目前肿瘤化疗仍是大多数癌症患者不可缺少的治疗方法，但是化疗药物往往缺乏选择性，而且肿瘤细胞容易产生多药耐药性，严重影响化疗的效果。因此，研究可逆转肿瘤多药耐药性的功能性药物输送系统在提高化疗药物药效、降低毒副作用等方面将具有广阔的应用前景。纳米药物载体，如脂质体封装的抗癌药物在临床前和临床实验中已被证实能够通过降低毒性和增强疗效来提高治疗指数。然而，传统脂质体存在载药量低（一般<10%）、稳定性差、药物容易泄漏等问题，导致治疗效果不理想，并且容易引发机体的毒副作用。

本项目提供了一种靶向肝癌细胞的纳米药物（LTAG-NPs）。该药物以天然多糖搭载临床广泛使用的铂类抗癌药物，具有合成简便，成分友好的特点，通过与肝（癌）细胞发生特异性结合，实现肝癌靶向效果。药物在肝部高效富集并在肿瘤细胞中释药。因此，LTAG-NPs在有效抑制肿瘤生长的同时，明显降低传统化疗药物强烈的毒副作用，提高患者顺从度和安全性。具有较高临床应用价值和转化前景。 体外释药实验表明，在肿瘤细胞环境下，LTAG-NPs 4 小时释放药物超过 20%，6 天药物全部释放，既在 6 天内缓慢持续释药；药物代谢实验证明，LTAG-NPs 在注射小鼠体内 24 h 后仍保持较高药物浓度，具有血液长循环效果；生物分布实验证明，纳米药物在肝部的富集是传统化疗药物的 5-6 倍，明显降低了在肾脏的积累；对于同时种有肝异位瘤和肺异位瘤的小鼠，LTAG-NPs 在肝异位瘤的富集量为肺异位瘤的 2.5 倍，说明具有优异的肝肿瘤靶向能力。体内抑瘤实验证明，纳米药物具有与传统化疗药物相当的抑瘤效果但毒副作用明显降低，尤其是明显降低了肾毒性。大剂量注射传统化疗药物的小鼠在5 天内全部死亡，而纳米药物组则保持存活率 100%，且小鼠体重稳步上升，体征良好。 以上动物实验全部由医院完成并进行相关评价

放射性药物是可用于诊断或治疗目的的药物，由放射性同位素与有机分子键合组成。有机分子将放射性同位素传递至特定的器官、组织或细胞。 ​ 根据特性选择放射性同位素发射穿透伽马射线的放射性同位素用于诊断（成像），发出的辐射脱离身体后被特定仪器（SPECT / PET相机）检测到。通常，用于成像的同位素产生的辐射在1天后通过放射性衰变和正常的身体排泄完全消除。最常见的用于成像的同位素是：99mTc、I123、I131、Tl201、In111和F18。 ​ 发射短程粒子（α或β）的放射性同位素用于治疗，因为它们能够在非常短的距离内失去所有能量，因此产生大量局部伤害（例如细胞破坏）。该特性用于治疗目的：破坏癌细胞，骨癌或关节炎的姑息治疗中减缓疼痛。这类同位素在体内的停留时间比成像同位素更长；用来提高治疗效率，但仍然限制在几天内。最常见的治疗同位素是：I131、Y90、Rh188和Lu177。 ​ 放射性药物的工作原理是：基于使用分子“出租车”，将受控剂量的放射性活度特异性地传递至目标患病组织（通常是癌细胞），以便根据所用放射性核素的类型可视化（诊断）或治愈（治疗）组织。放射性药物通常包含负责将放射性核素引导至目标组织的生物载体（抗体、肽等）。双功能螯合剂牢固地抓住放射性核素并确保与生物载体之间的牢固结合。

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性预测服务器首页致癌性预测结果页相关综述对本服务器的介绍RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高筛选出两个候选抑制剂3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。 成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.） 致癌性预测服务器首页 致癌性预测结果页 相关综述对本服务器的介绍 RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性 2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。 特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高 筛选出两个候选抑制剂 3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。 lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较 lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

