上海
撰文丨王聰
編輯丨王多魚
排版丨水成文
自噬（autophagy）是一種關鍵的細胞清理過程，其功能失調是大腦衰老和阿爾茨海默病（AD）等神經退行性疾病的主要驅動因素。然而，通過增強自噬來開發有效療法一直充滿挑戰，因為大多數已知化合物通過作用范圍廣泛的 mTOR 通路發揮作用，存在副作用風險，且極少能有效穿透血腦屏障（BBB）。
2026 年 4 月 24 日，澳門大學路嘉宏、杭州德睿智藥牛張明作為共同通訊作者（董雨、肖祥路、莊旭旭、吳文凡為論文共同第一作者），在 Nature 子刊Nature Biomedical Engineering上發表了題為：DeepDrugDiscovery identifies blood–brain barrier permeable autophagy enhancers for Alzheimer’s disease 的研究論文。
該研究開發了一個機制感知型、AI 驅動的篩選平臺——DeepDrugDiscovery，融合了ADMET（吸收、分布、代謝、排泄和毒性）及血腦屏障穿透性預測功能，并使用該平臺確定了可用于治療阿爾茨海默病的能夠穿透血腦屏障的自噬增強劑。
在這項最新研究中，研究團隊開發了DeepDrugDiscovery，這是一個融合ADMET 預測（化合物的吸收（Absorption）、分布（Distribution）、代謝（Metabolism）、排泄（Excretion）和毒性（Toxicity））和血腦屏障穿透性預測的、具有機制感知的 AI 驅動篩選平臺。
該研究進一步展示，該平臺成功識別出新型的、不依賴 mTOR 的自噬增強劑，其中兩個先導化合物在線蟲和小鼠阿爾茨海默病模型中均表現出穿透血腦屏障、清除阿爾茨海默病相關蛋白聚集體以及恢復記憶功能的能力。
研究團隊將 DeepDrugDiscovery 作為開源、模塊化工具發布，提供了一個用戶友好的 AI 平臺，可實現定制化的治療性藥物篩選。
DeepDrugDiscovery 工作流程
總的來說，該研究建立了一條可擴展的、AI 驅動的流程，它整合了跨物種驗證，以快速發現針對醫療需求高度未滿足疾病的機制性療法。
論文鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41551-026-01667-x
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