近日，我院王建新教授团队联合上海交通大学郑双佳长聘教轨助理教授及星药科技李成涛博士，在Nano Today发表题为Geometric-aware deep learning enables discovery of bifunctional ligand-based liposomes for tumor targeting therapy的研究成果。该研究通过整合几何感知深度学习算法与生物实验验证体系，建立了天然产物功能预测与验证的双向研究平台。研究团队运用自主开发的深度学习模型对30+天然产物分子库进行高通量筛选，成功鉴定出兼具脂质膜调控（LMR）与葡萄糖转运蛋白1（Glut1）靶向功能的天然化合物，并构建了新型双功能脂质体载药系统，在小鼠模型中展现出显著的肿瘤靶向与治疗增效作用。该研究探索了人工智能深度学习预测+实验验证的交叉研究方法体系，为智能药物递送系统设计提供了新的范式。传统脂质体肿瘤靶向能力有限，从而影响其临床疗效。虽然配体修饰的脂质体在提升肿瘤靶向效率方面展现出潜力，但工艺复杂，临床转化难。项目组前期研究发现某些天然产物兼具脂质体膜调控与肿瘤靶向功能，有望无需配体合成，