癌癥是目前世界人口死亡的第一原因。全世界每年因癌癥死亡的人口超過720萬人。而在中國，每年因癌癥死亡的人口也超過了170萬。因此，開發新的抗癌藥物是科學界和醫學界的熱點和難點。但直接采用實驗的方法篩選抗癌藥物具有花費大、時間長的特點。以小分子為例，現在已知的小分子化合物超過了1000萬個，因此直接采用實驗的方法從這1000萬個化合物中篩選藥物小分子幾乎是不可能的。因此，建立一個高效、可靠、準確的抗癌藥物的計算生物學篩選系統對發掘新的抗癌藥物具有重要意義。
為了建立抗癌藥物活性的計算生物學預測系統，在中國科學院昆明動物研究所生物信息與系統生物學實驗室黃京飛研究員的指導下，李功華博士開發了一個新的基于分子藥效團的小分子比對算法，并將該算法應用于預測小分子的抗癌活性。通過交叉驗證，其得到的結果令人振奮：其預測的線下面積（AUC）達到了0.878，顯示該算法能很好的預測藥物小分子的抗癌活性。為了使該算法能被不同學科的研究者和醫藥工作者應用，李功華開發了一個簡便易用的預測抗癌藥物活性的網頁服務器。
該研究發表在最新一期的計算生物學雜志Bioinformatics上。
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