世界卫生组织定义的X疾病，特指由潜在未知病原体引发的全球性重大传染病，其对人类健康与社会经济发展构成严重威胁。应对X疾病的核心挑战之一，是在突发阶段快速筛选出有效药物分子——传统药物研发周期长达数年，难以满足应急防控需求，而药物重定位技术因能显著缩短研发周期、降低临床转化风险，成为突发传染病应急药物研发的重要方向。但该技术在X疾病防控中仍面临关键瓶颈：未知病原体的目标蛋白结构缺失、虚拟筛选精度不足等问题，严重制约了其应用效率。

图1.X疾病的快速药物发现策略

针对上述核心痛点，团队提出一种融合AlphaFold2结构预测、FDA批准药物库与自主研发分子对接方法（MDCC）的药物发现新策略，构建了“序列-结构-筛选-验证”的闭环流程，可仅基于病毒靶点蛋白的氨基酸序列，在两周内完成有效药物分子的筛选与验证（图1）。为验证该策略的可行性，团队以SARS-CoV-2主蛋白酶（Mpro）为模型靶点展开研究：从氨基酸序列出发，通过AlphaFold2（AF2）快速预测病毒靶点蛋白与肽底物的复合物结构，再利用肽底物诱导结合口袋的分子动力学模拟对AF2预测结构进行优化，随后整合自主研发的MDCC分子对接方法，对FDA批准药物库进行两轮虚拟筛选，最终在两周内成功筛选并通过实验验证了高效抑制剂戈舍瑞林。实验数据显示，戈舍瑞林对SARS-CoV-2Mpro表现出强效抑制活性：10μM浓度下抑制率达75%；进一步IC50测定结果表明，该药物在生理pH（7.5）条件下为3.79μM，在鼻腔环境pH（6.6）下降至2.05μM，抑制效果优于大多数已报道的针对SARS-CoV-2Mpro的非共价抑制剂。值得关注的是，戈舍瑞林作为已获批临床使用的药物，其安全性已得到充分验证，而鼻腔给药特性有望为呼吸道病毒感染的早期干预提供新途径，同时减少全身用药带来的副作用。

图2. AI赋能X疾病防控的系列成果。A，两周成药；B，呼气测病；C，双靶点药；D，低成本合成

邓伟侨教授团队近年来持续聚焦AI赋能X疾病防控领域，取得一系列关键技术突破：开发了基于呼吸测试的机器学习模型用于患者快速筛查；提出双靶点药物设计策略并筛选获得候选分子等。相关成果发表于ACS Sensors、Journal of Physical Chemistry B、RSC Medicinal Chemistry等国际期刊，且全部入选封面论文。研究成果从快速筛查、药物研发到合成工艺优化，为突发X疾病的应急防控提供了系统性技术方案与新思路。

相关研究工作得到国家自然科学基金、国家重点研发计划、泰山学者计划等项目的资助支持。

2024年山东大学邓伟侨教授团队代表性成果总结

Angew | 山东大学邓伟侨课题组在光催化二氧化碳还原研究中取得新进展

2023年山东大学邓伟侨教授团队代表性成果总结

Nat. Commun.：山东大学邓伟侨教授团队在光催化二氧化碳还原领域取得新进展

山大邓伟侨团队在人工智能辅助逆向合成路线设计方面取得新进展

【催化】山大邓伟侨教授团队近期在常温常压碳减排与合成氨方面取得新进展