澳門理工大學人工智能藥物發現中心教授姚小軍及劉煥香帶領研究團隊，在蛋白靶向降解嵌合體（PROTAC）的設計上取得重大突破。研究針對傳統上被視為“不可成藥”的蛋白靶點，提出潛在治療策略，為提升藥物研發效率與精準度帶來嶄新契機。研究成果有助推動人工智能輔助藥物設計的創新突破，促進精準醫療的高質量發展。

此項研究系統性地梳理及總結分子模擬與機器學習驅動的蛋白靶向降解嵌合體設計最新研究進展，以及展望未來的研究趨勢。研究團隊所提出的設計策略，將有效加速靶向蛋白降解藥物的發現進程，為原本被視為“不可成藥”靶點的藥物設計提供重要理論依據與實踐方向。研究成果對應付腫瘤及神經退行性疾病等重大健康挑戰，以及制定相關治療方案具有深遠意義。

研究成果以“Rational Proteolysis Targeting Chimera Design Driven by Molecular Modeling and Machine Learning”為題，在國際權威學術期刊《WIREs Computational Molecular Science》(《計算分子科學》)中發表。本研究項目受澳門科學技術發展基金（0030/2024/RIA1）資助，研究全文可瀏覽：http://mpu.mo/pkzu。