关于本研究主题
背景
热带疾病药物发现是药物化学、计算生物学与全球健康交叉的跨学科领域。尽管数十年来医学创新不断，但被忽视热带疾病（NTDs）的药物研发进度仍落后于中低收入国家其他疾病的治疗开发。这些疾病的持续传播因药物耐药性出现、有效疗法获取受限以及新型干预措施开发缓慢而加剧。虽然天然产物已提供多种核心治疗药物，但其复杂结构、资源稀缺性以及生物活性化合物分离过程的劳动密集型特点，仍阻碍药物的快速发现。计算机辅助药物发现（CADD）的进展——如虚拟筛选、分子建模和机器学习——为加速将天然产物多样性转化为有效先导物带来希望。然而，如何整合这些方法、优先确定靶点以及将计算模型迁移至丰富但尚未充分探索的天然产物领域等关键问题仍待解决。
近期研究已证明，将天然产物发现与尖端计算方法结合，可识别新型候选药物并阐明其分子机制。高通量基因组和蛋白质组分析开始揭示热带病原体中新的可成药靶点，而计算机模拟方法日益指导天然提取物和化合物的优先选择以进行实验验证。此外，机器学习模型能快速预测药理活性、毒性和耐药性，显著降低早期发现阶段的淘汰率。然而，在充分挖掘植物、海洋和微生物天然产物的丰富性方面仍存在重大缺口——特别是需要调整计算工具以适应其独特化学特性以及生物活性通常具有的复杂多靶点性质。
本研究主题旨在推进天然产物化学与计算机辅助药物发现的整合，以加速热带疾病治疗创新。我们寻求解决关键问题的研究：通过病原体基因组学和生物信息学鉴定新型可成药靶点；利用天然产物专用数据集开发人工智能模型；应用系统级计算方法阐明复杂提取物的多靶点效应。通过连接民族药物学与现代计算工作流程，我们致力于促进合作研究，开发更安全、更有效且能抵抗耐药性的疗法，以契合全球健康优先事项。
本研究主题涵盖基础、转化和应用研究，将基于天然产物的方法与计算方法相结合，以应对热带疾病的挑战。主要聚焦非热带疾病或非传染性疾病的研究不在本主题范围内。我们欢迎涉及但不限于以下主题的投稿：
- 热带病原体中新型可成药靶点的计算识别与表征；
- 针对热带疾病活性的天然产物库虚拟筛选与计算机模拟优先排序；
- 解析天然产物或其衍生物如何与病原体特异性分子靶点相互作用的机制研究；
- 应用人工智能、机器学习和预测模型进行天然产物活性、ADMET及毒性分析；
- 整合植物化学、生物测定引导分离与计算靶点预测的工作流程；
- 利用计算和化学信息学工具发现与优化海洋及微生物天然产物；
- 揭示多靶点或协同作用机制的网络药理学与多药理学分析；
- 通过计算设计天然产物启发的疗法以克服耐药性突变；
- 涉及针对热带疾病的天然产物或半合成衍生物的临床前和临床研究。
若投稿仅为计算机模拟而缺乏实验或临床验证、提出未经验证的多草药疗效主张，或依赖非机制性轶事证据，则将被视为超出本主题范围。
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