本報北京1月9日電 記者鄧暉從清華大學獲悉，該校智能產業研究院（AIR）蘭艷艷教授聯合生命學院、化學系團隊創新研發AI驅動的超高通量藥物虛擬篩選平台DrugCLIP，篩選速度對比傳統方法實現了百萬倍提升，同時在預測准確率上也取得顯著突破。依托該平台，團隊首次完成了覆蓋人類基因組規模的藥物虛擬篩選，為創新藥物發現帶來了新的可能性。相關研究成果於近日在線發表於國際學術期刊《科學》。

目前，人類對靶向藥物的探索約覆蓋人體全部可成藥靶點的10%。面對數以萬計的潛在靶點，如何在廣闊的化學空間中快速篩選苗頭化合物，已成為該領域裡的瓶頸。研究團隊介紹，若使用當前最先進的分子對接工具篩選1萬個蛋白靶點，假設每個靶點面對109個候選分子，則需完成約1013次蛋白-配體打分，一台計算機即使日夜不休也需數百年才可完成計算，嚴重制約了新靶點與新分子之間匹配的篩選效率。

團隊進一步介紹，DrugCLIP將該計算量縮短為一台計算節點（高性能計算或分布式計算系統中的一個基本單元）一天的機時，並首次打通了從蛋白結構預測到藥物發現的關鍵通道，實現覆蓋人類基因組規模的虛擬篩選。

硬件方面，基於128核中央處理器和8張圖形處理器的計算節點，DrugCLIP即可實現萬億級蛋白口袋小分子對打分日吞吐能力。其核心突破在於將傳統的分子對接，轉化為蛋白口袋與小分子在向量空間中的高效語義檢索，較分子對接等傳統方法的速度提升百萬倍。

依托DrugCLIP，聯合團隊首次完成了人類基因組規模的虛擬篩選項目，可覆蓋約1萬個蛋白靶點、2萬個蛋白口袋，分析篩選超過5億個類藥小分子，總共富集出超200萬個潛在活性分子，構建了目前已知最大規模的蛋白-配體篩選數據庫。該數據庫已免費面向全球科研社區開放，為基礎研究與早期藥物發現提供了強大數據支持。

同時，篩選服務平台也已同步上線，支持對用戶上傳的靶點和蛋白口袋進行定制化篩選。截至論文發表，半年來，該平台已累計服務1400余名用戶完成了13500余次篩選。團隊介紹，未來，DrugCLIP將與科研與產業生態伙伴深度合作，在抗癌、傳染病、罕見病等方向加速新靶點與首創新藥的發現。

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