【第一百三十期】AI+药物研发领域一周资讯

2024-06-10

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前言 AIDD Pro 根据国内外各大网站以及人工智能药物设计主流新闻网站及公众号，从 AIDD会议、AIDD招聘，重大科研进展、行业动态、最新报告发布等角度，分析挖掘了每周人工智能辅助药物设计领域所发生的、对领域技术发展产生重大推动作用的事件，旨在帮助 AIDD领域研究人员和业内人士及时追踪最新科研动态、洞察前沿热点。如果您觉得符合以上要求的内容我们有遗漏或者更好建议，欢迎后台留言。科研进展2024年6月7日【分子对接】J. Chem. Inf. Model. | 通过深度学习和分子对接发现一种治疗白血病的新型有效LCK抑制剂2024年6月7日【小分子结合】J. Chem. Inf. Model. | CENsible：可解释的见解与上下文解释网络的小分子结合2024年6月7日【SARS-CoV-2】ACS Omega | SARS-CoV-2蛋白Nsp9通过与先天免疫途径的相互作用参与病毒逃避2024年6月6日【药物设计】J. Chem. Inf. Model. | 通过人工智能和物理学挖掘有效抑制剂:基于配体和基于结构的药物设计的统一方法2024年6月6日【药物发现】ACS Med. Chem. Lett. | 聚焦NOD2：利用用户知情的机器学习框架推进IBD药物发现2024年6月5日【图卷积网络】J. Chem. Inf. Model. | 基于启发式搜索的知识图卷积网络药物重新定位具体信息，请滑动下方文字 1.【分子对接】淋巴细胞特异性蛋白酪氨酸激酶(LCK)在t细胞的发育和激活中起着至关重要的作用。LCK信号的失调已被证明可以驱动t细胞急性淋巴细胞白血病(T-ALL)的肿瘤发生，从而为白血病治疗提供了一个治疗靶点。在这项研究中，我们引入了一种复杂的虚拟筛选策略，结合生物学评估来发现有效的LCK抑制剂。我们最初的方法是利用PLANET算法来评估和对比适合LCK抑制剂筛选的各种评分方法。在对PLANET进行有效评估后，我们进一步设计了一个虚拟筛选工作流程，将PLANET的优势与Schrödinger套件的功能协同结合起来。这种整合策略导致了四种潜在的LCK抑制剂的有效鉴定。其中，化合物1232030-35-1的IC50值为0.43 nM，是最有希望的候选化合物。进一步的体外生物实验表明，1232030-35-1对T-ALL细胞具有强大的抗增殖作用，这是由于其能够抑制LCK信号通路中关键分子的磷酸化。更重要的是，1232030-35-1治疗在人类T-ALL异种移植模型中显示出深刻的体内抗白血病疗效。此外，互补的分子动力学模拟更深入地了解了1232030-35-1与LCK之间的结合动力学，突出了与Met319形成氢键的过程。总的来说，我们的研究建立了一个强大而有效的筛选策略，结合人工智能驱动和传统的方法来识别LCK抑制剂，将1232030-35-1定位为一种非常有前途的新型候选药物，可能用于治疗T-ALL。链接网址：https://pubs-acs-org.libproxy1.nus.edu.sg/doi/10.1021/acs.jcim.4c00151 DOI：https://doi-org.libproxy1.nus.edu.sg/10.1021/acs.jcim.4c00151 2.【小分子结合】我们提出了一种新的和可解释的方法来评估使用上下文解释网络的小分子结合。考虑到蛋白质/配体复合物的特定结构，我们的CENsible评分函数使用深度卷积神经网络来预测预计算项对整体结合亲和力的贡献。我们发现CENsible可以有效地区分许多系统的活性和非活性化合物。然而，与相关的机器学习评分函数相比，它的主要优点是它保留了可解释性，使研究人员能够确定每个预先计算的术语对最终亲和力预测的贡献，从而对后续的领先优化产生影响。链接网址：https://pubs-acs-org.libproxy1.nus.edu.sg/doi/10.1021/acs.jcim.4c00825 DOI：https://doi-org.libproxy1.nus.edu.sg/10.1021/acs.jcim.4c00825 3.【SARS-CoV-2】近年来，人们对SARS-CoV-2对宿主先天抗病毒免疫反应的抑制进行了大量研究，这是导致疾病严重程度的一个因素。许多这些研究都集中在病毒结构蛋白的作用上，因为它们可以接近宿主的免疫成分。然而，人们对SARS-CoV-2非结构蛋白和辅助蛋白与病毒逃逸的关系知之甚少。在此，我们使用poly(I:C)研究了模拟病毒感染状态下的SARS-CoV-2非结构蛋白Orf3a、Orf6和Nsp9, poly(I:C)是一种合成的病毒dsRNA类似物，可引发抗病毒免疫反应。