AI重塑新药发现起点：清华研发药物筛选新方法，24小时完成10万亿次配对评估 | 论文解读

背景：传统药物研发周期长、成本高，尤其对于结构未知或研究较少的蛋白质靶点，寻找有效药物难度极大。研究目的：清华大学研究团队旨在开发一种名为DrugCLIP的人工智能系统，以解决传统分子对接方法效率低下的问题，实现快速、大规模的蛋白质-小分子配对评估。结论：DrugCLIP利用对比学习技术，仅用24小时即可完成约1万个人类蛋白质与5亿个小分子之间超过10万亿次的配对评估，速度比传统方法快一千万倍以上。实验验证了其对经典靶点和缺乏结构信息的挑战性靶点（如TRIP12）的有效性，并构建了覆盖近一半人类蛋白质的开放数据库GenomeScreenDB，为“暗基因组”靶点的药物发现提供了化学起点，有望将新药研发推向全景式、系统化的新阶段。