项目成果/简介:重点集中在功能蛋白与多肽关键技术突破及其应用开发。在原料预处理方面，突破了绿色预处理提取技术，酶促溶提取、高压辅助提取、超声辅助提取等技术瓶颈，形成了水产源蛋白与功能多肽的绿色提取技术，蛋白回收率>90%，具有提取率高、绿色环保、产品质量高的显著优势；组合酶酶解技术，水解效率提高20%，活性肽得率提高15%。获得了具有不同生物活性的目标肽。梯级肽的膜分离技术，获得高纯度的特定分子量段的功能肽。国内外首次发现并应用的生物传感器与人工神经网络定向制备技术、计算机辅助控制可控制备活性肽技术。建立了一整套规模化食品级、化妆品级的功能蛋白与多肽中试及规模化制备技术，并进一步研究开发出功能蛋白与多肽的固体饮料、液体饮料、面膜、调味基料、食品澄清剂、医用可吸收止血敷料等产品，产品质量高，竞争优势明显，可预期产生巨大经济效益。项目阶段:工业化生产阶段效益分析:我国加工副产物资源量大，仅鱼皮、鱼骨、鱼鳞等每年1000~1500万吨，根据国际国内市场的行情，制成活性肽产品后，可增值几十倍到上百倍，预计每年可新增百亿元产值，该成果可为提高水产品加工废弃物的附加值开辟了新的途径，降低加工废弃物的排放量，生态环境效益显著，具有良好的示范效应。该成果用于美泰科技（青岛）股份有限公司、青岛东易科技发展有限公司、青岛益和兴食品有限公司等其他功能蛋白、功能肽生产企业、保健与营养食品生产企业、医用材料生产企业的生产与研发。知识产权类型:发明专利 、 软件著作权知识产权编号:ZL201510603619.6 ZL201410515456.1 ZL201510784871.1 ZL201510772518.1 ZL201510662318.0 ZL201210003787.8技术成熟度:通过中试技术先进程度:达到国内领先水平成果获得方式:独立研究获得政府支持情况:无

重点集中在功能蛋白与多肽关键技术突破及其应用开发。在原料预处理方面，突破了绿色预处理提取技术，酶促溶提取、高压辅助提取、超声辅助提取等技术瓶颈，形成了水产源蛋白与功能多肽的绿色提取技术，蛋白回收率>90%，具有提取率高、绿色环保、产品质量高的显著优势；组合酶酶解技术，水解效率提高20%，活性肽得率提高15%。 获得了具有不同生物活性的目标肽。 梯级肽的膜分离技术，获得高纯度的特定分子量段的功能肽。 国内外首次发现并应用的生物传感器与人工神经网络定向制备技术、计算机辅助控制可控制备活性肽技术。建立了一整套规模化食品级、化妆品级的功能蛋白与多肽中试及规模化制备技术，并进一步研究开发出功能蛋白与多肽的固体饮料、液体饮料、面膜、调味基料、食品澄清剂、医用可吸收止血敷料等产品，产品质量高，竞争优势明显，可预期产生巨大经济效益。

在崇尚自然、保护环境的当今社会, “绿色”型健康舒适纤维制品越来越受到人们的青睐。其中,蛋白纤维以其在生物降解性,人体皮肤亲合性等方面特有的优异性能倍受关注。胶原蛋白/PVA复合纤维不仅秉承了蛋白纤维的优点，还克服了一般蛋白纤维力学性能、耐热水性能不佳的缺点，且具有良好的吸湿透气性能及染色性能。 按一定配方制备胶原蛋白/PVA复合纺丝溶液，通过湿法纺丝得到初生纤维,再经后处理

涤纶织物虽具有良好的挺阔性、褶皱弹性，但不亲水，对人体皮肤不友好，没有保健功能。粘胶纤维织 物具有 良好的吸湿、抗静电，但对皮肤没有保健功能。 开发的全新改性接枝技术，可以在涤纶纤维和涤纶织物表面接枝各种动植物蛋白，如蚕丝蛋白、牛奶蛋 白、大都蛋白、花生蛋白、蚕蛹蛋白等等。从而制备各种高功能涤纶蛋白复合面料。 改性接枝的涤紛蛋白复合面料，蛋白质都分布在涤纶纤维表面上，在服用时，与人体皮肤相接触的全是 各种动植物蛋白,对人体皮肤具有良好的保健作用。同时，织物的吸湿性、抗静电性都得到很好的改善；褶 皱弹性、挺阔性保持良好。 高功能涤纶复合蛋白面料，适宜制备高档涤纶面料，具有很高的附加值，生产工艺流程较短、成本较 低，无需投资购买新设备。该技术也同样适用于粘胶蛋白复合面料。粘胶蛋白复合面料对人体皮肤具有良好的保健作用

本发明的目的是提供一种鸭坦布苏病毒基因工程亚单位疫苗，即筛选获得鸭坦布苏病毒E蛋白具有优势抗原表位的DomainIII结构域，并通过Lingker与肠毒素LTB组成新型融合蛋白LTB-Es，并以该融合蛋白作为抗原来制备鸭坦布苏病毒基因工程亚单位疫苗。本发明中鸭坦布苏病毒新型融合蛋白LTB-Es，其编码蛋白的氨基酸序列为SEQIDNO:1；其中一种核苷酸序列为SEQIDNO:2。本发明利用原核表达载体构建了能表达鸭坦布苏病毒新型融合蛋白LTB-Es的大肠杆菌BL21(DE3)宿主菌。将重组表达的蛋白纯化后制备成基因工程亚单位疫苗，可使免疫后鸭群获得免疫保护。