第43期 AI+药物研发领域一周要点综述 概览 本期聚焦AI在药物发现与开发中的最新突破，覆盖药代动力学预测、靶点发现、RNA药物设计、蛋白质-配体对接、分子模拟以及抗菌药物靶点研究等领域。通过多模态数据整合与计算驱动的方法，呈现对领域技术发展具有推动作用的关键进展，助力研究人员把握前沿趋势与应用前景。 七大要点摘要 1) 基于机器学习的药代动力学预测与数据完善 - 通过对非临床数据的缺失值填补与特征筛选，构建全身清除率与稳态分布体积的新型预测模型。 - 新模型在全身清除率和稳态分布容积上的预测误差表现接近传统动物放大法，且减少动物实验，有助于监管路径的合规性与效率提升。 2) 虚拟筛选在结核分枝杆菌靶标PknB上的应用 - 通过计算筛选结合体外生物测定，筛出多种潜在抑制剂，其中若干化合物对PknB活性与菌株生长具实质性抑制作用。 - 分子动力学进一步揭示候选分子与PknB结合的稳定性与结合自由能，为后续优化提供结构-动力学证据mile米乐。 3) 针对RNA靶标的结构化虚拟筛选 - 将基于蛋白的对接框架用于RNA配体筛选，并通过对接评分与关键相互作用对照，筛出具活性的RNA配体候选。 - 结果在6种命中化合物中表现出不同强度的活性，显示基于结构的RNA靶点虚拟筛选具备较好可行性，同时也提出了在RNA对接中需克服的挑战与改进方向。 4) 针对SARS-CoV-2的小蛋白抑制剂设计与评估 - 在初代抑制剂基础上设计多点变体，通过分子动力学模拟与能量分解分析，揭示不同变体对RBD界面的结合稳定性。 - 某些高活性变体显示出显著增强的结合亲和力，表明小蛋白抑制剂具备对抗新冠病毒的潜在阻断作用。 5) 提速虚拟筛查的蛋白-配体对接策略与结果重用 - 提出化合物分解、片段网格存储与预生成构象等多要素组合，开发实现计算结果重用的工具方案。 - 该策略在速度与准确性方面可与主流对接工具相当，凸显在大规模筛选中的可行性与潜力。 6) Aβ肽-膜相互作用的分子机制解析 - 全原子与粗粒度模拟揭示Aβ42单体在膜中的三种结合模式，中央疏水核心区域对结合起主导作用。 - 结果为理解淀粉样蛋白相关膜损伤过程提供了新的分子层面线索，推动相关治疗策略的开发。 7) 铜绿假单胞菌PqsE-RhlR相互作用的靶向研究 - 通过结构与变异研究揭示破坏PqsE-RhlR相互作用对降低铜绿假单胞菌致病性的关键性。 - 提出以PqsE活性位点为靶点的下一代分子候选药物，为抗菌药物发现提供新的策略与方向。 行业动态与企业进展要点 - 宣泰医药进入资本市场并开展上市相关工作，显示生物医药创新企业在资本市场的活跃度提升。 - 智峪生科推出快速高效的MSA构建算法，与AlphaFold协同推动AI药物设计的工业化落地。 - 强生/杨森等公司在欧盟完成关键药物批准，体现免疫治疗与抗体药物在临床转化中的持续推进。 - 君实生物的CD112R靶向药物进入临床阶段，个性化免疫靶标药物开发持续加速。 - 默沙东的新型抗凝药获得快速通道资格，凸显新药监管路径的提速趋势。 - 翰森制药与GHDDI在新冠口服小分子抑制剂领域开展合作，扩展治疗窗口与市场潜力。 - 歌礼制药的RdRp抑制剂进入临床阶段，反映RNA聚合酶抑制剂在新冠治疗中持续的研究热度。 - 武田在全球范围推进登革热疫苗相关进展，显示疫苗开发在全球公共卫生中的重要地位。 大型活动与行业交流概览 - 多家学会与研究机构联合举办的免疫细胞治疗、肿瘤精准医疗及AI药物研发等相关大会，聚焦早筛、治疗策略、监管前沿与产业转化，面向科研机构、药企与监管机构，强调跨界协作与应用落地。 - 参会信息覆盖主题演讲、圆桌讨论、国际合作与前沿研究分享，旨在搭建产学研一体化的交流与协作平台。 人才与岗位信息要点 - 多家以AI药物设计为核心的企业公开招聘，涵盖计算化学、药物化学、CADD、药物信息等方向，求职者可通过主流招聘平台了解岗位要求与机构定位，进行精准投递。 行业展望与趋势要点 - AI药物设计正向多模态数据融合、结构驱动设计与高效分子模拟迭代深化发展。 - 跨学科协作、数据共享与端到端的产业化应用将成为提升药物发现效率与成功率的关键因素。