我知道AI医疗背后的逻辑了，是我肤浅了。 周五医疗ai很强，我以为是反应openai的模型chatgpt health，但我仔细看了一 下分子材料板块，我觉得 我可能领悟肤浅了。ai医疗只是AI for science的一部分而已！冰山一角！ 这个东西的定义我很喜欢，AI for Scicence ，ai驱动科学创新。2年多以前前领导问我 "你觉得ai 除了对 现有互联网关系有影响（即今天的geo等场景），还会对生产力缓解有影响吗" 我说"肯定会的，因为北美最大的行业ai 应用就是医学" 他问其它行业呢？我回答"可能会出现在分子材料学"。 "逻辑？" "很简单！Ai的最大基石现在已经被证明既不是算力，也不是算子，而是数据！哪些行业拥有最多，最 全面的数据？我想第一是coding，代码、第二一定是医学" "美国各家大模型厂商几乎都会为医学赛道单开一个垂直模型，从英伟达 到微软到google 现在openai， 因为这个行业 数据就是创造力".. 当时我还给他举例了颜宁的例子！ 事实证明，2年多以前我的判断都是对的，在token消耗量的数据统计里，第一就是coding，第二就是医 药医疗，第三就是电商游戏.. a ...

撰文丨王聪 编辑丨王多鱼 排版丨水成文 尽管药物研发领域取得了诸多进展，但仍有约 90% 的可成药疾病靶点缺乏小分子药物。随着诸如 AlphaFold 等蛋白质结构预测技术的进步， 全基因组药物发现 已成为一个更可实现的目标。然而，目前使 用的 虚拟筛选 （ Virtual Screening ） 工具远不能满足这一需求。现有的方法 （无论是经典的分子对接还 是深度学习方法） ，仍存在着计算成本都太高、无法覆盖全基因组靶点等问题。 因此，研究人员希望能够开发出 一种有效的 全基因组虚拟筛选 方法，以快速识别人类基因组中每个可成 药靶点的小分子配体。 如今，这一局面正被打破。来自 清华大学 的研究团队推出了 AI 驱动的超高通量药物虚拟筛选平台—— DrugCLIP ， 首次实现 全基因组规模的虚拟筛选 ，将传统方法需数年的计算任务压缩至 24 小时内，效率 提升最高达 1000 万倍。 该研究于 2026 年 1 月 8 日，清华大学智能产业研究院 （ AIR ） 兰艳艳 教授 联合清华大学生命科学学 院学院 张伟 副教授、 闫创业 副教授及化学系 刘磊 教授 （ 贾寅君 、 高博文 、 谭佳 鑫 、 郑济青 ...

闻乐 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一天筛选十万亿次，中国AI找药又有新突破！ 清华大学智能产业研究院（AIR）联合清华大学生命学院、清华大学化学系在 Science 上发表论文：《深度对比学习实现基因组级别药物虚 拟筛选》。 团队研发了一个 AI驱动的超高通量药物虚拟筛选平台DrugCLIP 。 DrugCLIP能让AI从海量化学分子里，迅速筛出那些最有希望和疾病相关蛋白结合的"候选药物分子"。 目前，相关数据已经全部对外开放。 90%的蛋白靶点难找药 过去药物筛选的难点，主要集中在三点上，一是慢，二是无从下手，三是范围太窄。 先看一个背景数字。 人体内大约有 2万 个编码蛋白质的基因，其中的相当一部分与癌症、抑郁症、神经退行性疾病密切相关。 但现实是，目前真正拥有成熟药物的蛋白靶点，只占其中10%，剩下的90%，还没找到药。 24小时内，DrugCLIP能完成10万亿次蛋白–分子配对计算 。 依托该平台筛选，团队打通了从AlphaFold结构预测到药物发现的关键通道，不仅为 抑郁症、癌症、帕金森 等疾病筛选出了潜在药物分子， 还 首次完成了覆盖人类基因组规模的药物虚拟筛选 。 △ 化学空 ...

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 ...