AI在药物研发中的应用成为研究热点。本文提出了FP-GNN和FGBERT两种用于药物分子性质预测的深度学习QSAR建模方法，具有更强的准确度和抗噪音能力。基于此构建的idrugMap平台用于多疾病药物发现，解决了数据不平衡等问题。研究还发现了新冠病毒的结合变异并开发了抗病毒药物莱素理，验证了其抑制活性。这些成果提供了理论和实践支持，加速药物发现和优化，为药物研发提供了新工具和资源。

"      近年来，人工智能（AI）在药物研发中的应用成为研究热点之一。**定量构效关系（QASR）建模方法**是药物设计中的重要工具，用于预测药物分子的性质和生物活性。然而，基于AI的QSAR研究面临一些挑战，如**模型准确度、建模数据集关联、模型解释性和药物活性预测精度**等问题。
      为解决这些问题，本文提出了一种名为**FP-GNN**的自适应深度学习QSAR建模方法，结合了分子图和互补指纹的特点。该方法具有更强的抗数据噪音能力，并且在准确度方面超过了现有的多种算法。**FP-GNN还可用于多任务学习**，可以预测多个药物的活性，捕捉药物之间的相关信息。
     为了解决数据量少、数据不平衡等问题，本文建立了基于手动策划数据的实验验证资源数据库，如综合工具VDDB，其中包含大量医学重要病毒的药理学数据和相关的机器学习模型。在这个丰富的数据库基础上，本文将FP-GNN等算法应用于多种疾病的药物发现，**构建了一个一体化多疾病药物发现平台idrugMap**，旨在缩短药物研发周期、降低成本。
     此外，本研究还利用**蛋白质对接、蛋白质结构图和分子模拟方法**，研究了新冠病毒的结合变异，并发现了潜在的抑制剂。在此基础上，团队与广东盛普生命科技有限公司合作，开发了一种抗新冠病毒潜在药物莱素理，并在实验中验证了其抑制活性。通过这些研究，本文提出的方法和平台为药物研发提供了理论和实践支持，为加速药物发现和优化提供了新的工具和资源。

### 项目亮点：
#####  1.AI制药——深度学习计算驱动的药物发现
    1.1 团队开发的FP-GNN算法与FP-BERT预训练模型算法属于领域内首创，其综合预测准确度达到了细分领域顶尖水平，超越了近3年来斯坦福大学、麻省理工学院、加州大学伯克利分校、中科院上海药物所等发表的深度学习算法，能够很好地解决预测偏差大的问题，甚至在较小的数据量情况下，预测精度与可靠性依旧卓越；

    1.2 团队开发的综合AI智药云计算平台面向抗病毒、抗癌、抗疟等多种药物发现场景，共包含 8,439,243 条训练数据 ，训练出 1434 个靶标模型 ，特异性针对 75 种疾病，包含靶标发现、虚拟筛选、药物重定向、先导化合物优化、成药性预测等多个模块，无论是训练数据、靶标模型还是所针对的疾病种类，均远超业内具有代表性的腾讯云深智药平台。

##### 2.厚植新冠药物基础研究，让AI制药清晰可依
###### 2.1 阐明新冠病毒的感染机制
   2.1.1 阐明omicron BA.5 和 BA.2.75通过增强血管紧张素转化酶（ACE）依赖性以进入细胞的结构可塑性，为开发广谱抗新冠药物提供理论支持；
   2.1.2 使⽤蛋⽩质-蛋⽩质对接、蛋⽩质结构图(PSG)和分⼦模拟⽅法研究了野生型、Omicron亚变体BA.2.75和BA.5之间的结合变异；
   2.1.3 发现刺突(S)蛋白正在经历结构调整，以有效结合hACE2（⼈⾎管紧张素转换酶2）受体，进⽽增加进⼊宿主细胞的机会

######2.2 揭示了新冠病毒的潜在抑制剂
   2.2.1 通过对天然化合物的超大规模筛选和自由能计算，揭示了SARS-CoV-2受体结合域(RBD)的潜在抑制剂；
   2.2.2 采用基于结构的方法靶向SARS-CoV-2重组变体(Deltacron)的RBD， 通过分子动力学模拟和结合自由能计算，确定4个命中点（hits）为潜在的先导分子。

