构象驱动设计合成新型PAK1抑制剂下调PD-L1用于三阴性乳腺癌
该研究基于构象驱动设计并合成新型PAK1抑制剂，旨在下调PD-L1以治疗三阴性乳腺癌。 作者包括Bao、Lai、Zhao等，刊于European Journal of Medicinal Chemistry第320卷。
化学方向雷达 · 2026-W43｜计算筛选扎堆、天然产物同质化，从头设计蛋白与金属酶闭环初现。
化学方向雷达：计算筛选的湿实验闭环、多组学整合的靶点优先级、从头设计蛋白与金属酶。计算类研究已成主力：对接、分子动力学、网络药理学与机器学习反复出现，提问从“有没有活性”转向“结合位点与参数如何设定”。
Icaritin及其N-Boc氨基酸酯衍生物的化学与构效关系
不足以下结论：材料仅为期刊资讯，未提供摘要内容，无法就Icaritin及其N-Boc氨基酸酯衍生物的化学、构效关系与初步机制得出方向性结论。 研究设计与做法：材料未报告设计类型、样本量、干预与对照及随访时长；仅显示该文发表于European Journal of Medicina
磁性可回收 WFe₂O₄/rGO 催化绿色合成噻二唑并喹唑啉酮（附对接与 DFT）
报道一种一锅多组分方案 —— 以 2-氨基-5-苯基-1,3,4-噻二唑、双甲酮与取代芳香醛为原料，由水热法合成的磁性 WFe₂O₄/rGO 纳米粒子催化，合成具生物活性的噻二唑并[2,3-b]喹唑啉-6(7H)-酮衍生物。 催化剂表征：FT-IR、XRD、SEM、EDX、BET
整合虚拟筛选、DFT与分子动力学鉴定SARS-CoV-2 Mpro天然产物抑制剂
结论：通过整合虚拟筛选、DFT与分子动力学模拟，从天然产物库中识别出Lig14为SARS-CoV-2 Mpro的候选抑制剂；该结论完全基于计算预测，属提示性证据，尚不足以下实验结论。 设计：纯计算机辅助药物设计研究，无实验与人群；从ZINC15天然产物库224,205个分子出发，
通过集成多样归纳偏置模型实现化学家对齐的逆合成
集成多种归纳偏置模型，可使逆合成预测更贴近化学家的判断方式。 研究采用模型集成策略，将具有不同归纳偏置的模型组合用于逆合成任务。
分子对接、ADMET分析与虚拟筛选用于抗糖尿病药物研究综述
结论：该综述提示，分子对接、ADMET分析与虚拟筛选等in silico方法在寻找具潜在降糖活性新化合物中起关键作用，可预测配体与靶点相互作用并优化候选结构；作为综述性证据，其结论属提示层面。 研究设计与做法：属叙述性文献综述，检索PubMed、Scopus、Web of Sci
现代药物发现与开发的创新策略综述
结论方向：综述认为近二十年计算、生物与工程进展正逐步改变药物研发流程，AI/ML、多组学、基因编辑、类器官与精准医学等新策略已渗透各阶段；证据档位为C，属叙述性综述，方向为总体积极但未给出量化效应。 研究设计与做法：为叙述性/批判性综述，非原始研究；材料未报告样本量、干预与对照、
机器学习筛选天然BACE1抑制剂并作酶与细胞验证
构建机器学习模型用于发现天然BACE1抑制剂，并开展酶学与细胞水平验证。 基于朴素贝叶斯与递归划分算法建立九个BACE1抑制剂预测模型，并进行内外部验证。
浸润性小叶癌的结构导向药物发现：可成药靶点与转化机会
综述指出浸润性小叶癌因CDH1改变导致E-cadherin缺失，形成独特分子脆弱性，并梳理PI3K/AKT/mTOR、FGFR1、ROS1、SRC/FAK、Hippo–YAP/TEAD及雌激素受体等候选靶点；属叙述性综述证据，提示而非证实临床获益。 研究设计为文献综述：总结浸润性
