海药院成功构建全球首个分子胶数据库

“我们身体内绝大多数生命活动都直接或间接依赖于蛋白质。如果基因突变或表达异常，就会造成人体产生‘问题蛋白’，继而引发疾病。分子胶的独特之处在于，它像‘胶水’一样，能诱导细胞内的E3连接酶与‘问题蛋白’粘合。E3连接酶犹如‘质检员’，会给‘问题蛋白’贴上‘清除标签’，使其被机体识别并自动降解。”谈起分子胶，青岛海洋生物医药研究院（以下简称“海药院”）秦冲团队成员王霄向记者解释。

分子胶功效突出，但难点在于，分子胶作用机制依赖复杂的蛋白-蛋白相互作用，导致分子胶降解剂类药物的发现具有较大的偶然性，或者依赖于大通量筛选。正因如此，海药院科研团队通过系统整合研究数据，构建了全球首个分子胶数据库，并运用人工智能技术，与数据库中的新药候选分子深度“对话”，实现分子胶降解剂的理性设计与预测，从而有效推动了该领域新药发现的进程。

打破“数据孤岛”，提供一站式科研工具

面对“问题蛋白”，传统的小分子药物通常结合在目标蛋白的活性位点，像一把“钥匙”堵住锁眼，抑制其功能。但“问题蛋白”并未因此而消失，这就需要药物分子持续占据靶点，一旦抑制作用消失，“问题蛋白”就会很快恢复功能。近年来，以蛋白降解靶向嵌合体（PROTACs）和分子胶降解剂（MGDs）为代表的靶向蛋白质降解（TPD）技术，正在改变这一局面，它的目的不是“抑制”而是“清除”目标蛋白，已成为创新药物发现的前沿领域。

“与PROTACs相比，分子胶降解剂具有分子量更小、成药性更优等独特优势。近年来全球已有30余个分子胶进入临床试验，取得了瞩目的进展，展现出巨大应用潜力。”王霄表示。

分子胶领域的研究发展不是一蹴而就的。2007年是一个重要节点。当时华盛顿大学的研究团队发现，细胞内E3连接酶给“问题蛋白”贴上“清除标签”继而使其自动降解的过程，可以被一些小分子“劫持”，发挥诱导或增强的效果。正是因为这类小分子起到了“胶水”的作用，能够促进E3连接酶与“问题蛋白”粘合，导致后者被降解，该研究团队创造性地提出了“分子胶”的概念。2014年是又一个重要节点。随着科技的进步，科研团队在分子水平上解析分子胶与一种重要的E3连接酶的明确关键相互作用。这一发现极大推动了“靶向蛋白降解”这一前沿药物研究领域，进一步促进了分子胶领域研究发展。

“反映到分子胶的公开学术研究文献数量上，2001年有1篇，2007年又出现一篇，随后缓慢提高，2014年达到6篇，2024年开始进入爆发式发展阶段，数量达到60篇。2025年的数据还未完全统计，但会进一步提高。”王霄说。

尽管研究热度不断上升，但从数量上来说，全球分子胶数量并不算多。这是因为，多年来分子胶的发现与理性设计面临巨大挑战。分子胶作用机制依赖复杂的蛋白-蛋白相互作用，其发现往往依赖偶然发现或大规模筛选。系统整合研究数据，为分子胶的理性设计提供支撑，是该领域亟待解决的问题。

长期以来，分子胶领域的研究数据分散在各类文献、专利及数据库中，缺乏统一的整合平台，导致科研人员难以高效获取和利用信息。针对这一痛点，海药院科研团队针对分子胶领域长期存在的研究分散、数据标准不统一等痛点，打破“数据孤岛”，构建了全球首个分子胶数据库。

该数据库整合了2001年1月至2025年5月期间241篇学术研究文献，包含1840个条目、1629个独特分子胶、28个招募蛋白和94个靶点。数据库涵盖化学结构、结合亲和力、降解能力、生物活性、理化性质等，为靶向蛋白降解领域提供了一站式科研工具，可极大促进分子胶降解剂的理性设计与药物发现。

建立分子胶AI预测模型，快速预测生物活性

人工智能（AI）凭借其处理高维数据、识别复杂模式的能力，越来越成为药物发现的重要辅助工具。2025年，海药院主办人工智能与药物发现学术研讨会，深入探讨人工智能技术特点，探索人工智能技术在医药开发中的科学有效应用。这进一步彰显了其发力AI+制药的鲜明趋势。

AI+制药是指将机器学习、深度学习、自然语言处理和大数据等人工智能技术与传统制药环节相结合，通过从头生成、虚拟筛选和数据交叉比对等方式，提升新药研发效率的制药方式。现阶段，人工智能技术主要聚焦新药研发早期，在新药发现、降本增效等方面展现巨大潜力。

“我们建设全球首个分子胶数据库，就是为AI+制药提供基础数据支撑。”王霄说。他们建立了分子胶AI预测模型，并利用数据库中已统计的全球1000多个分子胶进行训练，通过从已知的“分子结构-生物活性”数据中学习规律，让模型能够快速预测新分子结构的生物活性，成为强大的预筛选和设计指导工具，节省大量实验成本和时间。

科研人员用一组数据举例。近年来，课题组自主构建了含500多个新型分子胶的化合物实体库，其中已有100多个被证实具有生物活性。基于这些数据建立的分子胶AI预测模型，在对新分子进行筛选时，能够在有限推荐的候选分子中显著富集潜在活性分子，其筛选效果明显高于随机筛选水平，体现出良好的实用性和工程价值。随着数据规模的不断扩大和算法的持续优化，该模型有望进一步提升筛选效率，为新药研发按下“加速键”。

由此来说，首个分子胶数据库的上线，不仅为全球科研人员提供了高效的研究工具，而且为药物研发的数字化转型奠定了基础。在该数据库之外，2025年，海药院还成功构建海洋天然产物EMNPD数据库I期，提取了数万个海洋来源化合物的标准化化学信息、生物活性数据及来源物种的生态信息。通过内置的机器学习接口，研究者可调用预训练模型进行类药性预测和虚拟筛选，为“蓝色药库”的系统性开发提供新一代数字基础设施。

当前，AI+制药日渐火热，而算力、算法、数据是驱动其进步的“三大支柱”。其中，数据是基本要素，谁能以更合规、更创新的方式建立高质量数据获取与治理能力，就能为构建更强大的算法（如生成模型）提供先机。2025年，海药院全球首个分子胶数据库、自主开发的海洋天然产物EMNPD数据库I期等2个数据库成功构建并实现应用，为新药发现架起人工智能接口。在浩如烟海的数据中，科研人员与候选分子深度“对话”，加快探索穿越千难万险的成药之路。