Duan Hongliang, Professor Adjunto da Faculdade de Ciências Aplicadas da Universidade Politécnica de Macau, e uma equipa da Universidade de Tecnologia de Zhejiang publicaram conjuntamente um artigo académico intitulado “Efficient Computational Framework for Target-Specific Active Peptide Discovery: A Case Study on IL-17C Targeting Cyclic Peptides” na revista periódica “Journal of Chemical Information and Modeling”, integrando organicamente os megadados farmacêuticos com a tecnologia de inteligência artificial, a fim de fornecer um suporte de investigação científica para o desenvolvimento da indústria de big health de Macau.

 “Journal of Chemical Information and Modeling” é uma revista periódica de renome, especializada na área da química integrada, que publica os resultados de novos métodos ou aplicações importantes nas áreas da quimioinformática e da modelação molecular. A descoberta de peptídeos potencialmente activos para alvos específicos é indispensável para o crescimento da indústria farmacêutica moderna. Neste estudo, foi proposta uma estrutura computacional eficiente para a descoberta de peptídeos activos para alvos farmacológicos específicos, que combina o autoencoder variacional convolucional (CVAE) com o classificador TCPP baseado no transformador e na rede neural convolucional (CNN). Através da selecção do alvo da Interleucina-17C（IL-17C）na biblioteca de peptídeos cíclicos activos DEL, obtém-se um conjunto de dados de magnificação trófica de peptídeos. O modelo CVAE é treinado no conjunto de dados de peptídeos pré-processados para gerar peptídeos potencialmente activos, e depois, o TCPP filtrará ainda mais os peptídeos gerados. Em última análise, seis peptídeos candidatos previstos pelo modelo foram sintetizados e analisados quanto à sua actividade, e quatro deles exibiram afinidade de ligação promissora à IL-17C. O estudo oferece uma solução “one-stop” para a descoberta de peptídeos activos para alvos específicos, impulsionando o processo de desenvolvimento de medicamentos peptídicos, bem como o desenvolvimento e a aplicação da indústria de big health.