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清华AI找药登Science！一天筛选10万亿次，解决AlphaFold遗留难题
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原文中文，约3400字，阅读约需9分钟。
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内容提要
清华大学团队研发的DrugCLIP平台实现基因组级药物虚拟筛选，24小时内完成10万亿次计算，显著提升药物筛选效率。该平台成功筛选出抑郁症和癌症等疾病的潜在药物分子，首次覆盖人类基因组规模，推动新药发现。
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关键要点
- 清华大学团队研发的DrugCLIP平台实现基因组级药物虚拟筛选。
- DrugCLIP在24小时内完成10万亿次计算，显著提升药物筛选效率。
- 该平台成功筛选出抑郁症、癌症等疾病的潜在药物分子。
- DrugCLIP首次覆盖人类基因组规模，推动新药发现。
- 传统药物筛选面临慢、无从下手和范围窄等难点。
- DrugCLIP通过对比学习和向量检索技术提高筛选效率。
- 模型训练后，DrugCLIP能快速筛选出高潜力药物分子。
- DrugCLIP在标准虚拟筛选基准测试中表现优于传统方法。
- 团队与清华大学教授合作，验证筛选结果的生物学可信度。
- DrugCLIP支持对AlphaFold预测的蛋白结构进行筛选。
- 研究团队首次完成覆盖约1万个蛋白靶点的虚拟筛选项目。
- DrugCLIP构建了最大规模的蛋白-配体筛选数据库，已向全球科研社区开放。
- 未来DrugCLIP将加速新靶点与First-in-class药物的发现。