DrugCLIP单日可完成31万亿次匹配计算，筛选100万个候选分子仅需0.02秒。 1月9日，清华大学发布重磅科研成果：该校智能产业研究院（AIR）教授兰艳艳联合生命学院、化学系团队，研发出AI驱动的超高通量药物虚拟筛选平台DrugCLIP，相关研究成果登上国际学术期刊《科学》。该平台将新药筛选速度提升百万倍，首次实现人类基因组级靶点全覆盖筛选，推动新药研发迈入精准高效新阶段。 新药研发的核心难题，是为疾病靶点匹配适配小分子，过程如同大海捞针。DrugCLIP为新药筛选装上精准导航，一举突破速度瓶颈。该成果跳出传统筛选路径，将蛋白质与小分子转化为计算机可快速识别的专属信号，无需逐步模拟结合过程，实现小分子与靶点的自动精准匹配。 研究表明，DrugCLIP筛选药物的速度优势极为亮眼。在普通高性能电脑上，DrugCLIP单日可完成31万亿次匹配计算，筛选100万个候选分子仅需0.02秒，较传统方法提速百万倍，过去数百年的工作量，如今一台电脑单日即可完成，彻底终结新药筛选速度困境。 依托DrugCLIP，联合团队创下新纪录：完成人类基因组内约1万个靶点、2万个关键位点全覆盖筛选，分析5亿余个候选小分子，富集200多万个潜在有效分子，建成全球规模最大的药物靶点匹配数据库，面向全球科研人员免费开放共享。