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  1. RESEARCH · CL_06346 ·

    机器学习助力设计光激活癌症药物

    研究人员开发了一种计算方法，用于设计用于癌症治疗的光敏性PARP1抑制剂。通过使用机器学习和原子模拟筛选了500万个假设的配体，他们确定了有希望的候选药物，这些药物在光照和黑暗条件下对PARP1表现出差异性结合。合成了十种化合物并进行了测试，其中一种候选药物在暴露于绿光时显示出PARP1抑制作用增加了15倍。