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J. Med. Chem. |基于生成网络的阿片类物质使用障碍治疗的多目标分子优化

阿片类物质使用障碍(OUD)已成为一个重要的全球公共卫生问题。针对OUD的主要治疗方法通常包括药物和行为干预的综合应用,旨在解决成瘾的生理和心理方面,促进康复,并防止复发。美国食品药品监督管理局(FDA)已批准了三种药物,包括美沙酮、布比洛芬和纳曲酮,用于OUD的治疗。这些药物通过与大脑中的阿片受体结合发挥作用,即μ阿片受体(MOR)、kappa阿片受体(KOR)和delta阿片受体(DOR)。美沙酮是一种长效阿片受体激动剂,主要作用于MOR。它有助于减轻戒断症状和渴望。布比洛芬则作为部分性阿片受体激动剂,主要针对MOR。它缓解戒断症状和渴望,同时产生较少的欣快感,并且与美沙酮相比,呼吸抑制的风险较低。纳曲酮被归类为阿片受体拮抗剂,它阻止了阿片类药物的作用,并减少了愉悦效应。它的作用机制主要涉及MOR,但它也对KOR具有一定的亲和力。在这项研究中,作者提出了一个深度生成模型,将基于随机微分方程(SDE)的扩散模型与预训练的自编码器相结合。分子生成器能够高效地生成针对多种阿片受体的分子。

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大数据能力提升项目|学生成果展系列之四

导读 为了发挥清华大学多学科优势,搭建跨学科交叉融合平台,创新跨学科交叉培养模式,培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才,由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块,形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式,显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 回首2022年,清华大学大数据能力提升项目取得了丰硕的成果,同学们将课程中学到的数据思维和技能成功

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