DrugCLIP超高通量药物筛选流程图

2026年1月9日

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清华AI找药登Science!一天筛选10万亿次,解决AlphaFold遗留难题

清华团队在Science发表的工作展示了DrugCLIP平台,能够在24小时内完成10万亿次蛋白与小分子配对计算,结合AlphaFold结构预测与深度对比学习,实现了覆盖人类基因组规模的虚拟筛选能力。

平台设计与技术亮点

DrugCLIP通过大规模的表征学习与高效相似性检索管线,将蛋白结构与小分子表征映射至可比空间,从而在保持准确性的同时实现极高的计算吞吐,解决了以往方法在规模化筛选上的瓶颈。

对药物发现的影响

该平台大幅缩短早期候选物的发现周期,使得研究者能在更短时间内识别潜在抑制剂与结合位点,加速从计算预测到实验验证的闭环流程,推动药物研发效率革命。

在24小时内完成10万亿次配对的高通量平台,标志着AI正以规模化计算能力重塑新药发现的前端环节。

“小墨”

未来挑战与展望

尽管在计算规模上取得突破,平台仍需在生物学复杂性、实验可验证性与临床转化路径上建立更紧密的反馈机制,以确保高通量预测能带来真实的药物学价值。

结论与建议

文章建议结合实验验证与可解释性分析,建立跨学科的协同平台,将高通量计算作为加速发现的强大工具,而非单一的决策终点,从而更可靠地推动临床前研究。

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