摘要：基于扩散动力学与细胞信号传导动力学,研究药物小分子对细胞周期的阻滞特性.理论模型考虑药物小分子穿越细胞膜输运的动力学特性,以及进入细胞内的药物分子对细胞周期的阻滞效应.研究发现,穿越细胞膜内层进入细胞内的药物分子,将会在很大程度上决定药物分子对相关的靶向基因、蛋白的阻滞功效.细胞膜对药物分子的输运特性,是影响药物分子阻滞细胞周期的关键因素.另外,药物分子的降解程度,将会改变药物分子与靶向基因、蛋白作用时间,进而改变对相关细胞生长增殖的抑制效应.通过对模型中各参数的敏感度分析,我们确认了药物分子穿越细胞膜、进入细胞内过程的多种因素对细胞周期的抑制效应.本文理论结果符合模拟、实验观测,进一步深刻揭示了药物小分子阻滞细胞周期的物理机制,可为设计确切的疗法药物提供必要的参考和新方案.

摘要：苯并氮杂?是一类由苯环和含氮七元环并联的稠环结构,引入分子中可调节化合物的理化性质,保持或增强化合物的生物活性,还可改善化合物药代性质,提高脑透过性,降低hERG毒性,是药物分子合理设计和结构优化的重要优势骨架。苯并氮杂?结构可通过Dickmann缩合反应、Mitsunobu反应、Pictet-Spengler反应、CMD反应、多组分反应(MCRs)、金属催化、不对称催化等多种方法进行构建,在丰富药物分子结构多样性中发挥重要作用。

摘要：2023年12月5日,北京大学药学院天然药物及仿生药物全国重点实验室张亮仁教授/刘振明研究员团队在Nature Machine Intelligence上在线发表了题为“Bridging the gap between chemical reaction pretraining and conditional molecule generation with a unified model”的研究论文,针对化学反应表征和可合成的分子生成方法提出了通用的深度学习框架。

摘要：分子的快速对接方法是理性药物筛选的研究热点之一 .AEDock是在AutoDock2 .4基础上开发的分子对接软件 .为改善构象搜索功能 ,而采用退火进化算法代替AutoDock2 .4软件中的模拟退火算法 (simulatedannealingalgorithm ,SA) ,因为退火进化算法 (annealingevolutional gorithm ,AEA)综合了模拟退火算法和遗传算法 (geneticalgorithm ,GA)的优点 .已证明AutoDock2 .4可预测多达 8个旋转键的柔性配体与刚性大分子的结合构象 .采用体积较大的HIV 1蛋白酶抑制剂XK2 6 3分子和其他常用分子的测试结果表明 ,AEDock可成功预测多达 10个旋转键的柔性配体与刚性大分子的结合构象 .此外 ,搜索所需的结合态与SA算法相比要少 。

摘要：由于血脑屏障的存在,让传统药物分子难以进入脑内,其是药物治疗脑肿瘤的最大障碍。如何安全、有效地跨越血脑屏障实现靶向脑肿瘤给药,一直以来是一个具有挑战性的研究难题随着近年来对纳米给药技术的研究逐渐增多,纳米给药系统在跨越血脑屏障和靶向脑肿瘤方面表现出巨大的潜力,各种纳米载体可以被设计成不同的尺寸、形状和进行表面官能团修饰,从而提升穿透血脑屏障和将药物靶向递送至脑肿瘤的能力。本文主要综述了克服血脑屏障策略中的跨细胞转运途径及部分可经该途径跨越血脑屏障的纳米载体,并阐述了其对血脑屏障的作用机制以及影响药物递送效果的因素。

摘要：文章建立了一种约束优化的演化模型,并构造出求解此模型的多种群空间收缩遗传算法,将信息熵概念引入进化过程,控制各种群寻优搜索时解空间的收缩。该算法用种群的多样性避免遗传进化的早熟现象,并以空间收缩尺度作为停机判椐,有效地控制了算法的收敛。利用基于小种群的多种群进化策略,在保证种群多样性的前提下,极大程度地减少了计算量,提高了计算效率。数值算例表明,熵的介入增强了随机搜索类进化算法的寻优目的性,使收敛过程平稳且迅速。算例表明此算法能有效的应用于药物分子对接设计。

摘要：人体体表与体内存在大量共生微生物,微生物菌群与人类疾病发生、发展密切相关。随着合成生物学的发展,利用基因工程菌药物递送系统助力微生物-宿主互作机制探索以及疾病治疗成为研究热点。基因工程菌是基因工程改造后具有高效生产目标产物能力的微生物。通过理性设计治疗靶点和药物递送基因回路,构建的基因工程菌可实现肠道或肿瘤等部位的精准靶向给药。本文对基因工程菌药物递送的三个关键特征,即药物分子、药物释放方式以及智能响应体系进行了综述,讨论了其在临床应用中需要应对的挑战,并展望了基因工程活体药物的发展前景。

摘要：本文系统介绍了Hansch的定量构效关系，并以实例讨论了这种方法的实际运用。

摘要：在药理学研究中,从药物研发的早期阶段到临床实践的各个环节,人工智能(AI)都发挥着重要的作用。在药物发现与设计方面,AI通过分析大量的化学、生物学数据,能够加速药物分子的筛选和设计,有助于寻找潜在的候选药物。在药物代谢动力学研究方面。

摘要：本文阐述了噻吩环和苯环的交换、咪唑环和对称三唑环的交换、吡啶环和苯环的交换在药物分子设计中的作用。