予路乾行连登JCIM顶刊两封面，阐释DBDD技术机理与应用场景

近期，予路乾行生物科技郑铮团队连续发表两篇顶刊封面文章，深度阐释Dynamics-based drug discovery（DBDD，基于动力学的新药发现）的技术机理与真实应用场景。

这篇2022年10月刊的Journal of Chemical Information and Modeling（JCIM）封面文章深度阐释了予路乾行技术团队与武汉理工大学及美国计算机药物设计软件公司QuantumBio Inc.的三方合作项目成果。该论文由 Wenlang Liu、Zhenhao Liu、Hao Liu、Lance M. Westerhoff 和Zheng Zheng 共同撰写。

予路乾行技术团队与QuantumBio Inc.通过长期合作对Movable Type（MT）分子结合自由能算法进行持续开发，将诱导契合分子对接，长时分子动力学模拟，蒙特卡罗结合多轨迹分子动力学模拟等多种采样方法引入靶点-类药化合物结合自由能的运算流程中。

图/J. Chem. Inf. Model. 2022, 10月刊封面

该平台为新药研发人员在面对具有不同构象特征的靶点进行药物研发时提供了多样化的DBDD解决方案，在不同的新药研发场景中选择最优的运算精度与速度平衡点。尤其当MT算法平台与多尺度分子动力学模拟采样方法结合时，能够将自由能运算的普适性扩展到更多的靶点-类药化合物体系中。

MovableType算法软件套装目前为全球多家药企广泛使用。“自从我们在过去两年推出MovableType以来，我们与客户一起探索了许多案例，该方法为我们的客户带来了巨大的价值，”QuantumBio总裁兼总经理Westerhoff博士说。

2022年7月刊的JCIM封面文章阐释了予路乾行技术团队与武汉理工大学、中国科学院精密测量院的合作项目成果。本工作采用元动力学方法在对于在RAS、PI3K、STAT等通路中都扮演重要角色的c-Met靶点蛋白进行了柔性机制解析。

该论文由 Tao Jiang, Zhenhao Liu, Wenlang Liu, Jiawen Chen, Zheng Zheng, and Mojie Duan 共同撰写，针对c-Met激酶DFG结构域转变进行探究，发现了存在两条转换路径，其中一条路径即路径 II 在此前的研究工作中还未被报道。而新发现的路径中存在的中间态可以作为特殊的受体构象，利用计算机辅助药物设计方法，开发针对c-Met激酶选择性强的药物。此外，传统分子动力学与元动力学增强采样方法结合也可以应用到其他激酶中，对隐藏的转变机理进行探究。 

 图/J. Chem. Inf. Model. 2022, 7月刊封面

郑铮博士，予路乾行生物科技有限公司创始人。美国佛罗里达大学化学博士、北京大学药学学士；师从计算化学领域全球顶级专家Kenneth Merz教授； 计算机药物设计及机器学习领域专家，项目核心算法发明人 美国QuantumBio药物设计软件公司资深科学家； 武汉理工大学教授、博士生导师，入选湖北省“百人计划”，获中国产学研合作创新奖、苏州工业园区科技领军人才称号； 迄今已在国际顶级学术期刊发表学术论文40余篇，学术专著1部，主持及参与美国NIH项目2项，中国国家自然科学基金1项；主导多项国际专利的商业转化； 担任化学信息学国际顶级期刊 J. Chem. Inf. Model 编委。

 图/郑铮博士，予路乾行生物科技有限公司创始人

刘文朗、江涛、刘振豪为两篇顶刊封面文章的共同作者，于予路乾行生物科技担任技术工程师。

图/顶刊封面文章作者工程师合照，左一为江涛，中间为刘振豪，右一为刘文朗

予路乾行是一家以人工智能、量子力学及分子模拟算法为核心技术，通过模拟运算赋能新药研发的交叉学科技术驱动型生物医药公司。

2021年，公司结合自主创新的AI技术，结合高精度分子动力学模拟核心算法，建立了国际领先的新一代人工智能药物研发平台。该AI研发平台主要针对未解析靶点与高柔性靶点进行高精度结构解析及生理动态过程还原模拟，从而实现难成药靶点的新药研发。公司于成立伊始即获评苏州市工业园区科技领军项目企业。目前公司与多家国内外生物医药企业合作推进数个新药研发管线，并在多个针对难成药靶点的新药研发方向取得突破性成果。

*参考资料

[1]J. Chem. Inf. Model. 2022, 62, 5645−5665

[2]J. Chem. Inf. Model. 2022, 62, 3651−3663