北京时间1月9日，我国科学家攻克了药物研发中的一大难题，利用人工智能技术实现了基因组级别的虚拟筛选。这项研究成果发表在国际权威学术期刊《科学》上，由清华大学智能产业研究院（AIR）兰艳艳教授带领的团队完成。 这次研究的题目是《深度对比学习实现基因组级别药物虚拟筛选》，他们成功开发了一个叫做DrugCLIP的人工智能驱动超高通量药物虚拟筛选平台。这个平台把药物筛选速度提升了百万倍，并且首次把筛选范围扩大到了人类全基因组尺度。 全球生物医药领域现在面临一个大问题：虽然已知有很多潜在的药物靶点，但目前只有大约10%的可成药靶点被研究过。传统的计算机辅助虚拟筛选方法速度慢且准确性不高，很难处理这么大规模的数据。 针对这个世界性难题，清华大学联合团队利用深度对比学习等人工智能技术，把蛋白质和潜在药物小分子之间的相互作用关系准确预测出来。通过这种方法，DrugCLIP平台在保证准确率的同时，虚拟筛选通量比传统方法提高了百万倍。 研究团队给近1万个蛋白质靶点和2万个潜在药物结合口袋进行了系统性分析，覆盖了超过5亿个类药小分子。这次工作还找到了超过200万个具有潜在生物活性的候选分子。 这次巨型筛选产生了海量数据，研究团队用这些数据构建了全球最大、信息最丰富的蛋白-配体虚拟筛选数据库。这个数据库通过平台官网免费开放给全球科研界使用。 业内专家认为这项研究成果标志着中国在人工智能与生物医药交叉融合领域取得国际领先地位。DrugCLIP平台把人工智能快速推理能力与深层生物学问题结合在一起，让探索基因组与化学空间的交互变得可能。 清华大学智能产业研究院（AIR）兰艳艳教授带领联合生命学院和化学系等多个学科团队共同完成了这项重大突破。这项成果展示了中国科学家推动科研设施与数据开源共享、践行构建人类卫生健康共同体的责任担当。 未来随着人工智能技术和生物数据的不断发展，这种交叉创新将继续推动生物医药产业发展。这项成果给解决更多疑难疾病提供了新的希望和曙光。