1月9日，清华大学在人工智能驱动药物研发领域取得重要突破。该校智能产业研究院（AIR）兰艳艳教授联合生命学院、化学系团队共同研制的AI驱动超高通量药物虚拟筛选平台DrugCLIP正式对外公布。
当前，人类对靶向药物的探索仅覆盖人体全部可成药靶点的约10%。面对数量庞大的潜在靶点和复杂的化学空间，如何高效筛选苗头化合物已成为药物研发领域的重要挑战。
此次发布的DrugCLIP平台在药物筛选速度上实现了百万倍级提升，同时显著提高了预测准确率，为突破这一行业瓶颈提供了全新解决方案。
通过该平台，研究团队完成了具有里程碑意义的人类基因组规模药物虚拟筛选。此次筛选覆盖了约1万个蛋白靶点、2万个蛋白口袋，并对超过5亿个类药小分子进行了分析筛选，最终富集出超过200万个潜在活性分子。这一成果构建了目前已知最大规模的蛋白-配体筛选数据库，并已免费向全球科研社区开放使用。
北京时间1月9日，这一研究成果以《深度对比学习实现基因组级别药物虚拟筛选》为题，在国际顶尖学术期刊《科学》（Science）在线发表。
如需了解更多详情，可参考以下链接：
https://www.drugclip.com
https://www.science.org/doi/10.1126/science.ads9530
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