研究人员将人工智能预测与实验室验证相结合，以发现阿尔兹海默病的新治疗策略。
北卡罗来纳大学埃舍尔曼药学院整合化学生物学与药物发现中心的Konstantin Popov博士领导的跨学科研究团队，旨在变革科学家识别和优化阿尔兹海默病新治疗候选药物的方式。该团队近期获得美国国立卫生研究院（NIH）600万美元资助以推进该项目。
全球约有4400万人受阿尔兹海默病影响，且在缺乏有效疗法的情况下这一数字持续上升。尽管数十年研究已深入探索主流假说，但晚期临床试验的反复失败凸显了对新科学方法的迫切需求。包括阿尔兹海默病加速药物伙伴关系在内的近期NIH支持计划已确定多个有前景的新靶点，但为这些靶点发现高效化学探针仍是重大挑战。
Popov表示：“人工智能有望彻底改变药物发现领域，但前提是必须将尖端计算建模与严格的实验验证相结合。我们的目标是构建一个整合平台，使人工智能与实验持续相互促进，从而加速阿尔兹海默病急需疗法的发现。”
为应对这一挑战，Popov集结了北卡罗来纳大学教堂山分校的专家团队，融合人工智能、合成化学、检测开发、结构生物学和神经生物学的专长。该协作小组包括：
- Qisheng Zhang博士，药学院化学生物学与药物化学系副教授
- Kenneth Pearce博士，化学生物学与药物化学系教授
- John Sondek博士，北卡罗来纳大学医学院教授
- Gwenn Garden医学博士、哲学博士，医学院神经病学系主任
团队将开发紧密整合人工智能方法与实验流程的研究项目，重点发现调控小胶质细胞吞噬作用的蛋白质小分子调节剂——这一生物过程与阿尔兹海默病进展密切相关。
该团队不仅旨在为阿尔兹海默病相关靶点提供高效小分子调节剂，还将开源经实验验证的新人工智能方法，以推动跨疾病领域的药物发现。
Popov补充道：“NIH的资助代表了拓展人工智能在转化医学中应用边界的重大机遇。通过将尖端计算与严谨的实验室测试相结合，我们希望为阿尔兹海默病等复杂疾病的研究方法树立新标准。”
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