团队提出了创新性的 大环分子生成模型CycleGPT ， 并结合逐级迁移学习策略与新型采样方法HyperTemp，首次将“大环结构修饰”转化为“大环化学空间探索” ，显著缓解了长期困扰该领域的数据稀缺问题。 在基于CycleGPT与CyclePred(JAK2活性预测模型)的前瞻性药物设计中，研究团队进一步验证了该方法的实用性，成功发现了一种兼具良好活性与激酶选择性的新型JAK2抑制剂候选物。 在动物实验中，该分子在红细胞增多症模型中展现出显著的治疗潜力。
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