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：

该研究通过生物学分析发现武汉新型冠状病毒的刺突（S）蛋白与SARS冠状病毒的S蛋白结构相似，也可通过S蛋白与宿主细胞表面的 血管紧张素转化酶（ACE）2蛋白分子相互作用，从而感染宿主的上皮细胞。因此， ACE2分子是武汉新型冠状病毒感染的关键分子，通过结合ACE2分子有可能影响武汉新型冠状病毒感染人体细胞的过程。ACE2是肾素-血管紧张素-醛固酮系统（RAS）的关键分子，也是包括肺泡上皮细胞在内的多种人体细胞表面表达的重要分子之一。2003年，ACE2被鉴定为SARS冠状病毒的功能性受体。2020年1月25日， 北京大学基础医学院的 王月丹和初明团队，采用自主研发的人工智能药靶筛选系统，重点针对2674种已上市的药物以及1500种中药提取物进行了药物筛选， 发现了多种潜在的ACE2结合剂，有望用于武汉新型冠状病毒感染的治疗，其中包含了氨溴索（CAS号：18683-91-5）等。氨溴索，又称沐舒坦，是一种呼吸道润滑祛痰药，能促使呼吸道表面活性物质的形成，调节浆液性与黏液性物质的分泌，促进代谢，还可改善纤毛运动，增强呼吸道分泌物的消除作用。

面对国家在疫情防控决策方面的重大战略需求，北京航空航天大学计算机学院王静远副教授，联合经济管理学院吴俊杰教授、部慧副教授，计算机学院软件开发环境国家重点实验室孙磊磊老师等，快速反应，在1月22日开始陆续组织了一支包括20余名师生在内、跨学科、跨专业的疫情应急研究团队，开展基于大数据的疫情预测与大数据分析科研攻关工作。 团队经过连续不眠不休的集中攻关，于1月25日完成了第一个针对新冠肺炎疫情预测的模型，并最早具备了对外提供疫情预测服务的能力。该模型具备优秀的预测精度和疫情解释能力，为上级部门的疫情防控决策提供了重要的支撑。尤其是在疫情拐点尚未出现、全国发病走势尚不明朗的疫情早期阶段，为防疫决策提供精准的数据参考。预测模型基于王静远老师在2014年深圳H7N9流感爆发和季节性流感流行期间使用市民活动大数据与Meta-Population动力学模型相结合的方式设计的面向城市的呼吸道类疾病传播分析与预测模型，曾应用于深圳流感防控。

复旦大学附属中山医院呼吸科是我国无创通气的先行者，在无创通气治疗重症肺炎和急性呼吸窘迫综合征等危重型急性呼吸衰竭中积累了丰富的经验，由时任呼吸科主任钮善福教授带领团队一起研发了适应中国人脸型的第一款面罩——“钮式面罩”。

2月21日凌晨，西湖大学周强研究团队在论文预印本网站BioRxiv再次发文，报道新冠病毒表面S蛋白受体结合结构域与细胞表面受体ACE2全长蛋白（以下简称ACE2）的复合物冷冻电镜结构，揭开了新冠病毒入侵人体细胞的神秘面纱。研究发现，新冠病毒感染人体细胞的关键在于冠状病毒的S蛋白与人体ACE2的结合。准确地说，是S蛋白“劫持”了原本是控制血压的ACE2，通过与它的结合入侵人体。一个人体细胞的蛋白，怎么会与病毒发生联系？西湖大学特聘研究员陶亮用了一个形象的比喻：“如果把人体想象成一间房屋，把新冠病毒想象成强盗，那么，ACE2就是这间房屋的‘门把手’；S蛋白抓住了它，病毒从而长驱直入闯进人体细胞。”虽然S蛋白和ACE2是敌我双方接触的最前线，但在此次疫情暴发前，科学家们从未看清ACE2的全貌及ACE2与新冠病毒S蛋白的相互作用。两天前，周强实验室在世界范围内率先报道了ACE2的高分辨三维空间结构，这一次，他们进一步解析出ACE2与新冠病毒S蛋白受体结合结构域的复合物结构。

2020年1月31日，兰州大学第一医院2019-nCoV研究团队在国际放射学首位期刊Radiology（IF 7.608）发布了学术成果：2019-nCoV确诊病例的CT特征；同步推送全球放射医师，关注新型冠状病毒肺炎的CT影像学表现。2019-nCoV科研攻关专家组组长、兰州大学第一医院院长李汛教授正在带领科研团队，紧密围绕2019-nCoV流行病学特点、快速诊断技术、诊疗模式、中药防杀与治疗、防控体系构建与感控指南建立、消毒与废物处理六个方面进行全方位研究。医院第1例病例确诊后，雷军强教授作为第一作者将其典型的影像学特征在国际顶级放射期刊报道，助力抗击新冠病毒肺炎工作的进行。 兰州大学第一医院院长助理祁小龙教授、雷军强教授及其放射科团队将围绕“基于智能影像技术的重大公共卫生事件防控体系构建”开展科研攻关，紧密配合一线医护团队开展2019-nCoV疫情的早筛、早隔、早诊和早治。

