澳门理工大学应用科学学院副教授段宏亮与浙江工业大学团队在《Journal of Chemical Information and Modeling》《化学资讯与建模》期刊共同发表了学术期刊论文“Efficient Computational Framework for Target-Specific Active Peptide Discovery: A Case Study on IL-17C Targeting Cyclic Peptides” (高效的计算框架用于特定目标活性肽的发现： IL-17C为靶标的环状肽案例研究)，将药物大数据与人工智能技术有机结合，为澳门的大健康发展提供科研支撑。

《化学资讯与建模》期刊是专注于化学综合领域的着名学术期刊，发表化学资讯学和分子建模领域的新方法或重要应用的成果。为特定目标开发潜在活性肽对于现代药物工业的成长至关重要，本研究提出了一个高效的计算框架，用于发现针对特定药理目标的活性肽，结合了条件变分自编码器（CVAE）和基于Transformer和卷积神经网络（CNN）的分类器TCPP。通过将白细胞介素-17C（IL-17C）靶点在环肽DEL文库中进行筛选，得到肽段富集度数据集。CVAE模型在预处理的肽段数据集上进行训练，以生成潜在的活性肽，然后TCPP进一步筛选生成的肽段。模型预测的六个候选肽段被合成并进行活性试验，其中有四个肽段展示出与IL-17C有显着的结合亲和力。本研究提供了一个针对特定目标的活性肽段发现的一站式解决方案，有助推动肽药物开发的过程，以及大健康领域的发展与应用。