此外还讨论了不同分子信息的压缩方法及其组合，结果表明QC方法相比于经典计算机(CC)算法具有效率高和成本低的特点。

推荐理由

相比于传统的CC方法，QC方法不随时间尺度呈线性增长，提高了计算效率。随着量子机器学习的发展，QC的应用将大大增加药物数据库的信息规模，为药物发现提供帮助。

参考文献

Kushal Batra, Kimberley M. Zorn, Daniel H. Foil, Eni Minerali, Victor O. Gawriljuk, Thomas R. Lane, and Sean Ekins, Quantum Machine Learning Algorithms for Drug Discovery Applications, Journal of Chemical Information and Modeling, 2021, ASAP. DOI: 10.1021/acs.jcim.1c00166.

原文链接

https://doi.org/10.1021/acs.jcim.1c00166

JMC | 可同时降解EGFR和PARP的双PROTAC分子的设计

主要内容

双靶向药物，特别是双特异性抗体药物的研发已经取得了卓越的研究成果，基于上述启发，来自华中科技大学同济医学院与重点实验室的Zheng等人于2021年5月在JMC上发表了名为Rational Design and Synthesis of Novel Dual PROTACs for Simultaneous Degradation of EGFR and PARP的研究成果。将蛋白水解靶向嵌合体(PROTAC)和双靶向的概念结合起来，设计合成了可同时降解EGFR和PARP的双PROTAC分子，并合理地设计及建立了一个新的双靶向PROTAC分子库，并利用收敛合成策略实现了高合成效率。

推荐理由

该研究设计并合成了第一个具有两种不同弹头的双靶向PROTAC分子，并实现了肿瘤细胞中一个小分子同时降解两种完全不同类型的靶蛋白的过程。相信未来这项技术可以大大扩大PROTAC技术的应用，并开辟一个新的药物发现领域。

参考文献

Mengzhu Zheng, Junfeng Huo, Xiaoxia Gu, Yali Wang, Canrong Wu, Qingzhe Zhang, Wang Wang, Yang Liu, Yu Liu, Xuechen Zhou, and Lixia Chen, Yirong Zhou*, and Hua Li, Rational Design and Synthesis of Novel Dual PROTACs for Simultaneous Degradation of EGFR and PARP, Journal of Medicinal Chemistry, 2021, ASAP. DOI:10.1021/acs.jmedchem.1c00649.

原文链接

https://doi.org/10.1021/acs.jmedchem.1c00649

JMC | 咖啡因的药物化学研究