我校學(xué)者張楊副教授在生物制藥相關(guān)算法及數(shù)據(jù)庫研究領(lǐng)域取得進展，形成了系列研究成果，在國際知名期刊發(fā)表多篇研究論文。
2024年4月11日，以“CodLncScape Provides a Self-Enriching Framework for the Systematic Collection and Exploration of Coding LncRNAs”為題，在《Advanced Science》（中科院一區(qū)，TOP期刊）發(fā)表卷首論文（frontispiece）。張楊副教授為該論文通訊作者。Coding lncRNA不同于傳統(tǒng)的RNA分類法，其同時具備RNA的編碼及非編碼功能，且二者能在特定條件下相互轉(zhuǎn)換。這一特性與傳統(tǒng)中醫(yī)中的太極陰陽，相生相克的理念不謀而合。在這一思想的啟發(fā)與指導(dǎo)下，團隊開發(fā)了一個可自我更新的coding lncRNA研究框架CodLncScape，該框架由四個互聯(lián)的模塊組成：codLncDB、codLncFlow、codLncWeb和codLncNLP，涵蓋了從知識庫構(gòu)建、生物分析管道到臨床診斷模型的建立，以及結(jié)合ChatGPT等多種大型語言模型的文本挖掘工具，為coding lncRNA的系統(tǒng)性研究提供了新路徑。
2024年4月1日，以“Cm-siRPred: Predicting chemically modified siRNA efficiency based on multi-view learning strategy”為題，在《International Journal of Biological Macromolecules》（中科院一區(qū), TOP期刊）發(fā)表研究論文，醫(yī)學(xué)技術(shù)學(xué)院2020級本科生潘賢潤為第一作者，張楊副教授為通訊作者。在我校對外合作處的牽引指導(dǎo)下，研究團隊與川內(nèi)生物制藥企業(yè)展開合作，針對企業(yè)在小核酸藥物研發(fā)的具體需求，采用人工智能技術(shù)開發(fā)了一種siRNA化學(xué)修飾設(shè)計工具Cm-siRPred。該工具目前已成功應(yīng)用于企業(yè)的siRNA藥物研發(fā)管線。除發(fā)表研究論文外，團隊還與企業(yè)共同申請了相關(guān)的國家發(fā)明專利和軟件著作權(quán)，進一步加強了科研成果的轉(zhuǎn)化應(yīng)用。
2024年3月8日，以“MCSdb, a database of proteins residing in membrane contact sites”為題，在《Scientific Data》（中科院二區(qū)）發(fā)表研究論文，醫(yī)學(xué)技術(shù)學(xué)院2020級本科生潘賢潤為該論文的第一作者，張楊副教授為論文通訊作者，該研究開發(fā)了膜接觸位點（Membrane Contact Site，MCS）的數(shù)據(jù)庫MCSdb，收錄了MCS駐留蛋白的全面信息，為解析MCS功能及細胞器間的通訊提供了重要資源。
2024年1月6日，以“Attention is all you need: utilizing attention in AI-enabled drug discovery”為題，在《Briefings in Bioinformatics》（中科院二區(qū)，top期刊）發(fā)表綜述論文，張楊副教授為論文通訊作者，該論文以萬字長文形式深入探討了人工智能領(lǐng)域的核心技術(shù)—注意力機制及其衍生模型的基本原理，以及這些模型在小分子藥物研發(fā)中的顯著優(yōu)勢。文章詳細闡述了注意力機制在藥物研發(fā)的多個環(huán)節(jié)，如分子篩選、靶點結(jié)合、性質(zhì)預(yù)測和分子生成等方面的實際應(yīng)用，展示了其在推動藥物發(fā)現(xiàn)過程中的重要作用。
2023年11月2日，以“P450Rdb: A manually curated database of reactions catalyzed by cytochrome P450 enzymes”為題，在《Journal of Advanced Research》（中科院一區(qū)，top期刊）發(fā)表研究論文，張楊副教授為論文第一作者，該工作開發(fā)了P450Rdb數(shù)據(jù)庫，1600條細胞色素P450酶催化的反應(yīng)的全方位信息，為藥用植物天然產(chǎn)物的生物合成提供重要數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
張楊副教授在生物制藥相關(guān)的算法及數(shù)據(jù)庫研究領(lǐng)域取得的一系列成果，不僅推動了人工智能、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)和新方法在天然產(chǎn)物、小分子及生物制藥領(lǐng)域的應(yīng)用，還加強了學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界的合作。研究展示了AI在提升藥物研發(fā)效率方面的巨大潛力，有效促進了理論成果向?qū)嶋H應(yīng)用的轉(zhuǎn)化，進一步突顯了科技創(chuàng)新在現(xiàn)代藥物開發(fā)中的關(guān)鍵作用。
系列研究獲得國家自然科學(xué)基金的資助（62071099, 62202069）。
全文鏈接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.202400009
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0141813024014417
https://www.nature.com/articles/s41597-024-03104-7
https://academic.oup.com/bib/article/25/1/bbad467/7512647
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2090123223003168
（供稿：中醫(yī)藥創(chuàng)新研究院）