本文转载自北京师范大学文理学院公众号
近日，文理学院系统科学系狄增如、刘宇团队在国际权威期刊 Journal of Chemical Information and Modeling 发表了一篇题为《Discovery of Highly Bioactive Peptides through Hierarchical Structural Information and Molecular Dynamics Simulations》的研究论文。该研究基于算法信息论下的梯径（Ladderpath）方法为多肽药物设计的领域提供了新视角，并针对癌症相关蛋白MCL-1，成功设计了全新的高活性多肽药物。
论文介绍
设计一种新的多肽药物，就像在复杂的化学和生物世界中找到最有效的路径。多肽药物在治疗癌症等疾病中具有很大的潜力，但从海量的多肽序列中快速找到高效的药物却极具挑战。传统方法，如机器学习，往往耗费大量计算资源，并且需要大量高质量数据。
论文提出了一种基于梯径方法的策略，称其为PepHiRe。它能够从已知的多肽序列中提取关键结构，并通过“拼图”方式生成新的高抑制活性多肽药物候选物，并结合一些虚拟筛选的工具验证生成的多肽序列的有效性。与现有一些计算方法相比，PepHiRe可以更为快速且高效，可以帮助更好地理解多肽的结构和活性，加速新药物的发现过程。
PepHiRe的框架
梯径（Ladderpath）方法是在研究生命演化过程中提出的，是在算法信息论框架下描述任意系统的复杂度的理论方法。这是梯径方法的第5篇已发表的研究论文，前序四篇介绍如下：
第1篇发表在《Science Advances》—— Exploring and mapping chemical space with molecular assembly trees（主要是前序视角和观点）
第2篇发表在《Entropy》—— Ladderpath approach: How tinkering and reuse increase complexity and information（提出梯径的概念、基本方法和算法）
第3篇发表在《Physical Review Research》—— Evolutionary tinkering enriches the hierarchical and nested structures in amino acid sequences（将梯径概念扩充并用在蛋白序列上）
第4篇发表在《npj Complexity》—— Correlating measures of hierarchical structures in artificial neural networks with their performance（将梯径用在神经网络上）
刊物介绍
Journal of Chemical Information and Modeling ( JCIM )创刊于1961年，是美国化学会旗下专注于化学信息学和计算模拟研究的国际权威学术期刊。过去60余年，JCIM 见证了化学、生物学和计算机科学交叉的新兴学科领域的诞生和发展，发表了众多在药物设计和化学信息学领域具有重要影响力的科学研究工作。是中科院二区Top期刊。
团队情况
文理学院系统科学系、复杂系统国际科学中心副研究员刘宇为论文通讯作者，与文理学院系统科学系狄增如教授共同指导文理学院系统科学系博士生彭璐完成。合作者为澳门理工大学李舒博士、中国科学院深圳先进技术研究院陈柳青博士。文理学院、会同书院2020级数学与应用数学专业本科生阙林婕（现已保研至西安交通大学）也参与完成了相关工作。欢迎同学们多多关注和参与。
来源丨文理学院系统科学系
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