【科技前沿】Commun Phys‌‌ | 华中师范大学赵蕴杰团队提出物理知识引导的机器学习范式，为RNA调控机制研究提供新策略

本研究背景在于理解RNA动态调控机制对揭示生命过程和疾病关联至关重要，但实验成本高且现有计算方法在刻画构象变化方面存在不足。研究目的是提出一种物理知识引导的机器学习框架ZHMolRM，以解析RNA复合体的动态调控机制。该框架整合神经关系推断模型和复杂网络驱动的算法，从分子动力学模拟中挖掘潜在相互作用并识别关键功能区域，同时筛选小分子抑制剂。结论表明，该方法在HIV-1转录激活和遗传翻译体系中得到验证，成功识别调控位点并筛选候选抑制剂，为RNA靶向药物发现提供了新策略。