IT之家 1 月 9 日消息，清华大学 2026 年首篇 Science 论文来了，清华大学智能产业研究院（AIR）兰艳艳教授联合生命学院、化学系团队（以下简称：联合团队），创新研发 AI 驱动的超高通量药物虚拟筛选平台 DrugCLIP 。 目前，人类对靶向药物的探索约覆盖人体全部可成药靶点的 10%，面对数以万计的潜在靶点，如何在广阔的化学空间中快速筛选苗头化合物，已成为该领域里的瓶颈。 DrugCLIP 筛选速度对比传统方法实现了 百万倍提升 ，同时在预测准确率上也取得显著突破。 ▲ 基于 DrugCLIP 的超高速全基因组虚拟筛选 依托该平台，团队首次完成了覆盖人类基因组规模的药物虚拟筛选，可覆盖约 1 万个蛋白靶点、2 万个蛋白口袋，分析筛选超过 5 亿个类药小分子，总共富集出超过 200 万个潜在活性分子，构建了目前已知最大规模的蛋白-配体筛选数据库， 该数据库已免费面向全球科研社区开放 。 北京时间 1 月 9 日，研究成果以《深度对比学习实现基因组级别药物虚拟筛选》（Deep contrastive learning enables genome-wide virtual screening）为题，在线发表于《科学》（Science）。 IT之家附项目和论文链接如下： https://www.drugclip.com https://www.science.org/doi/10.1126/science.ads9530