清华大学开发AI药物筛选平台，速度提升百万倍，全球开放数据库！
发布日期： 2026年1月9日
来源： AIbase（基于《科学》期刊发表的研究）
核心摘要
清华大学智能产业研究院（AIR）兰艳艳教授团队联合生命科学学院、化学系，成功研发出名为DrugCLIP的人工智能驱动高通量药物虚拟筛选平台。该平台将药物筛选速度相比传统方法提升百万倍，并完成了首次覆盖人类基因组规模的药物虚拟筛选，相关成果于2026年1月9日发表在《科学》期刊上。
研究背景与挑战
当前药物研发领域，仅有约**10%**的人类可成药靶点被探索。面对数千个潜在靶点，如何在庞大的化学空间中快速识别有效化合物是一大难题。
平台关键突破
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速度与精度飞跃：
- 速度提升：相比传统方法，筛选速度提高100万倍。
- 精度提升：预测准确性也实现显著提高。
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首次基因组规模筛选：
- 完成了覆盖人类基因组规模的首次药物虚拟筛选。
- 涉及约1万个蛋白质靶点和2万个蛋白质口袋。
- 分析筛选了超过5亿个类药小分子。
- 最终富集出超过200万个潜在活性分子。
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全球共享数据库：
- 团队构建的蛋白质-配体筛选数据库已成为全球同类最大的数据库。
- 该数据库已免费向全球科学界开放，极大便利了研究人员的工作。
数据深度分析
- 效率对比：百万倍的提速意味着将原本可能需要数十年的筛选工作压缩至数天或数周内完成。
- 筛选规模：5亿分子库的筛选，覆盖了巨大的化学空间，大幅提高了发现新活性化合物的概率。
- 成果转化潜力：富集的200多万个潜在活性分子，为后续的靶向药物研发提供了庞大的候选资源库。
意义与影响
DrugCLIP平台的诞生，标志着AI在药物发现领域从辅助工具向核心驱动力的关键转变。它不仅极大加速了早期药物发现进程，降低了研发成本，其开源数据库的举措更将推动全球生物医药研究的协同创新，有望催生更多突破性疗法。
