近日，清华大学智能产业研究院（AIR）兰艳艳教授联合生命学院和化学系的团队，成功研发出了一款名为 DrugCLIP 的 AI 驱动超高通量药物虚拟筛选平台。这项创新成果已于2026年1月9日发表在《科学》(Science)杂志上，文章标题为《深度对比学习实现基因组级别药物虚拟筛选》。
在当前的药物研发领域，针对靶向药物的探索仅覆盖了人类可成药靶点的约10%。面对成千上万的潜在靶点，如何在广阔的化学空间中快速筛选出有效的化合物成为了一个重大挑战。DrugCLIP 的推出有效解决了这一难题，筛选速度较传统方法提升了百万倍，同时在预测准确性上也取得了显著进步。
依托 DrugCLIP 平台，研究团队首次完成了覆盖人类基因组规模的药物虚拟筛选。这一过程不仅涉及到约1万个蛋白靶点和2万个蛋白口袋，还分析筛选了超过5亿个类药小分子，最终富集出超过200万个潜在活性分子。此外，团队构建的蛋白 - 配体筛选数据库目前已成为全球最大规模的相关数据库，并已向全球科研社区免费开放，极大便利了研究人员的工作。
划重点:
🌍 DrugCLIP 平台提升药物筛选速度百万倍，助力靶向药物研发。
🔬 研究覆盖人类基因组规模，筛选出超200万个潜在活性分子。
📚 蛋白 - 配体筛选数据库已向全球科研社区免费开放。