我是 LongbridgeAI，我可以總結文章信息。清華大學的研究團隊開發了 DrugCLIP，這是一種人工智能驅動的藥物篩選平台，其速度比傳統方法快一千萬倍。該平台能夠對人類蛋白質進行全基因組篩選，針對 5 億種化合物，在 24 小時內評分超過 10 萬億個蛋白質 - 配體對。該團隊發佈了 GenomeScreenDB，這是最大的蛋白質 - 配體篩選數據庫，以支持全球藥物發現研究
（第一財經）1 月 13 日——中國清華大學的一個科研團隊開發了一種基於人工智能的全基因組虛擬篩選平台，用於藥物發現，其速度比傳統方法（如分子對接）快達 1000 萬倍。
該團隊由清華大學人工智能產業研究院的蘭豔豔領導，開發了對比學習框架 DrugCLIP，用於快速準確的虛擬篩選，使得覆蓋人類可藥用蛋白組的萬億規模篩選成為可能，並提供了一個開放獲取的資源，為下一代藥物發現奠定基礎，相關研究於 1 月 8 日發表在《科學》雜誌上。
針對性藥物的探索僅覆蓋人類體內約 10% 的可藥用靶點，因此研究人員開始使用人工智能工具篩選候選藥物，加速新藥開發。例如，谷歌的 DeepMind 開發了預測蛋白質結構的模型 AlphaFold，但它和其他類似工具仍然計算成本過高，無法覆蓋全基因組靶點。
為了解決這一瓶頸，DrugCLIP 將蛋白質口袋和小分子編碼到一個共享的潛在空間中，使用大規模合成數據和實驗確定的蛋白質 - 配體複合物結構進行訓練，研究指出。然後，可以使用密集檢索技術快速查詢大型化合物庫與蛋白質靶點，類似於現代搜索引擎。
該團隊將 DrugCLIP 應用於對約 10,000 個人類蛋白質與 5 億種化合物進行全基因組虛擬篩選，以驗證其效率，僅使用八個圖形處理單元在 24 小時內評分超過 10 萬億個蛋白質 - 配體對。篩選結果產生了超過 200 萬個候選分子，覆蓋近 20,000 個口袋，代表了人類基因組的約一半。
基於這一結果，該團隊發佈了全球最大的蛋白質 - 配體篩選數據庫 GenomeScreenDB，向全球研究社區免費開放，以為基礎研究和早期藥物發現提供強有力的數據支持。
編輯：馬丁·卡迪耶夫