近期成果（一）

抗糖尿病肽（ADPs）是具有潜在抗糖尿病活性的肽，在糖尿病的治疗和控制中具有重要意义，但由于数据有限、肽功能复杂以及传统实验的高成本和耗时问题，ADPs的开发仍然具有很大的挑战性。这项研究旨在通过使用深度学习技术探索ADPs发现和预测方法来解决上述挑战。

在该项研究中，使用蛋白质语言模型ESM-2进行了数据处理，随后通过10折交叉验证进行模型训练和评估，发现基于CNN的识别模型在预测独立测试集时达到90.48%的最高准确率，超过了现有的ADP预测工具。总之，我们期待该ADP预测模型在实验上发挥先导作用。本文的第一作者为乐健达、许佳薇和李婷婷，通讯作者是王颖教授和刘中华教授。

本文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0010482524010989

近期成果（二）

研究发现，SLC7A11通过介导胱氨酸摄取和维持谷胱甘肽合成来抑制癌细胞铁死亡。此外，SLC7A11 还参与促进肿瘤转移和免疫逃逸。靶向抑制 SLC7A11可能是癌症的潜在治疗策略。我们通过基于结构的高通量虚拟筛选以及分子动力学模型的多级组合计算，发现了一种靶向 SLC7A11/xCT 轴的化合物，名为化合物 1。其能够降低体外HeLa细胞内谷胱甘肽水平，增加谷氨酸和ROS，破坏癌细胞胞内的氧化平衡，并诱导细胞铁死亡。总的来说，化合物 1表现出了治疗宫颈癌的可能性。本文的第一作者为乐健达和尹业奎，通讯作者是王颖教授和刘中华教授。

本文链接：https://www.mdpi.com/1422-0067/25/15/8284

第一作者：乐健达