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4月22日，清華大學(xué)藥學(xué)院饒燏課題組與武漢大學(xué)宋保亮課題組合作在《藥物化學(xué)雜志》（Journal of Medicinal Chemistry）發(fā)表題為“降解對比抑制：開發(fā)靶向3-羥基-3-甲基-戊二酰輔酶A還原酶的降解小分子”（Degradation Versus Inhibition: Development of Proteolysis-Targeting Chimeras for Overcoming Statin-Induced Compensatory Upregulation of 3-Hydroxy-3-methylglutaryl Coenzyme A Reductase）的研究論文。HMGCR（3-Hydroxy-3-methylglutaryl Coenzyme A Reductase）是膽固醇（cholesterol）合成途徑中的限速酶，并且是經(jīng)典的治療血脂異常的藥物靶點(diǎn)。它的抑制劑（statin,他汀類化合物）如阿伐他汀（atorvastatin,立普妥?，輝瑞）在臨床被用于預(yù)防和治療心血管疾病，并取得了極大的成功。但是有相當(dāng)一部分人對他汀類藥物不耐受，比如會發(fā)生骨骼肌損傷等較為嚴(yán)重的副作用，這有可能與服用他汀類藥物后體內(nèi)通過負(fù)反饋調(diào)節(jié)導(dǎo)致HMGCR補(bǔ)償性表達(dá)升高有關(guān)。因而在該工作中，研究人員利用蛋白靶向降解嵌合體（Proteolysis-Targeting Chimera, PROTAC）的技術(shù)，對HMGCR在進(jìn)行降解而起到抑制膽固醇合成作用的同時可以避免HMGCR的高表達(dá)，從而有望降低副作用。圖1.抑制劑與PROTAC對HMGCR的影響在該工作中，研究人員首先篩選出SRD15細(xì)胞系作為細(xì)胞測試的基礎(chǔ)，然后基于HMGCR的配體阿伐他汀和E3鏈接酶CRBN的配體泊馬渡胺進(jìn)行了一系列的構(gòu)效關(guān)系研究，發(fā)現(xiàn)化合物P22A作為PROTAC具有較好地降解活性（DC50~100 nM）。相比之下，抑制劑阿伐他汀對HMGCR引起了明顯的上調(diào)作用（圖1）。圖2.抑制劑和PROTAC對LDLR和膽固醇的影響接下來，研究人員通過一系列的生化和細(xì)胞生物學(xué)實(shí)驗(yàn)證實(shí)了PROTAC通過泛素-蛋白酶體系統(tǒng)發(fā)揮作用的機(jī)制；通過蛋白組學(xué)的研究發(fā)現(xiàn)抑制劑和PROTAC引起的組學(xué)應(yīng)答也有很大不同。抑制劑和PROTAC對膽固醇合成抑制和通過SREBP通路引起的低密度脂蛋白受體（LDLR）表達(dá)水平上調(diào)的能力相當(dāng)（圖2）。HMGCR是位于內(nèi)質(zhì)網(wǎng)上的八次跨膜蛋白, PROTAC對此類蛋白的降解能力往往有限，該工作首次證明利用PROTAC技術(shù)對內(nèi)質(zhì)網(wǎng)蛋白進(jìn)行降解的可行性。另外，靶蛋白上調(diào)的現(xiàn)象還出現(xiàn)在很多其它的抑制劑中，該工作展示了面對此種情況時是PROTAC一個很好的應(yīng)用場景。宋保亮課題組博士生李美欣和饒燏組博士后楊毅慶為本工作共同第一作者，饒燏和宋保亮課題組羅婕為共同通訊作者。本研究得到了國家自然科學(xué)基金、清華-北大生命聯(lián)合中心以及中國博士后基金的大力支持。原文鏈接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jmedchem.0c00339

新型冠狀病毒感染的肺炎疫情發(fā)生以來，校黨委高度重視，第一時間成立領(lǐng)導(dǎo)小組和工作機(jī)構(gòu)，快速構(gòu)建應(yīng)急保障機(jī)制，我校科技戰(zhàn)線快速響應(yīng)、積極行動，組織有關(guān)科研團(tuán)隊(duì)開展了多項(xiàng)科技攻關(guān)項(xiàng)目。 1月31日，省教育廳緊急啟動“1331工程”高等學(xué)校科技成果轉(zhuǎn)化培育項(xiàng)目——新型肺炎研究專項(xiàng)項(xiàng)目，科研院積極組織我校教師踴躍申報，共向省教育廳申報了3項(xiàng)檢測系統(tǒng)類別的項(xiàng)目。此次山西省高校共申報50多個項(xiàng)目，經(jīng)過嚴(yán)格評審后擇優(yōu)支持啟動12項(xiàng)，我校信息與計(jì)算機(jī)學(xué)院院長桑勝波教授申報的“針對NCP的人體體溫快速檢測與身體特征無線監(jiān)測系統(tǒng)”科技成果轉(zhuǎn)化培育項(xiàng)目通過評審，目前已經(jīng)正式立項(xiàng)。 該項(xiàng)目由我校牽頭與山西省疾病預(yù)防控制中心、呂梁市疾病預(yù)防控制中心兩家省內(nèi)疫情阻擊戰(zhàn)前線單位共同組織實(shí)施，目標(biāo)是將針對NCP的人體體溫快速檢測與身體特征無線監(jiān)測系統(tǒng)完成實(shí)驗(yàn)室技術(shù)/樣機(jī)階段到臨床實(shí)踐階段的轉(zhuǎn)化。 學(xué)校將為項(xiàng)目快速推進(jìn)、加快實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品化努力提供各種保障服務(wù)，為防控新型冠狀病毒肺炎疫情貢獻(xiàn)太原理工科技力量。