羟喜树碱 (10-Hydroxycamptothecin, HCPT) 是中国特有珙桐科旱莲属落叶植物喜树( Camptotheca acuminata) 中含有的一种生物碱，在同类抗肿瘤单体中抗癌作用最强。临床主要用于肝癌、头颈部肿瘤、胃癌、膀胱癌及白血病。但由于羟基喜树碱特殊的理化性质：水不溶，脂难溶，内酯环结构不稳定等因素，使得目前临床应用 HCPT 的半衰期短，疗效不够理想。已上市使用的 HCPT 水针剂及粉针剂，均是将其在碱性 pH 下水解开环制备成盐来增加其在水溶液中的溶解度。然而，喜树碱类药物的内酯结构是它们作用于靶酶的必要结构，所以 HCPT 羧酸盐型与内酯型相比，活性显著降低，毒性增大。另一方面，生物药剂学研究表明，HCPT 半衰期短，作用维持时间较短，而增加剂量势必会增加与剂量成正比的毒性反应。与其他抗癌药物相似，HCPT 对肿瘤细胞与正常细胞的杀伤力均很大，因此研制高效低毒的HCPT新型给药系统具有重要的意义。 本项目利用磷脂与羟喜树碱有较好亲和性、可形成复合物的性质，以适量磷脂和大豆油为载体材料，制备载药量高、稳定性好的羟喜树碱脂质纳米粒，通过纳米粒的被动靶向性聚集于肝脏，提高对肝肿瘤的治疗效果。目前已经完成制备工艺、质量标准、稳定性研究、药效学研究、非临床药代动力学和体内分布研究和安全性评价，整理撰写申报资料，即将申报。

项目简介目前癌症中的胰腺癌仍是临床治疗的难题，由于症状隐匿，发病迅速，预后差，使胰腺癌的发病率和死亡率逐年上升，延长胰腺癌症患者生存区、提高生存率和生 存质量，是国内外科学家关心的重要课题。钴依赖的蛋氨酸合成酶（MS）是叶酸类代谢 酶，对正常细胞和肿瘤细胞敏感性差别更大的靶酶，针对其作用机理，设计合成了活性 小分子 A13，具有优于吉西他滨的治疗胰腺癌的活性。A13 化合物经过两次不同机构肿瘤细胞测定，确定其抗胰腺癌和肺癌活性。 与山东省药学科学院合作，测定人胰腺癌 PNCA-1 裸鼠移植瘤模型抗肿瘤作用。设置 5-FU 对照组，吉西他滨对照组和模型对照组，A13 尾静脉注射给药，隔天给药时间为 21 天。 实验结果是 A13 在 60 mg/kg 和 120 mg/kg 剂量条件下对人胰腺癌裸鼠移植瘤的生长的抑 制作用，相对肿瘤增值率分别为 55.97%和 39.63%，结果优于 5FU（59.04%）和吉西他滨 （49.21%），对体重和饮食没有影响，各脏器解剖观察未见毒性病理变化。对照吉西他滨 组裸鼠表现出明显体重下降和饮食受阻。A13 化合物在模拟大肠液 16 h 能保持稳定，在 血浆中 96 h 能保持稳定，为后续动物实验确定给药方式和给药时间。对肺癌 SPC-A-1 裸 鼠移植瘤小鼠也有治疗作用，A13 的肿瘤相对增值率与培美曲塞对照组相当。  项目团队刘俊义教授，化学生物学系。主要研究方向为：1）叶酸代谢酶制剂的研 究。2）中枢神经保护剂的设计、合成及生物活性研究。3）抗 HIV、HBV 药物的设计合 成与构效关系研究。4）基于新靶点的抗肿瘤药物研究。曾获得过国家自然科学基金及博 士点基金等十余项，授权专利 7 项。设计合成：张志丽，副教授。生物活性：王孝伟副教授，田超博士。合作单位：山东省药学科学院。 应用范围 该项目可应用在癌症的治疗中首选胰腺癌，单独用药或联合用药。也可联合用药治疗肺癌。   项目阶段临床前研究（动物研究阶段）。知识产权专利名称：新型 8,10-去二氮杂-N5 甲酰基四氢叶酸类化合物作为抗肿瘤药物的应用 。专利申请号：2014105575999合作方式技术转让。