深度學習從頭設計藥物 逆轉疾病轉錄表型
密歇根州立大學陳斌教授團隊等開發基於深度學習的藥物發現框架,可預測化合物對基因表達的影響,比對疾病相關轉錄特徵,從頭設計有望逆轉病變狀態的候選藥物,相關成果發表於《Cell》。
研究思路
疾病常伴隨特定基因表達異常,這些轉錄表型反映細胞由正常轉向病理的狀態。若能找到逆轉異常表達模式的化合物,便有機會恢復細胞功能,實現治療。


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