背景

在腫瘤治療中，開發高選擇性小分子抑制劑對提升療效和降低副作用至關重要。這些抑制劑精準靶向特定蛋白，減少對正常細胞的傷害，提高藥物安全性。

挑戰

• 在競爭激烈的市場中，新藥物需展現出更優的療效和安全性。
• 不同靶點蛋白不同亞型殘基變化很小，很難精準定位選擇性來源。

關鍵結果

• XFEP選擇性預測方法在20個分子對5種不同亞型的選擇性預測結果顯示出與實驗結果0.69的高相關性。
• 通過可解釋性模型，我們識別影響選擇性的關鍵氨基酸殘基，通過兩輪針對性改構顯著提升了分子選擇性。

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背景

GPX4是一種關鍵的抗氧化酶，它在保護細胞免受氧化應激損傷、調節鐵死亡以及參與多種疾病的發生發展過程中發揮著關鍵作用。

挑戰

• 目前仍然缺乏高活性/特異性的GPX4抑制劑作為分子設計、篩選的參考。
• GPX4整個蛋白很小，表面平坦，缺乏可成藥口袋，為非共價小分子抑制劑藥物設計帶來了重大挑戰。
• 其難成藥的特點，亟需在特大化合物庫篩選苗頭化合物。

關鍵結果

• 在無參考化合物的情況下，28天內利用XFEP和主動學習成功預測GPX4活性位點中4個關鍵藥效團，實現特大化合物庫的快速篩選。并結合自動化合成快速篩選出3個靶向GPX4活性分子(IC50<10μM)

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背景

開發一款針對自身免疫性疾病和炎癥性疾病的小分子藥物，通過調控B/T細胞抗原受體信號及免疫應答基因轉錄，調節免疫應答及穩態。

挑戰

• 熱門腫瘤靶點，面臨激烈的市場競爭和專利空間擁擠的挑戰。
• 難成藥靶點，變構口袋，口袋較淺，位于結構域與結構域的交界面處，柔性大。
• 藥物創新浪潮澎湃，發現具有廣泛化學多樣性的新穎化合物至關重要要。
• 目前缺乏成熟穩定的Al模型探索更廣闊的化學空間，且暫未有便捷交互工具應用落地。

關鍵結果

• 利用AI分子生成平臺-XMolGen擴展廣闊且多樣的化學空間并結合XFEP平臺，從眾多候選化合物中篩選30個具有潛力力的化合物進行合成。
• 成功篩選出了10類具有生物活性的分子骨架。

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