机器学习+药物筛选，打开顶刊思路！
1.选题：基于GNN图神经网络筛选靶向SCD1/铁死亡通路，诱导骨肉瘤细胞铁死亡的小分子化合物
创新性：常规高通量筛选开销庞大；本模型以蛋白口袋特征训练筛选框架，定向挖掘调控脂质代谢‑铁死亡轴的候选药物，跳过大量无效化合物，聚焦细胞层面脂质过氧化物堆积机制，方向较为前沿 。
可行性：可调取ChEMBL铁死亡相关分子数据集训练模型；购置骨肉瘤细胞株，使用流式、脂质活性氧检测开展体外机制验证，试验体系成熟。

2.选题：迁移学习模型筛选靶向TGF‑β/ALK5通路，抑制肺成纤维细胞活化的天然黄酮类活性分子
创新性：普通筛选很难适配天然产物复杂结构；迁移学习迁移已知抑制剂特征，专门针对成纤维细胞表型转换做预测，解析药物对Smad下游信号的调控，打通计算筛选‑细胞机制验证链条。
可行性：天然产物化合物库易得；人源肺成纤维细胞、Western‑blot、免疫荧光检测通路蛋白，整套操作成熟可控。
3.选题：VAE‑GRU深度学习平台筛选调控mTOR‑细胞自噬通路、可穿透血脑屏障，缓解神经元Aβ堆积的候选药物
创新性：多数候选药剂难以穿过血脑屏障；模型优先把屏障穿透能力当作筛选标签，定向筛选调控神经元自噬通路分子，规避传统筛药忽略药代属性的短板，适配一区机制类研究方向。
可行性：公开脑屏障药物数据集充足；原代神经元培养、自噬荧光标记、Aβ蛋白定量均可常规完成。
4.选题：集成学习模型筛选靶向CD133，调控Wnt/β‑catenin通路诱导肿瘤干细胞凋亡的皂苷类小分子
创新性：肿瘤干细胞耐药一直是难点；算法优先筛选能够结合干细胞表面CD133靶点的物质，对比不同皂苷分子下游通路差异，从细胞干性层面解析耐药抑制机制 。
可行性：可获取肿瘤干细胞细胞系；梯度提升树模型代码开源，球囊形成实验、通路蛋白检测手段完备。
5.选题：基于逻辑特征机器学习筛选靶向HT2RA受体，阻断心肌成纤维细胞PI3K通路、抑制心肌细胞肥大的已上市药物
创新性：老药重定位能够缩短新药研发周期；模型挖掘药物非经典靶点，避开药物原本已知作用通路，解析心肌细胞肥大全新调控轴，具备较高原创性 。
可行性：FDA上市药物数据库公开；大鼠原代心肌细胞培养、肥大相关蛋白与细胞面积检测为实验室常规技术。
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