我们的药物组合研究发表于 Nature Communications
传统药物研发成功率低、周期长，而多组学数据的异构形式与靶点分布不均，使药物发现和精准医疗仍然充满挑战。本研究以三阴性乳腺癌的细胞焦亡治疗为例，通过大规模患者队列和药物数据库的数据挖掘，构建生物因子调控神经网络，快速筛选并优化复方焦亡药物组合。
团队进一步使用米托蒽醌和藤黄酸的优选组合制备仿生纳米共晶，并揭示其通过核糖体应激调控焦亡基因、触发级联免疫效应的机制。这一靶点组学驱动的智能药物发现框架为老药新用和难治性疾病精准治疗探索了新路径。
