提速1000万倍，清华团队登上Science：用AI加速药物发现筛选

人类体内约有 20000 个与疾病相关的蛋白质编码基因，但目前只有约 10% 被现有药物成功靶向。 在传统实验中，科学家们用"分子对接"来虚拟筛选药物，这不仅耗时耗钱，也难以覆盖如此庞大的靶点数量。长久以来，科学家们都在苦苦探索一种更高 效、更鲁棒的方法。 该论文的 5 位共同一作均来自清华大学，分别：Yinjun Jia、Bowen Gao、Jiaxin Tan、Jiqing Zheng、Xin Hong。通讯作者为：清华大学万国数据教授& 智能产业研究院（AIR）副院长兰艳艳、清华大学生命科学学院助理教授张伟、清华大学生命科学学院副教授闫创业、清华大学化学系教授刘磊。 论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.ads9530 就在今天，清华大学联合研究团队给出了一个新的"解法"，创新地提出了"AI 对比深度学习"框架——DrugCLIP。 据介绍，该框架可实现超高速且高精度的虚拟筛选，其速度最高可比传统分子对接方法快 10 万倍，并在多项 in silico 基准测试中持续优于多种基线方 法。相关研究成果已发表在权威科学期刊 Science 上。 D ...