通过全基因组表达谱分析，我们确定Orf3a、Orf6和Nsp9都在不同程度上调节宿主抗病毒信号转录组，独特地抑制先天免疫信号的各个方面。我们的数据表明，SARS-CoV-2 Nsp9通过抑制RIG-I表达阻碍病毒检测，并通过下调NF-kB和TBK1拮抗干扰素抗病毒级联反应。我们的数据指出了不同的SARS-CoV-2蛋白抑制免疫信号并促进病毒逃避的独特分子机制。特别是Nsp9作用于宿主抗病毒途径的主要元件，从而损害抗病毒免疫反应。链接网址：https://pubs-acs-org.libproxy1.nus.edu.sg/doi/10.1021/acsomega.4c02631 DOI：https://doi-org.libproxy1.nus.edu.sg/10.1021/acsomega.4c02631 4.【药物设计】确定新药物分子的生存能力是一项耗时和资源密集型的任务，这使得计算机辅助评估成为快速发现药物的重要方法。在这里，我们开发了一种机器学习算法iMiner，该算法通过将深度强化学习与AutoDock Vina的实时3D分子对接相结合，为目标蛋白质生成新的抑制剂分子，从而在限制分子形状和分子与目标活性位点的相容性的同时创造化学新新性。此外，通过使用各种类型的奖励函数，我们在新分子的生成任务中引入了新颖性，例如与目标配体的化学相似性，从已知蛋白质结合片段中生长的分子，以及在蛋白质活性位点中与目标残基强制相互作用的分子的创建。iMiner算法嵌入在一个复合工作流程中，过滤掉Pan-assay干扰化合物、Lipinski规则违规、药物化学中不常见的结构和合成可及性差的化合物，并可选择与其他对接评分功能交叉验证，以及自动化分子动力学模拟以测量姿态稳定性。我们还允许用户在训练过程和后过滤步骤中为他们想要排除的结构定义一组规则。由于我们的方法仅依赖于靶蛋白的结构，因此iMiner可以很容易地用于未来开发其他抑制剂或任何靶蛋白的小分子疗法。链接网址：https://pubs-acs-org.libproxy1.nus.edu.sg/doi/10.1021/acs.jcim.4c00634 DOI：https://doi-org.libproxy1.nus.edu.sg/10.1021/acs.jcim.4c00634 5.【药物发现】在本研究中，我们引入了优化的可定制用户知情合成框架(FOCUS)，这是一种为药物发现量身定制的生成机器学习模型。FOCUS集成了领域专业知识，并使用近端策略优化(PPO)来指导蒙特卡罗树搜索(MCTS)，以有效地探索化学空间。它生成潜在候选药物的smile表示，优化其对NOD2、PEP和MCT1受体的可药物性和结合功效。该模型具有高度的解释性，允许基于详细周期报告的用户反馈和专家驱动的调整。FOCUS利用SHAP和LIME等工具，提供了一个透明的决策过程分析，强调对接分数和交互指纹等功能。与Muramyl二肽(MDP)的比较研究表明，其相互作用谱有所改善。FOCUS将先进的机器学习与专家洞察力相结合，加速了药物发现流程。链接网址：https://pubs-acs-org.libproxy1.nus.edu.sg/doi/10.1021/acsmedchemlett.4c00148 DOI：https://doi-org.libproxy1.nus.edu.sg/10.1021/acsmedchemlett.4c00148 6.【图卷积网络】药物重新定位是将已批准的药物重新用于治疗新适应症的策略，可以加快药物发现过程，降低开发成本，降低安全风险。生物技术的进步大大加快了生物数据生成的速度和规模，通过整合来自各种生物医学来源的各种实体和关系的生物医学知识图谱，为药物重新定位提供了巨大的潜力。为了充分学习生物知识图的语义信息和拓扑结构信息，我们提出了一种启发式搜索的知识图卷积网络KGCNH，该网络可以有效地利用生物知识图中实体和关系的多样性以及拓扑结构信息来预测药物与疾病之间的关联。具体来说，我们设计了一种关系感知的注意力机制来计算给定实体在不同关系下每个相邻实体的注意力得分。为了解决初始注意力分数的随机性可能影响模型性能的挑战，并扩大模型的搜索范围，我们设计了一个基于Gumbel-Softmax的启发式搜索模块，该模块使用注意力分数作为启发式信息，并引入随机性来帮助模型探索更优的药物和疾病嵌入。在此模块的基础上，导出关联权值，通过邻域聚合得到药物与疾病的嵌入，进而预测药物与疾病的关联。此外，我们采用基于特征的增强视图来增强模型鲁棒性并减轻过拟合问题。我们已经实现了我们的方法，并在两个数据集上进行了实验。结果表明，KGCNH优于竞争对手的方法。特别是锂和喹硫平的案例研究证实，KGCNH可以在最靠前的预测结果中检索到更多实际的药物-疾病关联。链接网址：https://pubs-acs-org.libproxy1.nus.edu.sg/doi/10.1021/acs.jcim.4c00737 DOI：https://doi-org.libproxy1.nus.edu.sg/10.1021/acs.jcim.4c00737 上下滚动查看更多药企动态2024年6月7日【GSK】首款！