#####  3.药物理性设计，取得令人振奋的成果
######  3.1 发现并开发一种抗新冠病毒防治潜在药物莱素理，进入临床申报阶段
  （截止2022年12月29日，80家中国AI药企中，有14家成功将管线推进至临床阶段，作为一个实验室“小作坊”本科生团队，我们的计算及理论支持使得盛普生命科技有限公司成为那前17%）
   3.1.1 与广东盛普生命科技有限公司联合攻关，采用新冠感染VeroE6细胞预测模型和Mpro蛋白预测模型对美国FDA批准的天然来源药物进行融合预测和一致性打分
   3.1.2 委托广东省疾控中心和公共卫生研究院在生物安全P4实验室进行新冠活病毒抑制实验，发现并开发了一种抗新冠病毒防治潜在药物莱素理(SARS-CoV-2: EC50=0.5 μM, CC50=210.6 μM)
   3.1.3 获得中国、欧盟、加拿大、新加坡等多国专利授权（归属合作方）。莱素理已被开发成2号超声雾化吸入剂和3号针剂，均已完成临床前研究，正在申请临床试验。
   3.1.4 靶标结合测试结果表明, 莱素理(LeSoleil)是多靶点协同治疗新冠病毒感染。
   3.1.5 得到国内外多家媒体，如美国彭博社，的广泛报道

###### 3.2．理性设计CDK9/PARP1双靶点的苯酞嗪酮类衍生物，首次发现First-in-Class的CDK9/PARP1的双靶点抑制剂；3.2．理性设计CDK9/PARP1双靶点的苯酞嗪酮类衍生物，首次发现First-in-Class的CDK9/PARP1的双靶点抑制剂；
   3.2.1．采用多靶标分子的定向生成模型生成的SCUTSerI-3、SCUTSerI-6及SCUTSerII-4对CDK9和PARP1具有较好的抑制活性
   3.2.2.证实基于RetroCL生成模型的多靶点药物设计方法的有效性，还使我们首次发现First-in-Class的CDK9/PARP1的双靶点抑制剂。

### 项目成果：
#### 现有成果：
   1.**共产出10篇SCI论文**（详见附录，新增4篇），当前最高影响因子13.994，当前总影响因子46.4，已发表7篇论文中6篇为一区一作/共一，其中3篇为TOP期刊。团队成员在Briefings in Bioinformatics（SCI JCR Q1，TOP期刊，IF=13.994）、Food Chemistry 杂志( SCI JCR Q1，TOP期刊，IF=9.231 )、European Journal of Medicinal Chemistry（SCI JCR Q1，TOP期刊，IF= 7.088）、Frontiers in Pharmacology（SCI JCR Q1，IF=5.988）、Journal of Biomolecular structure & Dynamics（SCI JCR Q1，IF=5.235）、Molecules（SCI JCR Q2，IF=4.927）和 MedComm-Future Medicine（Wiley、DOAJ等收录的新刊）等国际期刊以第一作者/共同第一作者或参与作者发表论文7篇，另有3篇文章分别投稿到Nature Communications（SCI JCR Q1，TOP期刊，IF=17.694）、Journal of Cheminformatics（SCI JCR Q1，IF=8.489）、European Journal of Medicinal Chemistry（SCI JCR Q1，TOP期刊，IF= 7.088）等3本国际期刊。
   **2.受理国家发明专利2件；**
   **3.授权软件著作权6件（新增2件）。**

##### 即将取得的成果：
   1.新受理**国家发明专利1件**；

##### 半年内将取得的成果：
   1.新发表/录用3-4篇SCI，则将总计发表10-11篇SCI，总影响因子达到80-94
   2.新受理国家发明专利1件，新授权1项专利，则总将受理3件专利，其中1件授权；
   3.新授权软件著作权2件，则总将授权8件软著

### 专家推荐：
   1.**中国工程院院士**、第十三届全国人大代表、广东省微生物研究所名誉所长，广东省科学技术协会副主席、中国食品科学技术学会副理事长、国家微生物种业产业技术创新战略联盟理事长**吴清平**
   2.**国家自然科学基金“杰出青年科学基金”获得者**、国家“万人计划”领军人才、科技部创新领军人才、中科院上海药物所研究员**罗成**
   3.**国家自然科学基金“杰出青年科学基金”获得者**、国家“万人计划”领军人才、暨南大学科技处处长**高昊**
   4.**国家自然科学基金“杰出青年科学基金”获得者**、广东省纳米化学创新药物工程技术研究中心主任、暨南大学化学与材料学院副院长**陈填烽**
   5.**国家自然科学基金“优秀青年科学基金”项目（海外）获得者**、中科院上海药物所和中科院药物创新研究院中山（华南）研究院课题组长**陈铁根**
   6.**英国皇家化学会“地平线奖”获得者**、国家高层次人才特殊支持计划以及“珠江人才计划”引进领军人才、中科院深圳先进技术研究院合成生物学研究所研究员**周佳海**
   7.**教育部自然科学奖二等奖**及广东省科学技术奖一等奖获得者、广东工业大学生物医药学院副院长**卢宇靖**
   8.**广东省生物技术产业化促进协会**

### 商业合作：
   1.广州医药集团股份有限公司（国内最大制药企业，广州白云山医药集团股份有限公司（股票代码：600332），4000万）
   2.丽珠医药集团股份有限公司（股票代码：000513）
   3.深圳微芯生物科技有限公司（股票代码：688321）
   4.广东盛普生命科技有限公司
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