近日，中國藥科大學(xué)藥學(xué)院鄭楓、王懷松團(tuán)隊(duì)合作在學(xué)科頂尖期刊ACSNano(IF:18.027)上發(fā)表腫瘤細(xì)胞膜表面標(biāo)志物檢測的最新研究論文

由我校“工業(yè)CT無損檢測教育部工程研究中心”主任王玨教授牽頭主持，重慶真測科技股份有限公司、重慶大學(xué)、山東新華醫(yī)療器械股份有限公司和四川英杰電氣股份有限公司共同完成的“15MeV/9MeV雙能加速器及CT系統(tǒng)”項(xiàng)目于2020年6月6日順利通過了科技成果評價。

銅離子是人體必需的微量元素，但其過量蓄積會導(dǎo)致疾病發(fā)生，如威爾森病。威爾森病是ATP7B基因突變導(dǎo)致的常染色體隱性遺傳病，ATP7B基因突變使其編碼的ATP7B蛋白功能受損，肝細(xì)胞膽管側(cè)的ATP7B無法轉(zhuǎn)運(yùn)銅離子至膽汁以排泄，過量蓄積的銅離子經(jīng)肝細(xì)胞血管測進(jìn)入血液循環(huán)，引起全身多臟器損傷，其中肝臟和神經(jīng)系統(tǒng)病變最常見。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證紅樹植物在全球氣候變化下是否足夠強(qiáng)健，研究人員對現(xiàn)存紅樹物種的歷史群體大小動態(tài)變化分析，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)紅樹物種在海平面快速變化時期發(fā)生了種群規(guī)模急劇減少和破碎分化。

我校理學(xué)院大數(shù)據(jù)研究團(tuán)隊(duì)在人工智能與大數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究方面取得系列進(jìn)展，研究成果分別發(fā)表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能頂級期刊。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域中目前最為火熱的研究方向——深度學(xué)習(xí)的架構(gòu)基礎(chǔ)。雖然深度學(xué)習(xí)在近幾年發(fā)展迅速，但是關(guān)于如何設(shè)計(jì)最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的問題仍處于探索階段。該團(tuán)隊(duì)分別針對人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、高維大規(guī)模數(shù)據(jù)存在無效和冗余特征、難以獲取長時序信息等問題與缺陷，設(shè)計(jì)出了一系列網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、大數(shù)據(jù)特征選擇和時序循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的學(xué)習(xí)性能。 題目為《帶Group Lasso懲罰與控制冗余的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征選擇》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究論文發(fā)表在人工智能領(lǐng)域權(quán)威國際期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生張華清為該論文共同第一作者， 我校榮譽(yù)教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計(jì)研究所）參與指導(dǎo)，中國石油大學(xué)（華東）為第一署名單位。該項(xiàng)工作得到國家自然科學(xué)基金、國家科技重大專項(xiàng)、山東自然科學(xué)基金、中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)、中國石油天然氣集團(tuán)公司重大科技項(xiàng)目以及山東省高校青年創(chuàng)新科技支撐計(jì)劃的資助。 特征選擇技術(shù)也稱屬性選擇，是指從原始特征或?qū)傩灾羞x擇出最有效的特征或?qū)傩砸越档蛿?shù)據(jù)維度的過程，它是人工智能數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)的重要步驟，也是大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的重要環(huán)節(jié)。該項(xiàng)工作在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中嵌入Group Lasso懲罰項(xiàng)并實(shí)現(xiàn)特征冗余控制，在選出對解決問題最有幫助、蘊(yùn)含信息量最大的特征或?qū)傩缘耐瑫r，控制所選特征子集的冗余程度，以達(dá)到降維的最優(yōu)效果，從而使模型的泛化能力更強(qiáng)，降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生過擬合的風(fēng)險。 題目為《基于L1正則化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型設(shè)計(jì)與分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究論文發(fā)表在國際人工智能領(lǐng)域權(quán)威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。碩士生謝雪濤和博士生張華清為論文共同第一作者，王健副教授為通訊作者，我校榮譽(yù)教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計(jì)研究所）參與指導(dǎo)，中國石油大學(xué)（華東）為第一署名單位。該項(xiàng)研究成果得到了國家自然科學(xué)基金、山東省自然科學(xué)基金和中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)的資助。 該項(xiàng)工作借助L1正則子具有的稀疏表達(dá)能力，提出兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化學(xué)習(xí)模型；本項(xiàng)工作另外一個突出貢獻(xiàn)就是提出了一種簡單且具有通用性的收斂性證明方法，同時保證了模型設(shè)計(jì)的合理性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出模型具有強(qiáng)大的魯棒性、廣泛的適用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，適用處理高維大數(shù)據(jù)。該研究成果在人工智能與深度學(xué)習(xí)構(gòu)造最簡網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面具有很強(qiáng)的指導(dǎo)作用和應(yīng)用推廣價值。