GSK RSV疫苗获FDA批准扩大适用人群至50-59岁2024年6月7日【百济神州】百济神州 HER2双抗「泽尼达妥单抗 HER2双抗「泽尼达妥单抗」申报上市2024年6月6日【GSK】5000万美元！GSK收购RNA药物平台公司，开发肝病用药2024年6月6日【Geron Corporation】30多年的等待：全球首款端粒酶抑制剂获FDA批准上市2024年6月5日【康宁杰瑞】6.155亿美元！康宁杰瑞与Arrivent合作开发创新ADC，后者创始人大有来头！2024年6月5日【安进】里程碑进展！安进「伊奈利珠单抗」攻克IgG4相关性疾病各动态具体信息，请滑动下方文字 1.【GSK】 6月7日，葛兰素史克（GSK）宣布，FDA批准重组呼吸道合胞病毒（RSV）疫苗Arexvy的适用范围扩大到50-59岁的RSV高危成人。这是首款保护50-59岁高危人群的RSV疫苗。链接网址请戳我 2.【百济神州】 6月7日，CDE网站显示，百济神州 HER2双抗泽尼达妥单抗（zanidatamab）HER2双抗泽尼达妥单抗（zanidatamab）上市申请获得受理。2023年11月，该产品被纳入优先审评，适应症为治疗既往接受过全身治疗的HER2高表达的不可切除局部晚期或转移性胆道癌 HER2高表达的不可切除局部晚期或转移性胆道癌患者。链接网址请戳我 3.【GSK】 6月6日，葛兰素史克宣布，以高达5000万美元收购Elsie Biotechnologies。Elsie公司致力于释放寡核苷酸疗法的全部潜力。寡核苷酸药物的市场前景广阔，该类药物具有特异性干扰基因表达的能力，可以解决传统小分子或生物制品不适用的很大一部分治疗靶点。作为一种新型的基因治疗药物得到了迅速的发展，为许多罕见或目前无法治愈的疾病提供了希望。链接网址请戳我 4.【Geron Corporation】 6月6日，Geron Corporation（下文简称Geron）宣布Imetelstat（商品名：Rytelo）获FDA批准用于治疗低危骨髓增生异常综合征（LR-MDS）患者的输血依赖性贫血。链接网址请戳我 5.【康宁杰瑞】6月5日，康宁杰瑞生物发布公告，其全资子公司江苏康宁杰瑞生物制药与ArriVent BioPharma公司签订研发与商业化合作协议，双方将合作使用康宁杰瑞专有的连接子载荷平台（Alphatecan）和糖基定点偶联平台，发现和开发创新ADC药物。链接网址请戳我 6.【安进】6月5日，安进宣布伊奈利珠单抗（inebilizumab，商品名：Uplizna）治疗IgG4相关性疾病（IgG4-RD）的III期MITIGATE研究取得了积极结果。该药物是首个在IgG4-RD适应症上取得积极III期研究结果的产品。基于此，安进将在美国递交伊奈利珠单抗的新适应症上市申请。如果获批，IgG4-RD患者将迎来首款治疗药物。链接网址请戳我上下滚动查看更多会议信息 2024年6月20-21日智药邦举办2024人工智能与生物医药生态大会2024年6月27-28日上海求实医药咨询有限公司举办ING 2024第七届免疫及基因治疗论坛2024年8月29-30日上海求实医药咨询有限公司举办ICNS 2024 第四届中枢神经系统药物深度聚焦论坛各会议具体详情和参会方式，请滑动下方文字 2024人工智能与生物医药生态大会主办方：智药邦会议时间：2024年6月20日-21日会议地点：上海会议主旨：充分介绍和讨论AI赋能生物医药领域的前沿进展、重要案例、关键问题和各方思考，加强交流与合作，加速生物制药相关技术和产业的发展。链接网址请戳我 ING 2024第七届免疫及基因治疗论坛主办方：上海求实医药咨询有限公司会议时间：2024年6月27日-28日会议地点：北京会议主旨：聚焦CGT领域开发的核心问题，破除技术壁垒，推动产业不断前进，开启生物医药产业下一个风口！链接网址请戳我 ICNS 2024 第四届中枢神经系统药物深度聚焦论坛主办方：上海求实医药咨询有限公司会议时间：2024年8月29日-30日会议地点：南京会议主旨：深化基础研究，提升药物开发成功率，突破技术瓶颈，并探索新疗法的前沿进展。链接网址请戳我上下滚动查看更多版权信息本文内容均由小编收集于公开的各个网络平台，发布的目的仅为了方便大家一站式了解AIDD行业信息，并未对发布源头进行真实性验证。如您发现相关信息有任何版权侵扰或者信息错误，请及时联系AIDD Pro（请添加微信号sixiali_fox59）进行删改处理。原创内容未经授权，禁止转载至其他平台。有问题可发邮件至sixiali@stonewise.cn 关注我，更多资讯早知道↓↓↓

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