引量：1
18
作者 Pamella Christina Ortega de Oliveira Bruno Sergio do Amaral +2 位作者 Carmen Lucia Cardoso Quezia Bezerra Cass Marcela Cristina De Moraes 《Journal of Pharmaceutical Analysis》 SCIE CAS CSCD 2026年第2期347-358,共12页
Affinity selection mass spectrometry(AS-MS)has emerged as a powerful label-free technique for identifying and characterizing ligand-target interactions.This review explores the diverse applications of AS-MS in drug di... Affinity selection mass spectrometry(AS-MS)has emerged as a powerful label-free technique for identifying and characterizing ligand-target interactions.This review explores the diverse applications of AS-MS in drug discovery,including its role in selective screening,binding site characterization,and quantitative affinity determination.We discuss the use of AS-MS for determining equilibrium dissociation constants(KD)and competitive binding parameters(affinity competition experiment 50%(ACE50)),highlighting its ability to rank ligand affinities efficiently.The review also examines AS-MS applications in fragment-based drug discovery(FBDD),screening for molecular glues,and investigating interactions with membrane proteins.Moreover,we address key technical challenges,including competitive binding effects,protein stability,and ligand dissociation kinetics,along with recent advancements in automation and artificial intelligence(AI)integration.Rather than providing a comprehensive literature review,this work aims to broaden the applicability of AS-MS assays and encourage researchers to explore its use in underutilized contexts.By providing rapid and high-sensitivity affinity measurements,AS-MS continues to expand its role in drug discovery and structural biology,complementing conventional biophysical techniques. 展开更多
关键词 Affinity selection mass spectrometry Competition assays Drug discovery Fragment screening KD determination Ligand-target interactions Molecular glues
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贝特类降血脂药物的合成及降脂活性研究 认领 引用 被引量：1
19
作者 格根塔娜 吉子龙 +5 位作者 吴阶良 夏莹 范明舒 白明学 安彩艳 额尔敦 《内蒙古大学学报（自然科学版）》 CAS 2026年第1期94-101,共8页
贝特类降血脂药物具有高活性和作用速度快等特点,基于蒙药材荜茇的有效成分和药理作用对贝特类药物进行结构修饰,以胡椒酸酰氯、胡椒碱、苯甲酰氯及其衍生物为反应底物,设计并合成了4种新型贝特类衍生物,其结构均经1H NMR、13C NM... 贝特类降血脂药物具有高活性和作用速度快等特点,基于蒙药材荜茇的有效成分和药理作用对贝特类药物进行结构修饰,以胡椒酸酰氯、胡椒碱、苯甲酰氯及其衍生物为反应底物,设计并合成了4种新型贝特类衍生物,其结构均经1H NMR、13C NMR和HRMS表征。通过噻唑蓝(MTT)方法测定了4种化合物对293细胞的IC50值,并通过脂质体转染方法(Lipofectamine 2000),转染PPARα/γ、RXR和PPRE-luciferase表达质粒至哺乳动物细胞系293细胞中进行活性测试,结果表明,化合物Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ的IC50值分别为130、159、530、479 nmol/L。激活PPARα的活性依次为:Ⅱ>非诺贝特>Ⅳ>Ⅰ>Ⅲ,4种新合成化合物均有生物学活性。本研究为进一步研发药理活性更高、作用更广泛和副作用更低的贝特类降血脂药物提供了参考依据。 展开更多
关键词 荜茇 贝特类药物 高活性 高脂血症
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从预测智能到生成智能:人工智能引领的药物发现与设计的新格局 认领 引用 被引量：1
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作者 张金露 邵鑫 范骁辉 《中国药事》 CAS 2026年第1期32-44,共13页
目的:梳理人工智能(AI)在药物发现与设计中的技术演进,重点探讨从以预测模型为代表的判别式智能,向以生成模型为核心的创造式智能的转变,并分析其对新药发现创新模式的推动作用。方法:通过系统文献回顾与典型案例分析,比较预测模型与生... 目的:梳理人工智能(AI)在药物发现与设计中的技术演进,重点探讨从以预测模型为代表的判别式智能,向以生成模型为核心的创造式智能的转变,并分析其对新药发现创新模式的推动作用。方法:通过系统文献回顾与典型案例分析,比较预测模型与生成模型在药物发现和设计方面的应用,并总结AI制药平台的实践经验。结果:预测模型显著提升了药物筛选效率与准确性,而生成模型进一步实现从“筛选化合物”到“设计新分子”的跃迁,推动药物发现形成自动化、闭环式的新流程体系。结论:AI正在将药物发现从“预测优化”引向“创造设计”,并重塑药物发现范式。未来的发展方向包括多模态融合、知识增强生成、强化学习闭环优化、量子计算结合和监管框架完善,将进一步加速智能驱动的新药发现进程。 展开更多
关键词 人工智能 深度学习 生成模型 药物发现 分子设计
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