【前沿进展】Science丨AI驱动的超高通量药物虚拟筛选平台DrugCLIP——深度对比学习实现全基因组虚拟筛选，构建高效药物筛选引擎

背景：药物研发面临高风险、高投入、低成功率的挑战，传统高通量筛选成本高且效率低，基于分子对接的虚拟筛选需要超算资源，制约了新药研发效率。研究目的：清华大学团队旨在开发AI驱动的超高通量药物虚拟筛选平台DrugCLIP，通过深度对比学习构建高效药物筛选引擎，提升筛选速度与精度，实现人类基因组规模的虚拟筛选。结论：DrugCLIP将筛选速度提升百万倍，在公开数据集中预测准确率和筛选速度优于传统方法，实验验证了其对临床靶点（如去甲肾上腺素转运体）和AlphaFold预测结构（如TRIP12蛋白）的有效性，并完成了覆盖约1万个蛋白靶点的基因组规模筛选，构建了GenomeScreenDB数据库，平台已免费开放，标志着基因组级别药物发现新时代的开启。