《细胞》
基于深度学习设计逆转疾病相关转录表型的治疗方法
美国密歇根州立大学的陈斌（音）团队基于深度学习设计了逆转疾病相关转录表型的治疗方法。3月17日，相关研究成果发表于《细胞》。
研究人员提出了化学结构基因表达谱预测器（GPS），筛选大型化合物文库并优化先导分子。他们首先构建了一个模型，仅从化学结构中捕获转录组扰动特征，并将其部署到文库化合物中。研究人员改进了评分方法，并采用树搜索方法进行优化。通过结合“结构-基因-活性”关系，研究人员从转录组学数据中揭示药物机制，并评估了GPS在多种疾病中的应用，在两个案例中进行了广泛验证。在肝细胞癌中，研究发现了两个独特的化合物系列，具有良好的细胞选择性和体内疗效。
相关论文信息：
https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.02.01