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By Targets:	Apoptosis (1) ATP Synthase (1) DNA/RNA Synthesis (4) HuR (1) PROTACs (1)
By Research Areas:	Cancer (5) Inflammation/Immunology (1) Metabolic Disease (1) Neurological Disease (2)

抑制剂 & 激动剂

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Cat. No.	Product Name	Target	Research Area	Chemical Structure

HY-119734

Gossypolone	DNA/RNA Synthesis	Cancer
Gossypolone 是一种 RNA 结合蛋白 Musashi-1 抑制剂，K_i 为 12 nM。Gossypolone 破坏 Musashi-numb RNA 相互作用，直接结合 MSI1 蛋白的 RBD1。Gossypolone 可用于癌症研究。

HY-139059

ERD03	Others	Neurological Disease
ERD03 是 EXOSC3-RNA 相互作用的强效破坏剂，其 K_d 值为 17±7 μM。ERD03 诱导斑马鱼胚胎 PCH1B 样表型，可用于脑神经失调的研究。

HY-170872

PT-129	PROTACs DNA/RNA Synthesis	Cancer
PT-129 是一种靶向 G3BP1/2 NTF2 结构域 (蛋白-RNA 相互作用位点) 的 RPOTAC 降解剂，介导细胞内应激颗粒的分解。PT-129 可抑制应激细胞中应力颗粒的形成，并分解已有的应力颗粒，可以破坏 ATF4 的传递，从而抑制癌细胞增殖。应激颗粒 (SGs) 是在应激刺激下形成的无膜细胞质隔室，SGs 促进 ATF4 通过移行作用从成纤维细胞传递到肿瘤细胞，介导成纤维相关肿瘤生长。而 G3BP1/2 是 SGs 网络的中心蛋白，G3BP1/2 抑制可能降低癌细胞在肿瘤微环境的应激能力。PT-129 由靶蛋白配体 (red part) G3BP1/2-Targeting ligand-1 (HY-170873)，E3 连接酶配体 (blue part) Thalidomide 4-fluoride (HY-41547)，PROTAC linker (black part) Amino-PEG3-C2-acid (HY-W040165) 组成；其中 E3 连接酶配体+linker 组成复合物 Thalidomide-NH-PEG3-propionic acid (HY-136166)。

HY-124844

Azaphilone-9 AZA-9	HuR	Cancer
Azaphilone-9 (AZA-9) 是一种通过结合 RNA 结合蛋白 Hu 抗原 R (HuR) 抑制 HuR-ARE RNA 相互作用的抑制剂 (IC₅₀=1.2 μM)。HuR-RNA 的相互作用稳定了肿瘤中的许多致癌 mRNA。因此 Azaphilone-9 可能抑制癌细胞的生长和进展。

HY-164910

AHL-Pu-2	DNA/RNA Synthesis	Metabolic Disease Inflammation/Immunology
AHL-Pu-2 是可点击亲电嘌呤。AHL-Pu-2 通过与细胞中 4-硫尿苷 (4SU) 标记 RNA 的光亲和竞争，直接量化蛋白质上的蛋白质-RNA 相互作用。

HY-W240322

PSF-IN-1	Apoptosis	Cancer
PSF-IN-1 (Compound No.10-3) 是 RNA 结合蛋白 (PSF) 的抑制剂，可有效抑制 PSF-RNA 相互作用 (IC₅₀: 2.2 pM)。PSF-IN-1 能增加组蛋白乙酰化，抑制肿瘤细胞增殖和诱导细胞凋亡 (apoptosis)。PSF-IN-1 具有抗肿瘤的活性。

HY-175238

KI-DX-014	ATP Synthase DNA/RNA Synthesis	Neurological Disease Cancer
KI-DX-014 是一种 DDX21 抑制剂，IC₅₀ 为 3.31 μM。KI-DX-014 显著抑制 DDX21 与 RNA 的相互作用，并调节 ATPase 活性和生物分子凝聚物的形成。KI-DX-014 可减少 DDX21 依赖的 P-TEFb 从 7SK snRNP 复合物中的释放，抑制其依赖的 RNA 聚合酶 II CTD 磷酸化，并诱导斑马鱼胚胎发育缺陷。KI-DX-014 可用于癌症和神经退行性疾病研究。

Cat. No.	Product Name

HY-L917

RNA 靶向化合物库	5,000 compounds
RNA 在生命活动调控的各个方面发挥着重要作用。随着对疾病机制的深入研究，RNA 的表达、剪切、翻译、稳定性调控等过程已成为疾病干预的新型靶点。通过小分子药物调节这些过程，可以为代谢疾病、遗传疾病和肿瘤患者提供新的治疗模式。 MCE 计算团队收集了 PDB、R-BIND、ROBIN 和内部数据库中的已知 RNA 靶向小分子作为阳性数据集，并从 ROBIN 中收集了非靶向 RNA 的小分子作为阴性数据集。基于 GeminiMol 预训练模型，对这些分子进行编码，并通过 Mordred 计算了 1700+ 分子描述符作为模型的输入。接着用 13 个深度学习模型对这些数据进行学习，所有模型都取得了良好的训练结果，AUROC均超过0.75。选择分类效果最好的 Finetune 模型（AUROC值：0.82，预测准确率：0.76）对 HY-L901P 进行筛选。进一步基于StaR Rules（cLogP≥1.5，Molar Refractivity≥4，Relative Polar Surface Area≤0.3）进行再过滤，最终获得 5,000 个具有潜在 RNA 相互作用活性的小分子化合物。该库同时具备结构多样性，是 RNA 靶向药物开发的有利工具。

RNA 靶向化合物库

5,000 compounds

RNA 在生命活动调控的各个方面发挥着重要作用。随着对疾病机制的深入研究，RNA 的表达、剪切、翻译、稳定性调控等过程已成为疾病干预的新型靶点。通过小分子药物调节这些过程，可以为代谢疾病、遗传疾病和肿瘤患者提供新的治疗模式。

MCE 计算团队收集了 PDB、R-BIND、ROBIN 和内部数据库中的已知 RNA 靶向小分子作为阳性数据集，并从 ROBIN 中收集了非靶向 RNA 的小分子作为阴性数据集。基于 GeminiMol 预训练模型，对这些分子进行编码，并通过 Mordred 计算了 1700+ 分子描述符作为模型的输入。接着用 13 个深度学习模型对这些数据进行学习，所有模型都取得了良好的训练结果，AUROC均超过0.75。选择分类效果最好的 Finetune 模型（AUROC值：0.82，预测准确率：0.76）对 HY-L901P 进行筛选。进一步基于StaR Rules（cLogP≥1.5，Molar Refractivity≥4，Relative Polar Surface Area≤0.3）进行再过滤，最终获得 5,000 个具有潜在 RNA 相互作用活性的小分子化合物。该库同时具备结构多样性，是 RNA 靶向药物开发的有利工具。

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